• Journal of KIISE
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• v.42 no.10
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• pp.1222-1230
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• 2015

Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori (MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.3
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• pp.10-16
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• 1999

In this paper, we have studied Continuous Speech Recognition System of Speaker Adaptation using MAPE (Maximum A Posteriori Probability Estimation) which can adapt any small amount of adaptation speech data. Speaker adaptation is performed by the method of MAPB after Concatenation training which is making sentence unit HMM linked by syllable unit HMM and Viterbi segmentation classifies speech data to be adaptation into segmentation of syllable unit data automatically without hand labelling. For car control speech the recognition rates of adaptation of HMM was 77.18% which is approximately 6% improvement over that of unadapted HMM.(in case of O(n)DP)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.365-368
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.247-256
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• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.560-563
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• 2004

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 둥과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의 한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.31-34
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM을 이용한 연속어 숫자음 인식에 관한 내용이다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 또한 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고 음절 다누이로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 적응화 학습에 있어서 숫자음의 앞 뒤 모든 경우를 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 전화번호 숫자음 DB로 사용하였고 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다. 그 결과 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 또한 후처리를 두어 연음 현상으로 인한 오인식의 경우에 대해서도 약 2%의 인식률의 증가를 보여주었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.5-11
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• 1996

In this study, the method of speaker adaptation for uttered sentence using syllable unit hmm is proposed. Segmentation of syllable unit for sentence is performed automatically by concatenation of syllable unit hmm and viterbi segmentation. Speaker adaptation is performed using MAPE(Maximum A Posteriori Probabillity Estimation) which can adapt any small amount of adaptation speech data and add one sequentially. For newspaper editorial continuous speech, the recognition rates of adaptation of HMM was 71.8% which is approximately 37% improvement over that of unadapted HMM

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.45 no.1
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• pp.139-145
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• 1996

The input estimation method estimates maneuvering input acceleration in order to track a maneuvering target. In this paper, the optimal input estimator is derived by choosing the MAP hypothesis among maneuvering input transition hypotheses under the assumption that a maneuvering input acceleration is a semi-Markov process. The optimal input estimation method cannot be realized because the optimal filter should consider every maneuver onset time hypothesis from filter starting time to current time which increase rapidly. Hence the suboptimal filter using a sliding window is proposed. Since the proposed method can consider all hypotheses of input transitions inside the window, it is general enough to include Bogler's input estimation method. Simulation results show, however, that we can obtain a good performance even when the filter considering just one input transition in the window is used. (author). 9 refs., 3 figs., 1 tab.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.153-161
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• 2017

Branching processes which is used for epidemic dispersion as stochastic process model have advantages to estimate parameters by real data. We have to estimate both mean and dispersion parameter in order to use the negative binomial distribution as an offspring distribution on branching processes. In existing studies on biology and epidemiology, it is estimated using maximum-likelihood methods. However, for most of epidemic data, it is hard to get the best precision of maximum-likelihood estimator. We suggest a Bayesian inference that have good properties of statistics for small-sample. After estimating dispersion parameter we modelled the posterior distribution for 2015 Korea MERS cases. As the result, we found that the estimated dispersion parameter is relatively stable no matter how we assume prior distribution. We also computed extinction probabilities on branching processes using estimated dispersion parameters.