본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 De Bruijn 그래프에 기초한 다중처리기구성의 한 가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유한체상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자를 제한하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Bruijn 그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체상의 임의의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리시스템 및 컴퓨터구조 중의 하나인 다치디지털논리시스템 등에 적용할 수 있으리라 전망된다.
본 논문은 2중으로 다중화된 무인 비행체의 다중화 관리 설계 방법에 대하여 논의한다. CCM(Cross Channel Monitor) 기법의 두 주요 인자, 즉 두 채널간의 편차 허용한도인 문 턱값(threshold) 및 지속시간(persistence count)을 어떻게 설계하여야 하는 가에 관한 문제를 통계학적인 해석을 사용하여 그 해결법을 제시하였다. 또한, 무인 비행체의 생존확률을 증대시킬 수 있는 해석적 다중화 가법에 대한 문제를 칼만 필터링 (Kalman filtering)을 적용하여 접근하였다. 여기서 제시된 방법으로 설계된 CCM 및 칼만 필터링을 이용한 해석적 다중화의 설계 결과들은 XV-15 틸트 로터 비행체에 적용되어, 그 설계의 타당성이 시뮬레이션을 통하여 검증되었다.
본 논문에서는 2 계층 분류기를 이용하여 일반적인 문서(보고서, 책, 잡지, 워드프로세서에서 출력 된 양식) 내의 다중 크기 및 다중 활자체의 인식을 위한 효과적인 방법을 제안하고 구현하였다. 다중언어 문자를 효과적으로 인식하기 위한 2 계층 분류기를 제안하였는데 이는 폰트 독립적 분류기와 폰트 의존적 분류기로 구성되어 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 사무실에서 많이 사용하는 59 종류의 폰트와 각 폰트 당 3가지 크기의 글꼴과, 스캐너에서 지원되는 3가지 농도의 총 489개의 서로 다른 부류를 갖는 3,593,172 자를 대상으로 학습시킨 뒤에 일반 문서를 가지고 펜티엄 PC 상에서 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, 2계층 분류기를 갖는 시스템에서 96-98%의 인식률과 초당40자 이상의 인식 속도를 보여줌으로써 일반적인 문서에서 다중 크기 및 다중 활자체의 문자 인식에 매우 실용적인 가치가 있음을 확인했다.
숫자를 인식하는 방법에는 여러 가지가 있지만 단일 인식기를 구성하는 경우보다 다중 인식기를 이용하는 방법이 뛰어나다는 연구 발표가 있었다. 그래서 다중 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 다중 인식기를 이용하는 방법에는 크게 직렬 조합형과 병렬 조합형이 있는데, 직렬 조합형은 인식기를 파이프라인 처럼 구성하여 순차적으로 인식하는 방법이고, 병렬조합형은 인식기를 병렬로 구성하여 인식기들의 결과를 조합하여 얻어내는 방법이다. 본 논문에서는 무제약 필기체 숫자를 인식하기 위한 병렬 파이프라인 다중 인식기의 구조와 결합 방법을 제안 하고자 한다. 조선대학교 필기체 숫자 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 방법보다 비교적 높은 인식률을 나타내었다.
한국 서해에서는 중국에서 운영하는 Loran-C 체인 GRI7430, GRI8390과 한국과 러시아에서 공동으로 운영하는 GRI9930 체인 등 다수의 체인에 속한 여러 Loran-C 송신국 신호를 수신할 수 있다. 그러나 Loran-C 시스템은 여러 체인의 신호 중 하나의 체인을 선택하고 선택된 체인에 속한 3~5개 송신국 신호만 이용해서 위치를 측정하도록 표준화 되었다. 본 논문에서는 수신 가능한 모든 Loran-C 신호를 이용하여 위치를 측정하는 방법을 제시하였다. 다음으로 실측 실험을 통해 제시한 방법의 유효성을 확인하였다. 연구 결과는 Loran-C 시스템의 가용성과 정확성을 향상시키기 위해서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
가상 다중 세그먼트 (Virtual Multi-Segment)란 하나의 LAN이 라우터나 방화벽을 사용하지 않고 가상적으로 여러 개의 세그먼트로 나뉘어진 것을 의미한다. 일반적으로 같은 LAN에 속한 호스트들일지라도 다양한 보안 정책을 가지게 되는데 그 결과로 우회 경로 공격(bypass path attack)이 가능해지고 (Hierarchical)방화벽 시스템을 구성하여 다른 보안 정책을 가진 세스먼트마다 방화벽을 구축하고 있는데 이 방식은 방화벽 시스템을 구성하여 다른 보안 정책을 가진 세그먼트마다 방화벽을 구축하고 있는데 이 방식은 방화벽을 여러 개 설치해야 하는 문제가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 방화벽을 통해 지나오는 각 연결에 대해서 회선체인을 구성하는 기법을 이용하여 가상적인 다중 세그먼크를 구성한다. 회선체인구성을 효과적으로 수행하기 위해 Thumbpint기법을 사용하는데 이 기법은 동일한 시간대에 모든 회선이 갖는 내용에 대한 요약을 만들어 그 요약들을 가지고 어떤 회선들이 같은 내용을 가지고 있는지를 판단하여 회선체인을 구성하는 기법이다. 본 논문에서 가상 다중 세그먼트 방화벽을 설계와 구현하였다.
생물정보학 데이터를 분석하는 과정에서 서열 데이터의 시각화는 연구자에게 방대한 서열 데이터의 특성을 눈으로 쉽게 이해하기 위한 필수 과정이다. 대조 실험 데이터나 다중 서열 데이터를 시각화해 주는 많은 도구들이 있지만 방대한 유전체 서열에서 사용자가 원하는 다중 데이터간의 비교 영역을 찾아서 시각화해주는 기능이 부족한 것이 현 상황이다. 본 논문은 불리언 질의를 통해서 다중 전사체 서열을 효율적으로 비교하고 그 결과를 시각화해주는 방법을 제안한다.
본 연구는 시각 통제를 이용한 다중감각 훈련이 아급성 뇌졸중 환자의 균형 및 체간위치감각에 미치는 영향을 알아보고자 시행하였다. 뇌졸중 환자 30명을 대상으로, 다중감각 훈련군은 시각통제 후 훈련을 실시하였고, 대조군은 안대로 눈을 가린 것을 제외하고는 실험군과 동일한 훈련을 실행 하였다. 두 군 모두 훈련 과정은 4주간 주 5회 60분 동안 실시하였다. 대상자들은 사전, 사후 평가로 정적 균형, 동적 균형 및 체간위치감각을 검사하였다. 본 연구의 결과는 다중감각 훈련군에서 훈련 전, 후를 비교한 결과 정적 균형, 동적 균형, 체간위치감각에서 유의한 향상이 나타났고(p<.05), 두 그룹 사이에서는 동적 균형, 체간위치감각에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 본 연구의 결과를 통하여 다중감각 훈련은 동적 균형 및 체간위치감각을 향상시키는데 효과적인 훈련방법으로 제시 할 수 있다.
본 논문에서는 인쇄체 한글문자를 실용적으로 인식하기 위하여 고안된 계층적 신경망을 소개하고, 이를 다중활자체의 한글문자를 인식하는 문제에 적용하였다. 이 신경망은 입력된 문자영상을 6가지의 유형으로 분류한 후, 해당 유형을 처리하는 신경망에서 실제 문자를 인식하도록 구성되었다. 또한 각 신경망을 모든 입력영상의 모든 출력노드에 대해 고르게 학습시키기 위하여 Backpropagation 알고리즘을 개선한 Descending Epsilon 알고리즘을 도입하였다. 그 결과 사용빈도수가 높은 한글 520자에 대해 94.4 - 98.4%의 인식률을 얻음으로써 본 논문에서 제안한 시스템이 다양한 활자체로 이루어진 실제 문서인식시스템의 문자인식부에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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