• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.55-71
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• 2013

부도예측을 위한 지식기반시스템에서 모델은 실적에 영향을 끼치는 주요한 요인이다. 예측 모형의 개발에 있어 초기 연구들은 통계기법 및 인공지능기법들을 이용하여 최고 실적을 가지는 단일 모델을 만드는데 주력하였다. 1980년대 중반 이후에는 다수 기술의 통합(하이브리드), 더 나아가, 다수 모델의 결과의 결합(앙상블) 기법이 수많은 실험에서 개별 모델들보다 더 나은 결과를 보여왔다. 다수 모델들의 출력값들을 결합하여 한 개의 최종 예측값을 산출하는 앙상블 모델링에서 결합기법은 앙상블의 예측 정확도에 영향을 끼치는 중요한 이슈이다. 본 논문은 부도예측을 위한 앙상블 결합기법으로서 앙상블 멤버들이 다른 유형의 연속형 수치 출력값들을 산출하더라도 통일된 확신을 측정할 수 있는 확신 기반의 선택 접근법을 제안하고 이에 대한 앙상블 멤버 사이즈의 영향을 연구하였다. 실험 결과는 앙상블 멤버들의 생성 타입에 따라 결합하는 모델 개수를 변화시켰을 때 가장 많은 기본 모델들을 가지는 앙상블에서의 제안 결합기법이 부도예측에 가장 자주 사용되는 다른 방법들에 비해서도 가장 높은 실적을 가진다는 것을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권11호
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• pp.41-48
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• 2005

미세 선 폭을 갖는 반도체 칩에서 관찰할 수 있는 crosstalk 효과는 배선 회로 사이에 존재하는 결합 커패시턴스에 의한 현상이다. 칩 전체에 대한 타이밍 분석의 정확도는 칩을 구성하는 셀과 배선에 대한 지연시간 예측 자료의 정확도에 의해서 결정된다. 본 논문에서는 결합 커패시턴스에 의한 crosstalk 효과를 반영하여 지연시간을 정확하고 효율적으로 계산할 수 있는 CMOS 셀 구동 모델과 관련 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 모델과 알고리즘을 지연시간 계산 프로그램에 구현하고, 칩 레이아웃에서 추출한 벤치마크회로에 대한 지연시간 예측에 적용하였다. Victim에 영향을 주는 Aggressor를 $0\~10$개까지 연결하여 각각의 경우에 대한 셀 및 배선의 지연시간을 HSPICE와 비교한 결과 $1\%$ 내외의 오차를 보이는 우수한 정확도를 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제21권3호
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• pp.216-224
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• 2011

본 연구에서는 Class II 거동에 대해 입자결합모델을 이용하여 수치해석적인 방법으로 살펴보았으며, 횡방향 변형률 제어 압축시험을 수치해석적으로 모사할 수 있는 방법을 제시하였다. 수치해석에서 사용된 미시변수는 스웨덴 Aspo Hard Rock Laboratory에서 수행한 일축압축시험을 이용하여 결정하였다. 제시된 수치해석 기법을 이용해 Aspo 암석의 Class II 거동을 효과적으로 모사할 수 있었으며, 수치해석의 결과는 실험실 시험 결과와 잘 일치하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.752-763
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• 2003

고속 전철 도입이나 대우 자동차 매각 같은 대규모의 B2B 거래에는 엄청나게 다양한 변수와 혼돈 요소가 직접 흑은 간접적으로 작용한다 소위 복잡계로 묘사되는 이런 유형의 도메인에 대하여 효율적인 정보처리가 가능하기 위해서는 인간의 묵시적 정보 처리 능력과 에이전트의 명시적 정보 처리 능력이 효율적으로 결합될 수 있어야 한다. 본 논문에서는, 이 두 가지 이질적 능력의 결합을 가능케 하는 결합 모델을 제안하였으며, 제안된 모델이 대표적 복잡계의 하나인 B2B 협상에서 어떻게 사용될 수 있는지를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.20-28
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• 1992

조음결합은 연결단어 음성인식에서 오인식을 발생시키는 주된 요인이다. 본 연구에서는 표준패턴의 접속 부분에서 선행단어의 영향을 받아 후속단어의 선두 부분하는 것을 고려해 조음결합 모델을 적용하여 후속단어에 변형을 주었다. 조음결합 모델은 임계제동형 선형 2차계를 이용하였으며 1단 DP매칭 인식 알고리즘에 이 모델을 조합하여 효과를 조사했다. 그 결과 화자 5명에 의한 4연 숫자음 35어의 인식 실험에서 조음결합 처리에 의한 인식율이 평균 4.7%개선 되었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.202-210
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• 2017

송신기와 수신기가 분리되어 있는 양상태 소나를 자함에 설치하여 운용하고 다수의 클러터가 존재하는 환경에서 표적추적을 수행하기 위해서는 양상태 소나에 알맞은 측정치 모델링이 적용된 자료결합 알고리듬이 요구된다. 자함이 기동하는 구간에서는 송신기와 수신기의 위치가 많이 흔들림에 따라 측정치에 오차가 많이 커지게 되어, 이 구간에서 얻은 측정치정보를 이용하면 추적성능저하가 생기게 된다. 본 논문에서는 공정잡음이 다른 다수모델기반의 자료결합 알고리듬인 IMM-IPDA(Interacting Multiple Model-Integrated Probabilistic Data Association)를 사용하였고, 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추적성능향상을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.63-78
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• 2009

본 논문에서는 천해에 적용 가능한 동적결합형 태풍 해일-조석-파랑 수치모델의 개발과 개발된 모델의 정확성을 검증하였다. 태풍 해일과 조석 수치모델은 POM (Princeton Ocean Model)을 기반으로 하였으며, 풍파 파랑 수치모델은 WAM (Wave Model)을 기반으로 천해에 적용할 수 있도록 수정하여 두 모델을 동적으로 결합하였다. 연속된 두 개의 논문 중에 첫 번째 논문인 본 논문에서는 해일과 조석을 수치 모의하는 해수유동 부분의 수치모의의 안정성과 정확성을 검증하였다. 수치모의의 안정성과 정확성 향상을 위하여 기존의 POM 모델의 난류 수치모델 부분과 연직속도 계산 알고리즘을 수정 보완하였다. 수정된 POM 모델의 정확성과 수치적 안정성 검증을 위하여 해석해와 실 해역에서 측정된 관측결과와 비교하였으며, 수정된 POM 모델이 기존의 POM 모델보다 수치계산의 안정성과 정확성이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권1호
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• pp.24-31
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• 2006

본 연구에서는 완전 내재적 기법을 이용한 2계 자유도 모델에 대한 플러터 해석을 수행하였다. 유동해석을 위하여 2차원 Navier-Stokes 지배방정식을 ε-SST 난류모델과 DP-SGS 병렬화 기법을 이용해 구성하였다. 구조해석을 위하여 피치 와 플런지의 2계 자유도를 갖는 모델을 구성하였으며 시간영역에서의 해석을 위하여 유동해석과 마찬가지로 이중 시간 전진 기법을 이용하였다. 가상 시간 전진에서 유체-구조 결합을 통해서 강성결합을 구현하였으며 이를 천음속 플러터 예측에 적용하였다. 플러터 해석의 전형적인 응답인 감쇠응답, 중립응답, 발산응답 및 limit cycle oscillation (LCO) 등을 계산하였으며, 더불어 플러터 속도 경계곡선을 작성하였다. 천음속 플러터 해석은 난류모델 뿐만 아니라 유체-구조 결합 방법에 따라 다른 특성을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.261-266
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• 2017

본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.