• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.107-113
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• 1997

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.725-732
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• 2002

터보 부호의 복호에 사용되는 블록 MAP (Maximum A Posteriori) 복호 알고리듬은 Log-MAP 복호 알고리듬으로부터 메모리 사용량을 감소시킨 알고리듬이다. 기존 블록 MAP 복호기의 BER (Bit Error Rate) 성능은 블록 크기와 트레이닝 크기에 의해 결정되며, 하드웨어의 활용도를 최대로 하고 연속적인 복호를 위해 트레이닝 크기와 같은 블록 크기를 사용한다. 블록 크기와 트레이닝 크기가 복호기의 BER 성능에 미치는 영향을 실험한 결과, 트레이닝 크기가 충분하면 블록 크기가 작아도 BER 성능이 유지됨을 보인다. 본 논문에서는 면적 효율적인 블록 MAP 복호기의 구조를 제안한다. 제안된 복호 방식은 블록 크기의 정수 배인 트레이닝 크기를 사용함으로써 메모리 사용량을 감소시키는 복호 순서를 사용한다. 제안된 복호 순서를 효과적으로 수행하기 위해 파이프라인 구조를 제안하였다. 실험 결과 제안된 복호 방식은 BER 성능을 유지하면서 메모리 사용량이 30~45% 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5150-5155
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• 2011

인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.603-611
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• 2003

본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.48-54
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• 2021

In most existing researches on non-orthogonal multiple access (NOMA) with symmetric superposition coding (SSC), uniform sources have been usually considered. For the first part in this two-part paper, for the strongest channel gain user, we showed that the bit-error rate (BER) for the optimal maximum a-posteriori (MAP) receiver for the non-uniform source improves slightly, compared to that of the conventional receiver for the uniform sources. We demonstrate that in communication scenarios of the non-uniform source NOMA schemes, for the weakest channel gain user, the BER performance of the optimal MAP receiver for a non-uniform source improves greatly, compared to that of the conventional receiver for uniform sources. We first derive an analytical expression of the BER for non-uniform source NOMA with SSC. Then, simulations demonstrate that the BER of the optimal MAP receiver for the non-uniform source improves, compared with that of the conventional maximum likelihood (ML) receiver for the uniform sources. In result, the proposed optimal MAP receiver for the non-uniform source could be a promising scheme for SSC NOMA, with improved BER performances.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.51-56
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• 2022

In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network arbitrarily. Hence, the number, identities and transmitted data of active users vary with time and have considerable impacts on the receiver's performance. The so-called problem of multiuser detection means identifying the identity of each active user and detecting the data transmitted by each active user. Traditional methods assume that the number of active users is equal to the maximum number of users that the network can hold. The model of traditional methods are simple and the performance are suboptimal. In this paper a Maximum A Posteriori Probability (MAP) based multiuser detection method is proposed. The proposed method models the activity state of users as Markov chain and transforms multiuser detection into searching optimal path in grid map with BCJR algorithm. Simulation results indicate that the proposed method obtains 2.6dB and 1dB E_b/N₀ gains respectively when activity detection error rate and symbol error rate reach 10^-3, comparing with reference methods.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권2호
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• pp.6-14
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• 2007

본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 외부정보는 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability) 로서 사용되며 시스템 복호 과정은 주 반복 (Main Iteration) 및 부 반복 (Sub Iteration) 과정으로 이루어진다. 채널 상태에 따라 변조 방식을 달리하는 적응 변조 시스템을 기존의 터보 부호화 (Turbo Coding) 된 V-BLAST 시스템과 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 시스템에 각각 적용하고 전송률 (throughput) 을 비교하여 제안된 시스템을 적용할 경우 어느 정도의 성능 개선이 있는가를 살펴본다. 또한, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티 (STD : Selection Transmit Diversity) 기법을 적용한 후 성능의 향상을 관찰한다. 모의 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 11 dB의 SNR (Signal to Noise Ratio) 영역에서 최대 약 350 kbps의 전송률 향상이 나타났다. 특히, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티가 적용된 경우에는 송수신 안테나가 각각 2개인 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 시스템의 경우에 비하여 같은 SNR 영역에서 최대 약 1.77 Mbps의 전송률이 개선됨을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.1-9
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• 2009

최근 고화질의 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증파됨에 따라 필름 복원은 많은 연구자들에 대한 관심이 증가하고 있다. 일반적으로 오래된 필름은 dust, 스크래치, flick 등에 의해 손상된다. 이들 중 대부분에 손상요인들은 스크래치와 블로치이며, 많은 연구자들이 이러한 손상요인을 복원하는 연구를 하고 있다. 그러나 기존의 방법은 대부분 한계점이 있다: 스크래치에 대해서는 잘하지만, 블로치를 처리하기에는 불안전하다. 본 논문에서는 스크래치와 블로치 모두에 의해 손상된 이미지를 복원하는 강건한 방법을 개발하는 것이다. 이를 위해, 우리는 MRF-MAP 프레임워크를 사용하고, 복원문제는 사후 에너지 함수의 최소화 문제로 간주된다. 최소화는 복잡한 결합 문제에 하나이고, 우리는 효과적인 분배와 결합 문제를 위해 분산 유전자 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기위해, 오래된 필름과 인위적으로 손상된 필름에 실험하였으며, 그 결과를 다른 방법과 비교하였다. 그 결과는 제안된 방법이 더 우수함을 보여주었다.