• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.286-295
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• 2000

본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3702-3707
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• 2009

본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2766-2770
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• 2009

최근에 그린 IT기술이 온실 효과, 자원의 재활용 등의 문제들로 주목받고 있다. 본 논문에서는 보다 개선된 성능을 얻기 위해서 터보 부호화된 가시광 통신 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정보 손실을 줄이기 위해 사용되는 터보 부호 기술을 사용하였고 복호 알고리즘으로 Log MAP 알고리즘과 SOVA를 사용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 터보 부호 기술로 약 5[dB] 이상의 성능이 개선됨을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1132-1136
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• 2005

In this paper, adaptive equalizer receiver for a turbo code direct sequence code division multiple access (DSCDMA) by using least mean square (LMS) adaptive algorithm is presented. The proposed adaptive equalizer is using soft output of decision feedback adaptive equalizer (DFE) to examines the output of the equalizer and the Log- maximum a posteriori (Log-MAP) algorithm for the turbo decoding process of the system. The objective of the proposed equalizer is to minimize the bit error rate (BER) of the data due to the disturbances of noise and intersymbol interference (ISI)phenomenon on the channel of the DS-CDMA digital communication system. The computer program simulation results shown that the proposed soft output decision feedback adaptive equalizer provides a good BER than the others one such as conventional adaptive equalizer, infinite impulse response adaptive equalizer.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1129-1134
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• 2016

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4476-4490
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• 2017

The aim of image annotation is to determine labels that can accurately describe the semantic information of images. Many approaches have been proposed to automate the image annotation task while achieving good performance. However, in most cases, the semantic similarities of images are ignored. Towards this end, we propose a novel Visual-Semantic Nearest Neighbor (VS-KNN) method by collectively exploring visual and semantic similarities for image annotation. First, for each label, visual nearest neighbors of a given test image are constructed from training images associated with this label. Second, each neighboring subset is determined by mining the semantic similarity and the visual similarity. Finally, the relevance between the images and labels is determined based on maximum a posteriori estimation. Extensive experiments were conducted using three widely used image datasets. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in comparison with state-of-the-arts methods.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.15-20
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• 2003

핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.203-207
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• 2006

본 논문에서는 공초점 라만 스펙트럼을 이용하여 기저세포암종(basal cell carcinoma, BCC)를 검출하는 문제에 대하여 다룬다. 특히, 라만 스펙트럼 측정시 발생하는 잡음 성분 및 변별력이 없는 성분을 제거하기 위한 방법으로 Fisher의 척도를 활용한 스펙트럼 필터링 방법을 제안한다. 특징벡터의 차원을 줄이기 위하여 주축분석방법을 사용하였고, 분류방법으로는 MAP(maximum a posteriori) 방법을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법이 특징벡터의 차원을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 검출 결과도 향상됨을 확인하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1045-1051
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• 2003

Turbo code를 비롯한 concatenated code를 복호하기 위한 알고리즘 중에서 SOVA(soft output Viterbi algorithm)는 최적의 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘이나 준최적인 Max-Log-MAP 알고리즘에 비해서 성능은 다소 떨어지는 반면에 계산량이 가장 적은 알고리즘이다. 본 논문에서는 SOVA 구현을 위한 soft decision 값을 갖는 출력 계산과 trace-back 연산을 모든 competing path에 대해서 동시에 진행함으로써 복호 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 전체 블록을 부블럭으로 나누어서 제안하는 알고리즘을 적용하여 memory를 효율적으로 사용하는 기법을 제안한다. 3GPP 표준에서 사용되는 turbo code를 이용한 성능분석 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 SOVA 구현 기법과 동일한 결과를 보이면서 65%∼75% 정도의 계산량 만을 필요로 하는 것을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 춘계학술대회
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• pp.65-70
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• 1991

A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.