Kalman Filter2 칼만필터란 무엇인가 공대 출신이라면 칼만필터를 한번쯤은 들어 보았을 것이다. 조금 더 관심을 가진 사람이라면 칼만필터가 다음과 같은 일을 한다고 들었을 것이다. 칼만필터로 신호에 섞인 노이즈를 제거할 수 있다. 칼만필터로 센서가 측정하지 못하는 것도 추정할 수 있다. 칼만필터로 여러 센서를 융합하여 더 좋은 측정값을 만들 수 있다. 칼만필터로 기계 장치에 난 고장을 감지할 수 있다. 칼만필터로 적 항공기를 추적할 수 있다. 칼만필터로 선물 또는 주식의 가격을 예측할 수 있다. 이 정도라면, 칼만필터만 잘 다룰 줄 알면 뭔가 대단한 일을 할 수 있을 것 같다는 생각이 들 것이다. 그래서 칼만필터는 공대 출신에게 로망으로 알려져 있다. 실제로 칼만필터는 공학의 모든 분야에 걸친 막대한 영향력 때문에 추정 이론 분야의 가장 위대.. 2021. 3. 3. 베이즈(Bayes) 정리 사건 \(B\)가 발생한다는 가정(또는 조건)하에서 사건 \(A\)가 발생할 확률을 사건 \(A\)의 조건부 확률(conditional probability)이라고 하고, 다음과 같이 정의한다. \[ P\{A|B \}=\frac{P\{A,B \}}{P \{B \}} \] 비슷하게 사건 \(A \)가 발생한다는 가정하에서 사건 \(B\)가 발생할 확률은 다음과 같이 쓸 수 있다. \[ P\{B|A\}= \frac{P\{A,B\} }{ P\{A\} } \] 위 두 식을 이용하면 다음과 같은 연쇄법칙(chain rule)을 만들 수 있다. \[ P\{A,B \} = P\{A│B \}P\{B\}=A\{B│A\}P \{A \} \] 한편 다음 그림과 같이 \( N \)개의 사건 \( \{ B_i, \ i=1,.... 2020. 11. 13. 이전 1 다음
