• 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.

• 대한전기학회논문지
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• 제38권12호
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• pp.971-982
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• 1989

An integrating position estimation algorithm has been developed for the navigation system of a free-ranging AGV system. The navigation system focused in this research work consists of redundant wheel encoders for the relative position measurement and a vision sensor for the absolute position measurement. A maximum likelihood method and an extended Kalman filter are implemented for enhancing the performance of the position estimator. The maximum likelihood estimator processes noisy, redundant wheel encoder measurements and yields efficient estimates for the AGV motion between each sampling interval. The extended Kalman filter fuses inharmonious positional data from the deadreckoner and the vision sensor and computes the optimal position estimate. The simulation results show that the proposed position estimator solves a generalized estimation problem for locating the vehicle accurately in space.

• 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.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1436-1443
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• 1989

In this paper, we propose a maximum-likelihood estimation(MLE) method to obtain the location and the amplitude of the pulses in MPE( multi-pulse excitation)-LPC speech synthesis using multi-pulses as excitation source. This MLE method computes the value maximizing the likelihood function with respect to unknown parameters(amplitude and position of the pulses) for the observed data sequence. Thus in the case of overlapped pulses, the method is equivalent to Ozawa's crosscorrelation method, resulting in equal amount of computation and sound quality with the cross-correlation method. We show by computer simulation: the multi-pulses obtained by MLE method are(1) pseudo-periodic in pitch in the case of voicde sound, (2) the pulses are random for unvoiced sound, (3) the pulses change from random to periodic in the interval where the original speech signal changes from unvoiced to voiced. Short time power specta of original speech and syunthesized speech obtained by using multi-pulses as excitation source are quite similar to each other at the formants.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.529-538
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• 2014

In this paper, we consider maximum likelihood estimators of normal distribution based on type II censoring. Gupta (1952) and Cohen (1959, 1961) required a table for an auxiliary function to compute since they did not have an explicit form; however, we derive an explicit form for the estimators using a method to approximate the likelihood function. The derived estimators are a special case of Balakrishnan et al. (2003). We compare the estimators with the Gupta's linear estimators through simulation. Gupta's linear estimators are unbiased and easily calculated; subsequently, the proposed estimators have better performance for mean squared errors and variances, although they show bigger biases especially when the ratio of the complete data is small.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2021

양전자방출단층촬영기기에서 영상을 획득하기 위해서는 동시 측정된 검출기 모듈의 섬광 픽셀의 위치 좌표를 서로 연결하는 과정이 필요하다. 이를 위해서 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 검출기 모듈에서는 평면 영상을 획득하여 각 섬광 픽셀의 영역을 나누어 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 획득해야 한다. 또는 사용하는 섬광 픽셀의 수와 광센서의 수를 동일하게 구성할 경우는 섬광 픽셀 위치에 대한 위치 좌표를 직접 디지털 신호 좌표로 획득할 수 있다. 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 방법은 평면 영상 획득과 영역을 나누는 과정이 필요하며, 디지털 신호 좌표를 직접 획득하는 방법은 다수의 광센서와 신호처리 시스템이 필요하다. 이는 신호처리 과정이 복잡해지며, 비용이 상승하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하여 평면 영상 및 영역의 분리과정을 수행하지 않고 디지털 신호 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 최대우도함수를 사용하여 각 섬광 픽셀에서 획득한 신호를 통해 작성된 순람표를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치 좌표값을 디지털 신호로 획득하는 방법이다. DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 실시하였으며, 제시한 방법에 대해 검증을 실시하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀에서 정확한 디지털 신호 좌표를 획득할 수 있었으며, 이를 기존 시스템에 적용할 경우 신호처리 과정의 단순화로 보다 빠른 영상획득이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.459-469
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• 2017

지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.561-576
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• 2007

Five plotting positions are applied to the computation of probability weighted moments (PWM) on the parameters of the generalized logistic distribution. Over a range of parameter values with some finite sample sizes, the effects of five plotting positions are investigated via Monte Carlo simulation studies. Our simulation results indicate that the Landwehr plotting position frequently tends to document smaller biases than others in the location and scale parameter estimations. On the other hand, the Weibull plotting position often tends to cause larger biases than others. The plotting position (i - 0.35)/n seems to report smaller root mean square errors (RMSE) than other plotting positions in the negative shape parameter estimation under small samples. In comparison to the maximum likelihood (ML) method under the small sample, the PWM do not seem to be better than the ML estimators in the location and scale parameter estimations documenting larger RMSE. However, the PWM outperform the ML estimators in the shape parameter estimation when its magnitude is near zero. Sensitivity of right tail quantile estimation regarding five plotting positions is also examined, but superiority or inferiority of any plotting position is not observed.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.232-238
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• 2013

본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.560-567
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• 2016

To solve the problem of parameter optimization in image sensor-based visible light positioning systems, theoretical limits for both the location and the azimuth angle of the image sensor receiver (ISR) are calculated. In the case of a typical indoor scenario, maximum likelihood estimations for both the location and the azimuth angle of the ISR are first deduced. The Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) is then derived, under the condition that the observation values of the image points are affected by white Gaussian noise. For typical parameters of LEDs and image sensors, simulation results show that accurate estimates for both the location and azimuth angle can be achieved, with positioning errors usually on the order of centimeters and azimuth angle errors being less than $1^{\circ}$. The estimation accuracy depends on the focal length of the lens and on the pixel size and frame rate of the ISR, as well as on the number of transmitters used.