• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.123-128
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• 2021

This paper present box feature estimation from LiDAR point cluster using maximum likelihood Method. Previous LiDAR tracking method for autonomous driving shows high accuracy about velocity and heading of point cluster. However, Assuming the average position of a point cluster as the vehicle position has a lower accuracy than ground truth. Therefore, the box feature estimation algorithm to improve position accuracy of autonomous driving perception consists of two procedures. Firstly, proposed algorithm calculates vehicle candidate position based on relative position of point cluster. Secondly, to reflect the features of the point cluster in estimation, the likelihood of the particle scattered around the candidate position is used. The proposed estimation method has been implemented in robot operating system (ROS) environment, and investigated via simulation and actual vehicle test. The test result show that proposed cluster position estimation enhances perception and path planning performance in autonomous driving.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.345-354
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• 2010

The Gamma Distribution is widely used in Engineering and Industrial applications. Estimation of parameters is revisited in the two-parameter Gamma distribution. The parameters are estimated by minimizing the likelihood ratios. A comparative study between the method of moments, the maximum likelihood method, the method of product spacings, and minimization of three different likelihood ratios is performed using simulation. For the scale parameter, the maximum likelihood estimate performs better and for the shape parameter, the product spacings estimate performs better. Among the three likelihood ratio statistics considered, the Anderson-Darling statistic has inferior performance compared to the Cramer-von-Misses statistic and the Kolmogorov-Smirnov statistic.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.20-31
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• 1994

다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.335-340
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• 2018

정확한 인식률을 보이고 있는 상업적인 음성인식 시스템은 화자종속 고립데이터로부터 학습 모델을 사용한다. 그러나 잡음 환경에서 데이터양에 따라 음성인식의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가우시안 분포에서 Maximum Log Likelihood를 이용한 벡터 양자화 기반 음성 인식 성능 향상을 제안한다. 제안하는 방법은 음성에 대한 특징을 가지고 벡터 양자화와 Maximum Log Likelihood 음성 특징 추출 방법을 이용하여 유사 음성에 대한 음성 인식의 정확성을 높이는 최적 학습 모델 구성 방법이다. 이를 위해 HMM을 기반으로 음성 특징을 추출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 사용하여 기존 시스템에서 생성되어 사용되는 음성 모델에 대한 부정확한 음성 모델에 대한 정확성을 향상시킬 수 있으므로 음성 인식에 강인한 모델을 구성할 수 있다. 제안하는 방법은 음성 인식 시스템에서 향상된 인식의 정확도를 보인다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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• pp.21-27
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• 2000

For earthquake hazard estimation the data containing large historical events and recent complete observations with various uncertainty should be used together. The traditional maximum likelihood method is not adequate for this kind work. The maximum probable earthquakes in the Korean Peninsula are estimated by the method of an extended maximum likelihood estimation. The method can handle data with various uncertainty. The maximum probable earthquake in the Korean Peninsula is appeared to be 7.14$\pm$0.34 in magnitude.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권2호
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• pp.191-201
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• 2012

본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상의 결정에 사용되는 Freund 이변량 지수분포의 매개변수 추정과정을 구체적으로 검토하였다. 먼저, 모멘트법을 이용하는 경우를 구체적으로 검토하고, 그 결과를 최우도법을 적용한 결과와 비교하였다. 두 방법을 1961~2010년 서울지점의 시강우 자료에 적용하여 연최대치 독립 호우사상을 선정하고, 그 결과를 비교 검토하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 적용하는 경우에는 두변량의 평균과 분산뿐만 아니라 상관계수도 고려해 주어야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 최우도법은 두변량의 평균에 대한 재현성이 우수하고, 모멘트법은 분산의 경년변동을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 셋째, 모멘트법과 최우도법을 통해 선정한 연최대치 독립 호우사상들은 대체로 유사한 것으로 나타났다. 다르게 선정된 호우사상은 최우도법의 경우에는 총 강우량이 큰 것, 모멘트법의 경우에는 강우강도가 큰 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권4호
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• pp.401-410
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• 2004

We address the problem of parameter estimation in multivariate distributions under ignorable non-monotone missing data. The factoring likelihood method for monotone missing data, termed by Rubin (1974), is extended to a more general case of non-monotone missing data. The proposed method is algebraically equivalent to the Newton-Raphson method for the observed likelihood, but avoids the burden of computing the first and the second partial derivatives of the observed likelihood. Instead, the maximum likelihood estimates and their information matrices for each partition of the data set are computed separately and combined naturally using the generalized least squares method.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제32권1호
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• pp.33-46
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• 2003

The continual reassessment method (CRM) provides a Bayesian estimation of the maximum tolerated dose (MTD) in phase I clinical trials. The CRM has been proposed as an alternative design of the standard design. The CRM has been modified to improve practical feasibility and, recently, the likelihood approach CRM has been proposed. In this paper we investigate the consistency and asymptotic normality of the modified likelihood approach CRM in which the maximum likelihood estimate is used instead of the posterior mean. Small-sample properties of the consistency is examined using complete enumeration. Both the asymptotic results and their small-sample properties show that the modified CRML outperforms the standard design.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.587-592
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• 2009

The most frequent use of the chi-square distribution is in the area of goodness-of-t of a distribution. The likelihood ratio test is a commonly used test statistic as the maximum likelihood estimate in statistical inferences. The recently revised versions of the likelihood ratio test statistics are used in estimating the parameter in the chi-square distribution. The estimates are compared with the commonly used method of moments and the maximum likelihood estimate.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.473-481
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• 2005

The testing problem for sphericity structure of the covariance matrix in a multivariate normal distribution is introduced when there is a sample with 2-step monotone missing data pattern. The maximum likelihood method is described to estimate the parameters on the basis of the sample. Using these estimates, the likelihood ratio criterion for testing sphericity is derived.