• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.139-142
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• 2006

Speaker verification systems can be implemented using speaker adaptation methods if the amount of speech available for each target speaker is too small to train the speaker model. This paper shows experimental results using well-known adaptation methods, namely Maximum A Posteriori (MAP) and Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR). Experimental results using Korean speech show that MLLR is more effective than MAP for short enrollment utterances.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.33-38
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• 2013

본 논문에서는 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증이 유도된 마우스로부터 획득한 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하기 위한 기준선 추정 방법을 조사하였다. 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형계획법, rolling ball을 이용한 방법을 적용하였다. 각 방법의 적절한 압력 파라미터를 MAP(maximum a posteriori probability)의 훈련율에 의해 결정하였다. 실험 절과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증의 MAP 분류에서 평균 89.4%로 가장 좋은 결과를 나타냈다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 방법과 파라미터를 결정하는 것이 분류 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.324-329
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• 2011

본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.257-265
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• 2000

터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 길쌈부호의 복호기인 Viterbi 복호기는 연속모드로 동작하는 반면에 터보부호의 복호기는 블록 단위로 동작한다. 터보부호의 복호기에서 사용되는 알고리즘은 매우 복잡한 계산이 필요한 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 Hagenauer가 제안한 Viterbi 알고리즘을 이용한 SOVA(soft output Viterbi algorithm)가 있는데 복호 성능은 MAP 알고리즘이 우수하다고 알려져 있다. 복잡도가 MAP 알고리즘보다 절반인 SOVA를 채용하고 Robust 등화기법으로 복호 성능을 보완하여 모의 실험결과 기존의 MAP성능만큼 Robust 등화기법이 적용된 SOVA성능이 개선되었음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.117-122
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• 2007

본 논문에서는 maximum a posteriori probability (MAP) 검출기와 minimum-mean-square-error (MMSE) 필터와 같은 선형 검출기의 hybrid 형태를 갖는, 다중안테나 시스템을 위한 iterative 수신기를 고려한다. MAP검출기의 우수한 성능과 선형 검출기의 낮은 복잡도를 얻기 위해 두 검출기를 한 프레임 내에서 동시에 사용하는 수신기 구조를 제안한다. Outer 코더의 extrinsic 정보인 코드 비트에 대한 a priori probability를 이용하여 검출기를 결정할 수 있는 임계치를 계산하고, 복조 심볼 단위로 결정된 검출기를 적용하여 코드 비트의 검출단에서의 extrinsic 정보를 계산한다. 모의실험 결과를 통해서, 제안된 수신기가 MMSE 수신기보다 우수한 성능을 가지며, MAP 수신기보다 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.277-280
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• 2000

In this paper, we designed a turbo decoder using VHDL. To maximize effective free distance of the turbo code, we implemented pseudo random interleaver. A MAP(Maximum a posteriori) decoder is used as a primimary decoder. We avoided multiplication by using lookup tables(ROM). We expect that this small-sized turbo decoder is suitable for mobile communication. We simulated turbo decoder with Altera MAX+PLUS II.

• ETRI Journal
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• 제26권5호
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• pp.384-390
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• 2004

We propose a new bandwidth-efficient technique that achieves high data rates over a wideband wireless channel. This new scheme is targeted for a multiple-input multiple- output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) system that achieves transmit diversity through a space frequency block code and capacity enhancement through the iterative joint processing of zero-forcing detection and maximum a posteriori (MAP) decoding. Furthermore, the proposed scheme is compared to the coded Bell Labs Layered Space-Time OFDM (BLAST-OFDM) scheme.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4587-4605
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• 2019

High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.70-76
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• 2004

간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권12호
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• pp.108-115
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• 1994

Most pattern classifiers have been designed based on the ML (Maximum Likelihood) training algorithm which is simple and relatively powerful. The ML training is an efficient algorithm to individually estimate the model parameters of each class under the assumption that all class models in a classifier are statistically independent. That assumption, however, is not valid in many real situations, which degrades the performance of the classifier. In this paper, we propose a minimum-error-rate training algorithm based on the MAP (Maximum a Posteriori) approach. The algorithm regards the normalized outputs of the classifier as estimates of the a posteriori probability, and tries to maximize those estimates. According to Bayes decision theory, the proposed algorithm satisfies the condition of minimum-error-rate classificatin. We apply this algorithm to NPM (Neural Prediction Model) for speech recognition, and derive new disrminative training algorithms. Experimental results on ten Korean digits recognition have shown the reduction of 37.5% of the number of recognition errors.