• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.21-28
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• 2011

Tag가 reader 주변을 정상적으로 오가는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이 RFID 망에서 주위의 tag를 인식하기 위해 동적으로 프레임에 속한 슬롯의 수를 결정하는 동적 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 기반의 방식을 제안한다. 이 tag 인식 방식은 특징적으로 주위의 tag의 기대 수를 추정하기 위해 R-회고풍 최대 우도 규칙이라 불리는 규칙을 채택하여 이전 R 개의 프레임에서 얻은 관찰 값을 tag의 기대 수의 우도를 최대화하는 과정에 사용한다. 모의 실험 결과는 회고의 깊이를 조금 늘려도 인식 성능이 유의할 만큼 향상됨을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.152-158
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• 2015

We consider the problem of designing independently operating local quantizers at nodes in distributed estimation systems, where many spatially distributed sensor nodes measure a parameter of interest, quantize these measurements, and send the quantized data to a fusion node, which conducts the parameter estimation. Motivated by the discussion that the estimation accuracy can be improved by using the quantized data with a high probability of occurrence, we propose an iterative algorithm with a simple design rule that produces quantizers by searching boundary values with an increased likelihood. We prove that this design rule generates a considerably reduced interval for finding the next boundary values, yielding a low design complexity. We demonstrate through extensive simulations that the proposed algorithm achieves a significant performance gain with respect to traditional quantizer designs. A comparison with the recently published novel algorithms further illustrates the benefit of the proposed technique in terms of performance and design complexity.

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.76-81
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• 2010

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권2호
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• pp.229-235
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• 2002

A generalized Stein-rule estimator of the vector of regression coefficients in linear regression model is considered and its properties are analyzed according to the criterion of Pitman nearness. A comparative study shows that the generalized Stein-rule estimator representing a class of estimators contains particular members which are better than the usual Stein-rule estimator according to the Pitman closeness.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권3호
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• pp.251-264
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• 1998

When the LRT is not feasible, we define quasi-LRT(QLRT) as a modification of the LRT Under some appropriate conditions the QLRT shares Bahadur optimality and Bartlett Adjustability with the LRT. When we can find maximum likelihood estimator under the null parameter space but not under the unrestricted parameter space, our QLRT is Bahadur optimal as is the LRT We suggest the stopping rule of the Newton-Raphson iterations for constructing the QLRT statistics which are Bartlett adjustable.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권1호
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• pp.63-78
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• 1994

For discrimination with binary variables, reformulated full and first order Bahadur model with incomplete observations are presented. This allows prior probabilities associated with multiple population to be estimated for the sample-based classification rule. The EM algorithm is adopted to provided the maximum likelihood estimates of the parameters of interest. Some experiences with the models are evaluated and discussed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.675-677
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• 2005

This study proposes a fuzzy classification using EM algorithm. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.

• East Asian Economic Review
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• 제23권4호
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• pp.409-427
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• 2019

This paper sets up a new Keynesian model with external habit to explore the role of each shock over business cycles in Korea. The estimated model via maximum likelihood shows that the productivity shock plays a pivotal role in explaining the output variations before and after the financial crisis since mid-1970s. It also shows that the model with external habit is more successful in explaining the business cycles in Korea after the Asian financial crisis than the model without habit. The monetary policy shock which dominates by accounting for more than 70 percent of the unconditional variance of the inflation rate before the financial crisis is less important in the inflation rate fluctuations after the financial crisis. This partly reflects the regime change of the monetary policy to the inflation targeting rule after the financial crisis.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.643-649
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• 1993

본 논문에서는 백색 가우스 잡음 Co-channel 간섭이 존재하는 채널에서의 2진 펄스 진폭변조 통신 시스템에서 주기적으로 삽입되는 프레임 동기 문제를 다루었다. Co-channel 간섭이 존재함으로서 발생되는 Correlation Rule의 성능 저하를 보이고 백색 가우스 잡음과 Co-channel 간섭이 존재하는 채널에서의 최대 프레임 동기 공식을 유도하였다. 최대 추정 동기 공식은 신호 에너지에 있어 Correlation Rule 보다 약 1dB 정도의 성능 향상을 보였다. 특히, 신호대잡음비가 0dB 이상일 경우 최대 추정 동기 공식은 최대 2dB 정도의 성능향상을 보였다.