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최근 기후변화로 인해 홍수 및 가뭄 피해가 증가하면서 극한사상에 대한 수문설계의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 수문설계에 있어 중요한 설계홍수량은 수문자료(강우 및 유출량)의 빈도분석을 통해 산정된다. 빈도분석을 수행하기 위해서는 먼저 해당 수문자료의 특성을 명확하게 파악하여야 하며, 이를 통해 적정 확률분포모형을 선정해야 한다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역의 8개 유량 관측소를 대상으로 최근 20년간의 일 단위 유출량 자료를 수집하였으며, 연 최대, 최소, 평균유량에 대한 기본통계량을 분석하였다. 또한, 6가지 확률분포모형에 최우도법을 적용하여 매개변수를 추정하였으며, 적합도 검정과 정보기준모델을 활용하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 분석 결과, 낙동강 유역의 일 유출량 자료에 대한 적정 확률분포형으로 Lognormal, Normal, Weibull, Gamma, Gumbel 분포가 선정되었다. 본 연구의 결과는 지속적인 하천관리와 자연재해 저감 방안을 수립하는 과정에서 설계수문량 산정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Recently, the impact of floods and droughts has intensified due to climate change, highlighting the growing importance of hydrological design for extreme events. In hydrological design, design flood is estimated through frequency analysis of hydrological data, including precipitation and streamflow. To conduct frequency analysis, it is essential to first clearly identify the characteristics of the hydrological data and then select an appropriate probability distribution model. In this study, daily streamflow data from the past 20 years were collected from eight hydrological stations in the Nakdong river basin. Basic statistical analyses were performed on the annual maximum, minimum, and mean streamflow values. Additionally, parameters for six probability distribution models were estimated using the maximum likelihood method, and the most suitable probability distribution models were identified based on goodness-of-fit tests and information criteria. As a result, Lognormal, Normal, Weibull, Gamma, and Gumbel distributions were determined to be the most appropriate probability distribution models for the Nakdong River basin. The findings of this study are expected to serve as fundamental data to estimate hydrologic design quantity for continuous river management and the development of strategies to mitigate natural disasters.

위성 기반 측위 시스템은 위치 기반 기술의 핵심 기술로서, CDMA 시스템을 사용한다. CDMA 시스템에서 원활한 위치 측위를 하기 위해서는 확산 부호의 정확한 동기가 이루어져야 한다. 본 논문은 확산 부호의 동기 기법 가운데 부호 추적 기법에 초점을 맞춘다. 특히 다중 경로 환경에서 기존의 부호 추적 기법인 DLL 방법은 적합하지 않다. 본 논문은 수신 신호에서 다중 경로 신호를 축출하여 이를 부호 추적 기법에 사용하는 방법을 제안한다. Spirent simulator를 이용하여 제안 기법을 검증하고 성능 평가를 보인다.

The navigation system like GPS which is core technology is based on Code Division Multiple Access(CDMA) techniques. To receive satellite signal smoothly in CDMA, received signals have to synchronize with spread code. In this paper, we focus on the code tracking methods among synchronization techniques. The conventional delay lock loop(DLL) is unsuitable for multi-path channel. We will introduce how it overcomes distortion by multi-path. We will propose method that separates out multi-path signals and tracks the each path signals. And we will confirm performance of proposed method using Spirent simulator.

공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.

In spatial, desired target direction of arrival estimation is to find a incidental signal direction on receive antennas. In this paper, we were an estimation a desired target direction of arrival using maximum likelihood method. Direction of arrival estimation method estimated a desired target calculating the maximum likelihood sensitivity using singular value decomposition above threshold signals among receive signals in maximum likelihood method. Through simulation, we were analysis a performance to compare existing method and proposal method. In direction of arrival estimation, proposed method is effectivity to decrease processing time because it is not doing an eigen decomposition in direction of arrival estimation, and desired target correctly estimated. We showed that proposal method improve more target estimation than general method.

A problem of signal transmitted and received in OFDM systems is considered. In particular, an efficient solution to the problem of blind channel estimation based on Maximum Likelihood (ML) principle has been investigated. The paper proposes a new upper-bound cost, used in conjunction with a standard branch and bound integer programming technique for solving the ML problem. The tighter upper-bound cost exploits a finite-alphabet property of the transmitted signal. The proposed upper-bound cost was found to greatly speed up the ML algorithm, thus reducing computational complexity. Experimental results and discussion are included.

We present new approach to analysis of velocity data of globular clusters. Maximum likelihood method is applied to get model parameters such as central potential, anisotropy radius, and total mass fractions in each mass class. This method can avoid problems in conventional binning method of chi-square. We utilize three velocity components, one from line of sight radial velocity and two from proper motion data. In our simplified scheme we adopt 3 mass-component model with unseen high mass stars, intermediate visible stars, and low mass dark remnants. Likelihood values are obtained for 124 stars in M13 for various model parameters. Our preferred model shows central potential of $W_o=7$ and anisotropy radius with 7 core radius. And it suggests non-negligible amount of unseen high mass stars and considerable amount of dark remnants in M13.

When a part of data is unobserved the marginal likelihood of parameters given the observed data often involves analytically intractable high dimensional integral and hence it is hard to find the maximum likelihood estimate of the parameters. Simulated maximum likelihood(SML) method which estimates the marginal likelihood via Monte Carlo importance sampling and optimize the estimated marginal likelihood has been used in many applications. A key issue in SML is to find a good proposal density from which Monte Carlo samples are generated. The optimal proposal density is the conditional density of the unobserved data given the parameters and the observed data, and attempts have been given to find a good approximation to the optimal proposal density. Algorithms which adaptively improve the proposal density have been widely used due to its simplicity and efficiency. In this paper, we describe a fully adaptive algorithm which has been used by some practitioners but has not been well recognized in statistical literature, and evaluate its estimation performance and robustness via a simulation study. The simulation study shows a great improvement in the order of magnitudes in the mean squared error, compared to non-adaptive or partially adaptive SML methods. Also, it is shown that the fully adaptive SML is robust in a sense that it is insensitive to the starting points in the optimization routine.

This paper proposes remotely sensed image classification method by fuzzy c-means clustering algorithm using average intra-cluster distance. The average intra-cluster distance acquires an average of the vector set belong to each cluster and proportionates to its size and density. We perform classification according to pixel's membership grade by cluster center of fuzzy c-means clustering using the mean-values of training data about each class. Fuzzy c-means algorithm considered membership degree for inter-cluster of each class. And then, we validate degree of overlap between clusters. A pixel which has a high degree of overlap applies to the maximum likelihood classification method. Finally, we decide category by comparing with fuzzy membership degree and likelihood rate. The proposed method is applied to IKONOS remote sensing satellite image for the verifying test.

Many studies have estimated a mixture of binomial distributions. This paper considers an extension, a mixture of shifted binomial distributions, and the estimation of the distribution. The range of each component binomial distribution is rst evaluated and then for each possible value of shifted parameters, the EM algorithm is employed to estimate those parameters. From a set of possible value of shifted parameters and corresponding estimated parameters of the distribution, the likelihood of given data is determined. The simulation results verify the performance of the proposed method.

This paper aims to propose a simple method for obtaining MLE for identity link Poisson regression models. In order to estimate parameters of the models, fully parameterized models are suggested. An iterative fitting algorithm is then proposed for estimating parameters of the models. Through suitable reparameterization of the parameters in the models, the estimates of parameters in identity link Poisson regression models can be obtained easily. Because the method does not consider the subsets of the parameter space, computational burden is less intensive than the other methods. An example and simulation results are given to evaluate the performance of the suggested method.

We examine an asymptotic analysis of differentiable econometric models using the distance and direction (DD) method introduced by Cho and White (2012), in which the conventional analysis for the quasi-maximum likelihood estimation and inference can be treated as a special case. We extend their approach and revisit the conventional quasi-likelihood ratio,Wald, and Lagrange multiplier test statistics through a different perspective. This new perspective is further analyzed in a unified framework, and we exploit this to introduce new classes of test statistics.

Recently, the demand for alpha imaging detectors for quantifying the distributions of alpha particles has increased in various fields. This study aims to reconstruct a high-resolution image from an alpha imaging detector by applying a super-spatial resolution method combined with the maximum-likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. To perform the super-spatial resolution method, several images are acquired while slightly moving the detector to predefined positions. Then, a forward model for imaging is established by the system matrix containing the mechanical shifts, subsampling, and measured point-spread function of the imaging system. Using the measured images and system matrix, the MLEM algorithm is implemented, which converges towards a high-resolution image. We evaluated the performance of the proposed method through the Monte Carlo simulations and phantom experiments. The results showed that the super-spatial resolution method was successfully applied to the alpha imaging detector. The spatial resolution of the resultant image was improved by approximately 12% using four images. Overall, the study's outcomes demonstrate the feasibility of the super-spatial resolution method for the alpha imaging detector. Possible applications of the proposed method include high-resolution imaging for alpha particles of in vitro sliced tissue and pre-clinical biologic assessments for targeted alpha therapy.

음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.

To get the knowledge of land uses for watersheds, Thematic Mapper image from Landsat 5 satellite was used. The image was classified into land covers/uses by maximum likelihood classification technique. Land uses from the satellite image in this study was compared with those from the topographical map in previous. It was found that Land uses from the satellite image had a good reflection of real situations and more advantage in the reduction of time and cost.

비정상 현상을 나타내는 지하수위 자료의 추정을 위해서 제한적 최대 우도치를 이용하는 universal kriging을 사용하였다. 제한적 최대우도법의 우수성을 판정하기 위해 가중 최소자승법을 이용하는 IRD-k와 비교 검토하였다. 교차 타당성에 있어서 RML과 k계 고유 확율함수는 거의 비슷한 결과를 갖고, 참값 대 추정치의 이산분포도와 지하수위 등고선도에 있어서도 2가지 방법이 거의 같은 결과를 만들었다. RNL을 이요한 universal kriging과 가중 최소자승법을 이용한 IRF-k가 비정상 함수자료의 추정에 있어서 거의 비슷한 결과를 만든 원인은 이용된 실험자료의 비정규분포와 적은 자료수에 기인하는 것으로 사료된다.

Restricted maximum likelihood(RML) method was used to determine the parameters of generalized covariance, and universal krigig with RML was applied to estimate a groundwater level distribution of nonstationarv random function. Universal kriging with RML was compared to IRF-k with weighted least squares method for the comparison of their accuracies. Cross validation shows that two methods have nearly the same ability for the estimation of groundwater levels. Scattergram of estimates versus true values and contour maps of groundwater levels have nearly the same results. The reason why two methods produced the same results is thought to be the non-Gaussian distribution and the snaall number of sample data.

미사일의 동특성은 공력계수(aerodynamic coefficients)들의 구조 및 그 계수값에 의해 결정된다. 현재까지 공력계수는 풍동시험(wind tunnel test)에 의한 모형법으로 구하는 것이 보편적이었으나 모형과 실제 시스템의 차이에 의해 발생하는 오차, 풍동시험의 오차, 모형의 스케일 팩터(scale factor)오차, 실제 대기조건의 특성에 의한 오차 등에 의해, 시제품을 이용한 실제 비행시험 결과가 풍동시험 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션(computer simulation)의 가상 비행 데이타와 차이를 나타내게 된다. 이러한 차이를 감소시키기 위하여 필터 이론을 적용하기 위해서는 수학적 계수 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 풍동시험모델로부터 3가지의 수학적 모델을 가정하고 이를 이용하여 확장칼만필터(extended Kalman Filter: EKF)와 최대공산법(maximum likelihood method :ML)을 각각 적용시켰을때 추정된 계수치에 의한 가상비행데이타와, 풍동시험모델에 의한 가상비행데이타를 비교하여, 수학적 계수 모델 설정에 따른 각 알고리즘의 추정결과를 알아보고, 이에의해 계수 모델 설정의 방법 및 기준, 그리고 계수구조 설정에 따른 EKF와 ML의 성질을 조사하였다.

최근 영국의 Institute of Hydrology에서는 Generalized logistic (GL) 분포형을 홍수빈도해석시 GEV 분포형을 대체하는 분포형으로 추천한 바 있으며, 그로 인해 GL 분포형의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 아직 그 사용빈도에 반하여 분포형 자체의 특성, 그 중에서도 확률홍수량의 근사적 분산에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 최우도법을 이용하여 GL 분포형의 확률홍수량에 대한 근사적 분산에 관한 연구를 수행하였으며, 이를 표본 크기, 재현기간, 매개변수들의 함수로 나타내었다. 또한 확률홍수량의 근사적 분산의 적용성을 검토하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 모의실험은 형상 매개변수$(\beta)$가 $\pm0.5$이면 gamma function으로 인하여 표본 크기에 관계없이 분산값이 무한대에 가까워지므로 형상매개변수의 범위는 $-0.5{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$로 제한하였다. 모의결과 최우도법에 의해 계산된 분산식은 형상매개변수 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$의 범위에서 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었으며, 기존에 알려진 대로 표본크기가 크면 클수록 정확해지는 것을 알 수 있다. 또한 표본크기가 작은 경우 형상매개변수 전 범위에서 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있으며, 최우도법의 경우 표본크기가 작은 경우를 제외하고 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$ 범위에서 quantile 산정시 quantile이 약간 과다추정되는 경향이 있는 것을 알 수 있으며, 이는 분산이 과다 추정되는 결과를 초래하며 이로 인해 해석해보다 약간씩 큰 값을 나타내는 것으로 판단되었다..이 극단적인 선정적인 폭력성에 탐닉하게 되는 경향이 있다. 현실은 결코 아름답지 못하고, 행복하게 살 수 없다는 것에 대한 깨달음에서 기인한다. 욕구불만의 강도가 심해질수록 폭력성은 더욱 강하게 나타나는데 개인에게서 뿐만 아니라 가족, 동료, 사회 단체나 종교, 국가간에도 집단적으로도 발생하게 된다. 사회적으로 볼 때 폭력은 용인되는 것이 아니므로 도덕적으로 절제를 하거나 상대방과 적절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$</TEX>세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째, 경기도 광주에서 백자관요가 운영되었으므로 지방인 상주지역에도 더 이상 백자를 조달받을 필요가 없이, 일반 지방관아와 서민들의