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문제 정의
- 이번에는 동전 A의 앞면이 나왔다는 것을 알고 있는 경우, 즉 {Z = 1} 인 경우에 대한 X의 조건부 확률을 구해보자. 이 경우 이미 앞면이 하나 나왔으므로 X가 가질 수 있는 범위는 1, 2 두 가지뿐이 며 동전 B가 앞면이냐 뒷면이 냐에 의 하여 결정 된다.
- 증대되고 있다. 이에 부응하여 이번 ‘알기쉬운 제어이론’에서는 2회에 걸쳐 베이시안 추정기법의 관점에서 이산 칼만 필터 를 유도하고 그의 미 를 설명하고자 한다. 구체적 으로 이번 호에서는 Gauss-Markov 모델로 모델링 되는 동적 시스템의 상태 변수 정보를 확률론적 방법으로 표현하는 방법을 도입 하고, 이러 한 개념 에서 상태 변수를 추정하는 것 은 어떤 의 미 인지를 설명 하였으며, 다음 호에 서는 이러 한 설 명 을바탕으로 이산칼만필터 를 유도하고 그 특징을 소개하기 로한다.
- 이제 정보를 표현하는 방법에 대하여 생각해 보자. 일반적으로 어떤 정보를 이용하기 위해서는 그정보의 내용과 신뢰도를 동시에 고려하여야 한다.
가설 설정
- 이 들의 명칭 는으로, 吐 는 각각 공정 잡음(process noise)이 라 하며, vk 는 측정 잡음 (measurement noise)a)- 한다. 마지막으로 (2.2) 의 초기 치 도 Xk=0 ~ 川(才0;匕) 와 같이 정규분포를 가지며, 그 평균과 분산을 안다고 가정한다.
- 이 경 우 X 가 가질 수 있는 경우는 0, 1, 2이 고, Z는 0, 1 이다. 모든 동전의 앞면과 뒷면이 나올 확률이 같다고 가정하고 P(X)와 P(XIZ) 를 계산해 보자.
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