최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.
이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
도시재생사업의 활성화와 함께 주요 사업대상이 되고 있는 골목상권에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 골목상권 재생 방안을 마련하기 위해서는 어떤 고객이 얼마나 많이 매출을 발생시키는 지를 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 고객특성이 골목상권 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. OLS 회귀분석 결과, 종속변수인 골목상권 매출액과 독립변수인 고객특성, 입지특성, 구조특성의 관계가 상권위치에 따라 달라지는 공간적 이질성이 확인되어 본 연구에서는 대안으로 지리가중회귀분석을 수행한다. 모형 적합도를 $R^2$과 AICc를 통해 비교한 결과, 지리가중회귀분석이 OLS 회귀분석보다 더 우수한 것으로 나타났다. OLS 회귀분석을 통해 여성고객 비율과 40-50대 고객비율, 골목상권 내 종사자수, 사업체 창업률, 건축물 밀도, 골목상권 면적이 정의 영향을 주는 반면 20-30대 고객비율, 지하철역과의 거리, 버스정류장과의 거리는 부의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지리가중회귀분석의 국지적 회귀계수 값들을 골목상권별로 비교한 결과, 여성고객 비율은 서북권 골목상권 매출액에 가장 큰 영향을 주며 서남권과 도심권, 동북권은 그 다음으로 나타났다. 20-30대 고객비율과 40-50대 고객 비율은 동남권과 동북권 골목상권 매출액에 큰 영향을 주며 서남권은 그 다음으로 나타났다. 본 연구는 고객특성 중 성별과 연령에 한정된 분석만 수행했다는 점에서 한계를 갖지만 골목상권별로 매출액 영향 요인을 식별함으로써 상권 활성화방안 수립과 도시재생사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대가 된다.
효율적인 최적설계를 위해 공학분야에 도입된 대체모델의 정확성은 표본점에 큰 영향을 받는다. 대체모델의 정확성을 높이는 방법으로 기 추출한 응답을 이용하는 순차실험계획이 제안되었다. 크리깅 대체모델의 상관계수를 가중치로 적용하여 대체모델의 정확성을 향상시킨 연구가 있었으나, 주어진 정보가 부족하거나 상관계수가 잘못 추정된 경우 표본점이 잘못 추출되어 대체모델의 강건성이 저하된다. 본 논문에서는 기존 순차실험계획의 여러 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 가중함수 기반 순차 최소거리최대화계획을 제안한다. 제안하는 순차실험계획의 효용성을 수학 함수에 적용하여 기존 순차실험계획들과 비교하여 정확성과 강건성이 향상됨을 예시한다.
본 논문에서는 3전극법으로 피검자의 이두박근과 삼두박근에서 검출한 표면 근전도 신호를 LPC 켑스트럼 계수를 이용하여 유클리드 및 가중 켐스트럼 거리 측정법을 통하여 8가지 팔 운동에 대한 기능분리 및 판별 인식에 관한 실험을 하였다. 유클리드 켑스트럼 거리 측정법의 경우,계수의 수가 8,10,12,14 등으로 증가함에 따라 동작기능 인식률도 각각 94.69, 95.63, 96.56, 96.88[%]로 증가하였으나 인식률의 증가폭은 상대적으로 적으며 가중 켑스트럼 거리 측정법의 경우에는 각각 91.88, 95, 99.69, 96.63[%]의 인식률을 보였다.
한본 논문에서는 단어 가중기법에 거리 개념을 도입한 색인 기법을 제안한다. 본 색인 기법은 질의어와 문서를 대표하는 색인의 대부분은 복합명사 혹은 인접한 두개 이상의 명사 또는 명사구가 많으며 이들 명사간의 거리가 멀면 멀수록 색인으로 선택되는 비율이 줄어드는 점을 착안하여, 이를 기존의 가중치 부여 기법으로 색인어 후보를 선정하고, 후보들 간의 거리가 3어절 이내의 후보를 최종 색인으로 선정하였다. 이 방법을 이용하여 신문기사, 학술논문, 웹문서 등 100여종의 문서를 대상으로 실험한 결과 신문기사 92.03%, 학술논문 95%, 웹문서는 73..33%의 정확율을 보였다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
보로노이 다면체 기법은 금속비정질재료에서의 20면체 Short-Range order와 같은 원자 구조를 분석하는 가장 유용한 도구 중에 하나이다. 기존의 보로노이 다면체 기법에서는 다면체의 평면은 다른 크기를 가진 원자간 거리의 중간에 위차하였다. 하지만, 이러한 방법은 필연적으로 분석 오차를 발생시킨다. 대안적인 방법으로서 근평면법이라고 불리우는 가중 보로노이법을 사용하면, 원자의 크기의 차이를 고려하여 해석할 수 있다. 본논문에서는 이러한 근평면법을 여러 가지의 성분비를 가진 비정질 재료에 적용하여 기존의 보로노이법과 비교 분석하였다. 결과적으로 보로노이 인덱스, 원자체적 분포, 보로노이 다면체 분포, 20면체의 공간 분포등등에서 기존의 보로노이법은 완전히 잘못된 결과를 보여줄 수도 있다는 것이 발견되었다.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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