• 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.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.95-103
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• 1998

본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.73-79
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• 2006

터보 코드는 강력한 에러정정 성능 때문에 W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA2000 등의 통신 알고리즘에 적용되고 있으며, 여러 분야에서 하드웨어로 구현되어졌다. 여러 가지의 개선 알고리즘과 하드웨어 구조가 제안되어 졌으나 아직까지 하드웨어 면적, 동작속도 및 소비전력 등의 문제가 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 하드웨어 면적과 동작속도를 향상시키기 위하여 사후확률 최적화로부터 유도된 MAX-SCALE 알고리즘을 이용한 터보코드 복호기를 설계하였으며, 제안된 회로는 Matlab과 MaxPulsII를 사용하여 성능 측정 및 FPGA 보드상에 구현되었다. 결과적으로 제안된 구조를 사용하여 FPGA에 구현했을 때, 616개의 로직 요소 (Logic Element)를 가지며 MAP(Maximum a Posteriori) 복호 알고리즘에 비해 동작속도는 56.48MHz로 약 40% 향상되었으며, 6.12%의 BER(Bit Error Rate) 성능이 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.132-138
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• 2009

본 논문에서는 기존의 Minima Controlled Recursive Averaging (MCRA)에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 MCRA 방법은 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률로 잡음 추정을 조정하기 때문에 음성 활동의 프레임간의 상호 연관성을 배제 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 직전 2 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률을 수정하는 음성향상 기법을 적용한다. 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 MCRA 방법이 기존의 MCRA 방법보다 향상된 음성향상 결과를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.967-974
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• 2017

본 논문에서는 FTN (faster-than-Nyquist) 시스템에서 MAP (maximum a posteriori) 기법을 이용한 ISI(inter-symbol interference) 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FTN 전송으로 인한 ISI를 제거하기 위하여 복조기에서 MAP 기법을 이용하여 복조를 수행한다. 또한 매우 큰 구현 복잡도를 갖는 MAP 기법의 단점을 보안하기 위하여 간단하게 구현 가능한 SIC (successive interference cancellation) 기법과 MAP 기법을 연동하여 낮은 복잡도를 가지면서도 우수한 성능을 나타내는 ISI 제거 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 MAP 기법과 비교하였을 때 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 기존에 제안된 ISI 추정 기법들보다 우수한 추정 성능을 나타내는 장점이 있다.

• 지구물리
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• 제3권3호
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• pp.161-174
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• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.221-229
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• 2004

본 논문에서는 기존의 영상 압축 표준과 호환되며 영상 또는 비디오의 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 워터마크를 최대의 강도로 삽입하기 위해 블록내의 DCT 계수의 계층구조를 이용한 가중치 함수를 정의한다. 이 구조를 이용하면 DCT 블록 내에서 공간-주파수 지역화 특성을 이용할 수 있다. 워터마크의 검출 단계에서는 통계적 분석을 통한 주어진 오검출 확률에 대한 최적의 사후 임계값을 계산하는 방법을 제시한다. 실험결과는 제안된 방법이 여러 가지 신호처리 공격과 널리 사용되는 JPEG, MPEG 부호화에 강인함을 보여준다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.277-281
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• 2013

Modern speaker verification systems based on support vector machines (SVMs) use Gaussian mixture model (GMM) supervectors as their input feature vectors, and the maximum a posteriori (MAP) adaptation is a conventional method for generating speaker-dependent GMMs by adapting a universal background model (UBM). MAP adaptation requires the appropriate amount of input utterance due to the number of model parameters to be estimated. On the other hand, with limited utterances, unreliable MAP adaptation can be performed, which causes adaptation noise even though the Bayesian priors used in the MAP adaptation smooth the movements between the UBM and speaker dependent GMMs. This paper proposes a sparse MAP adaptation method, which is known to perform well in the automatic speech recognition area. By introducing sparse MAP adaptation to the GMM-SVM-based speaker verification system, the adaptation noise can be mitigated effectively. The proposed method utilizes the L0 norm as a regularizer to induce sparsity. The experimental results on the TIMIT database showed that the sparse MAP-based GMM-SVM speaker verification system yields a 42.6% relative reduction in the equal error rate with few additional computations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.886-894
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• 2015

In this paper, we conduct sensitivity analysis of parameters used for inverse modeling in order to estimate the PM₁₀ emissions from the 16 areas in East Asia accurately. Parameters used in sensitivity analysis are R, the observational error covariance matrix, and B, a priori (background) error covariance matrix. In previous studies, it was used with the predetermined parameter empirically. Such a method, however, has difficulties in estimating an accurate emissions. Therefore, an automatically determining method for the most suitable value of R and B with an error measurement criteria and posteriori emissions accuracy is required. We determined the parameters through a sensitivity analysis, and improved the accuracy of posteriori emissions estimation. Inverse modeling methods used in the emissions estimation are pseudo inverse, NNLS (Nonnegative Least Square), and BA(Bayesian Approach). Pseudo inverse has a small error, but has negative values of emissions. In order to resolve the problem, NNLS is used. It has a unrealistic emissions, too. The problems are resolved with BA(Bayesian Approach). We showed the effectiveness and the accuracy of three methods through case studies.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.14-15
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• 2008

In this paper, a new iterative decoding of LDPC codes is proposed. The decoding is based on the posteriori probability of each belief propagation (BP) decoding and an additional postprocessing, that is, erasure decoding of LDPC codes. It turned out that the new method consistently improves the decoding performance on various classes of LDPC codes. For example it removes the error floor of Margulis codes effectively.