• Title/Summary/Keyword: 사후확률

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Self-Adaptation Algorithm Based on Maximum A Posteriori Eigenvoice for Korean Connected Digit Recognition (한국어 연결 숫자음 인식을 일한 최대 사후 Eigenvoice에 근거한 자기적응 기법)

  • Kim Dong Kook;Jeon Hyung Bae
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.23 no.8
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    • pp.590-596
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    • 2004
  • This paper Presents a new self-adaptation algorithm based on maximum a posteriori (MAP) eigenvoice for Korean connected digit recognition. The proposed MAP eigenvoice is developed by introducing a probability density model for the eigenvoice coefficients. The Proposed approach provides a unified framework that incorporates the Prior model into the conventional eigenvoice estimation. In self-adaptation system we use only one adaptation utterance that will be recognized, we use MAP eigenvoice that is most robust adaptation. In series of self-adaptation experiments on the Korean connected digit recognition task. we demonstrate that the performance of the proposed approach is better than that of the conventional eigenvoice algorithm for a small amount of adaptation data.

Prediction of Probabilistic Meteorological Drought Using Bayesian Network (베이지안 네트워크를 활용한 기상학적 가뭄의 확률론적 예측)

  • Shin, Ji Yae;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.20-20
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    • 2015
  • 최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

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A Study on Poisson-lognormal Model (포아송-로그정규분포 모형에 관한 연구)

  • 김용철
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.13 no.1
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    • pp.189-196
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    • 2000
  • Conjugate prior density families were motivated by considerations of tractability in implementing the Bayesian paradigm. But we consider problem that the conjugate prior p($\Theta$) cannot be used in restriction of the parameter $\Theta$. This article considers the nonconjugate prior problem of hierarchical Poisson model. We demonstrate the use of latent variables for sampling non-standard densities which arise in the context of the Bayesian analysis of non-conjugate by using a Gibbs sampler.

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Performance Analysis of Initial Cell Search in WCDMA System over Rayleigh Fading Channels (레일리 페이딩 채널에서 W-CDMA 시스템의 초기 셀 탐색 성능 해석)

  • Song, Moon-Kyou
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.38 no.4
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    • pp.1-10
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    • 2001
  • The 3-step cell search has been considered for fast acquisition of the scrambling code unique to a cell in the W -CDMA system. In this paper, the performance of the cell search scheme is analyzed in Rayleigh fading channels. And the system parameters for cell search scheme and the design parameters for the receivers are examined. The probabilities of detection, miss and false alarm for each step are derived in closed forms based on the statistics of CDMA noncoherent demodulator output. Through the analysis, the effect of threshold setting and post detection integration for each step is investigated, and the optimal values of the power allocation for the synchronization channels are also considered. The number of post-detection integrations for each step is a design parameter for the receiver, and the optimum values may depend on not only the power allocation for each channel related to the cell search, but the false alarm penalty time. It is shown that optimal values could be determined through the analysis. Also, the cumulative probability distribution of the average cell search time is obtained.

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A Study on Combined DoA Estimation Algorithm using LCMV and Maximum Posterior on Uniform Linear Array Antenna (균일 선형 배열 안테나에서 선형구속최소분산 방법과 사후 추정 확률을 결합한 도래 방향 추정 알고리즘 연구)

  • Lee, Kwan-Hyeong;Park, Sung-Kon;Jeong, Youn-Seo
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.9 no.3
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    • pp.291-297
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    • 2016
  • In this paper, we are comparative analysis of exit algorithm and proposal algorithm for desired target direction of arrival estimation in correlation signal system. Proposed algorithm in this paper is to decrease target direction of arrival an estimation error probability using bayesian, maximum posterior, and MUSIC algorithm in order to decrease direction of arrival error probability as optimize and use linear constrained minimum variance to update weight value. Through simulation, we were comparative analysis proposed algorithm and exit MUSIC algorithm. In case SNR is 10dB and antenna element arrays are 9 and 12, We show the superior performance of the proposed method relative to the class method to decrease of signal estimation error probability about 11% and 13%, respectively.

Noninformative Priors for the Ratio of Parameters in Inverse Gaussian Distribution (INVERSE GAUSSIAN분포의 모수비에 대한 무정보적 사전분포에 대한 연구)

  • 강상길;김달호;이우동
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.1
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    • pp.49-60
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    • 2004
  • In this paper, when the observations are distributed as inverse gaussian, we developed the noninformative priors for ratio of the parameters of inverse gaussian distribution. We developed the first order matching prior and proved that the second order matching prior does not exist. It turns out that one-at-a-time reference prior satisfies a first order matching criterion. Some simulation study is performed.

An Efficient Voice Activity Detection Method using Bi-Level HMM (Bi-Level HMM을 이용한 효율적인 음성구간 검출 방법)

  • Jang, Guang-Woo;Jeong, Mun-Ho
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.10 no.8
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    • pp.901-906
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    • 2015
  • We presented a method for Vad(Voice Activity Detection) using Bi-level HMM. Conventional methods need to do an additional post processing or set rule-based delayed frames. To cope with the problem, we applied to VAD a Bi-level HMM that has an inserted state layer into a typical HMM. And we used posterior ratio of voice states to detect voice period. Considering MFCCs(: Mel-Frequency Cepstral Coefficients) as observation vectors, we performed some experiments with voice data of different SNRs and achieved satisfactory results compared with well-known methods.

Soft-Output Equalization Techniques for DCS 1800 Mobile communication System (DCS 1800 시스템에서의 연판정 출력 등화기법에 관한 연구)

  • 윤영우;강창언
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.24 no.10A
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    • pp.1480-1493
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    • 1999
  • 본 논문에서는 DCS 1800 시스템에서 수신단의 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 연판정 출력 등화 기법과 등화기 구조를 제안한다. 먼저 최적 연판정 출력 알고리듬(OSA : Optimum Soft-output Algorithm)의 계산량을 크게 줄이면서도 준최적의 성능을 유지하는 간략화된 최대 사후 확률 검파 기법을 제안한다. 그리고 부정확한 채널 추정값을 보정 할 수 있는 채널 추정 방식을 사용하고, 적응 채널추정 기법과 효율적으로 결합시킬 수 있는 새로운 등화기 구조를 노말 버스트의 특징을 이용하여 설계한다. 성능의 실험은 JTC 채널 모델을 이용하여 이루어졌으며, 본 논문에서 제안한 간략화된 최대 사후 확률 검파 연판정 출력 등화 알고리듬은 적은 계산량에도 불구하고, 기존의 최적 OSA의 비슷한 성능을 유지한다. 또한, 경판정 출력 비터비 등화 알고리듬에 비해서는 3~7dB의 성능 이득을 가지며, 간략화된 연판정 출력 비터비 등화 기법에 비해서는 0.5~3dB까지의 성능 이득을 나타낸다. 또한 채널의 변화 속도가 빠른 경우, 제안된 양방향 등화 구조는 기존의 순방향만을 이용하는 등화 구조에 비하여 커다란 성능 이득을 가진다. 즉, 기존의 순방향만을 이 淪求\ulcorner등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 나타내지만, 양방향 등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 보이지 않음을 확인할 수 있다.

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Real-Time Motion Estimation Algorithm for Mobile Surveillance Robot (모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘)

  • Han, Cheol-Hoon;Sim, Kwee-Bo
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.19 no.3
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    • pp.311-316
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    • 2009
  • This paper presents the motion estimation algorithm on real-time for mobile surveillance robot using particle filter. the particle filter that based on the monte carlo's sampling method, use bayesian conditional probability model which having prior distribution probability and posterior distribution probability. However, the initial probability density was set to define randomly in the most of particle filter. In this paper, we find first the initial probability density using Sum of Absolute Difference(SAD). and we applied it in the partical filter. In result, more robust real-time estimation and tracking system on the randomly moving object was realized in the mobile surveillance robot environments.

The Risk Assessment and Prediction for the Mixed Deterioration in Cable Bridges Using a Stochastic Bayesian Modeling (확률론적 베이지언 모델링에 의한 케이블 교량의 복합열화 리스크 평가 및 예측시스템)

  • Cho, Tae Jun;Lee, Jeong Bae;Kim, Seong Soo
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • v.16 no.5
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    • pp.29-39
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    • 2012
  • The main objective is to predict the future degradation and maintenance budget for a suspension bridge system. Bayesian inference is applied to find the posterior probability density function of the source parameters (damage indices and serviceability), given ten years of maintenance data. The posterior distribution of the parameters is sampled using a Markov chain Monte Carlo method. The simulated risk prediction for decreased serviceability conditions are posterior distributions based on prior distribution and likelihood of data updated from annual maintenance tasks. Compared with conventional linear prediction model, the proposed quadratic model provides highly improved convergence and closeness to measured data in terms of serviceability, risky factors, and maintenance budget for bridge components, which allows forecasting a future performance and financial management of complex infrastructures based on the proposed quadratic stochastic regression model.