• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.4
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• pp.25-37
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• 2022

The government and private companies are endeavoring to help the digital healthcare industry grow. This includes easing regulations on the big data industry such as the amendment of the Data 3 Act. Despite these efforts, however, there have been constant demands for the amendment of laws related to the medical field and for securing medical data transmissions. In this paper, the Data 3 Act of Korea and the legal system related to healthcare are examined. Then the legal, institutional, and technical aspects of the strategies are compared to understand the issues and implications. Based on this, a legal and institutional strategy suitable for the digital healthcare industry in Korea is suggested. Additionally, a direction to improve social perception along with technical measures such as safe de-identification processing and data transmission are also proposed. This study hopes to contribute to the spread of various convergent industries along with the digital healthcare industry.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.331-333
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• 1999

데이터웨어하우스의 주된 용도는 비즈니스 의사결정이며, 이를 위한 경향 및 패턴을 찾는 문제는 매우 중요한 연구분야이다. 경향 및 패턴은 데이터웨어하우스 내의 데이터간의 상호관계를 분석함으로써 찾을 수 있는데, 이를 위한 유사성 검색기법 중 특히 뛰어난 3가지 기법들을 자세히 알아보고, 이들에 모두 적용 가능한 히스토그램 비교법을 제안하였다. 제안된 히스토그램 비교법을 이용하면 유클리디안 거리측정의 부담을 대폭 줄여, 전체 처리시간을 비약적으로 감소시킬 수 있다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.1
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• pp.82-92
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• 2024

Purpose: The purpose of this study is to find a solution to the massive data construction that occurs when fire simulation data is linked to augmented reality and the resulting data overload problem. Method: An experiment was conducted to set the interval between appropriate input data to improve the reliability and computational complexity of Linear Interpolation, a data estimation technology. In addition, a validity verification was conducted to confirm whether Linear Interpolation well reflected the dynamic changes of fire. Result: As a result of application to the underground common area, which is the study target building, it showed high satisfaction in improving the reliability of Interpolation and the operation processing speed of simulation when data was input at intervals of 10 m. In addition, it was verified through evaluation using MAE and R-Squared that the estimation method of fire simulation data using the Interpolation technique had high explanatory power and reliability. Conclusion: This study solved the data overload problem caused by applying digital twin technology to fire simulation through Interpolation techniques, and confirmed that fire information prediction and visualization were of great help in real-time fire prevention.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.14 no.2
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• pp.305-312
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• 2022

In this paper, we focused on training to create and optimize a basic data prediction model. And we proposed a gradient descent training method of machine learning that is widely used to optimize data prediction models. It visually shows the entire operation process of gradient descent used in the process of optimizing parameter values required for data prediction models by applying the differential method and teaches the effective use of mathematical differentiation in machine learning. In order to visually explain the entire operation process of gradient descent, we implement gradient descent SW in a spreadsheet. In this paper, first, a two-variable gradient descent training method is presented, and the accuracy of the two-variable data prediction model is verified by comparison with the error least squares method. Second, a three-variable gradient descent training method is presented and the accuracy of a three-variable data prediction model is verified. Afterwards, the direction of the optimization practice for gradient descent was presented, and the educational effect of the proposed gradient descent method was analyzed through the results of satisfaction with education for non-majors.

• Survey Research
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• v.2 no.1
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• pp.73-86
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• 2001

In this paper. we conducted an empirical study to investigate the design and weighting effects on descriptive and analytic statistics. We compared the regression models using the design-based approach and the generalized estimating equations (GEEs) approach with the model-based approach through the design and weighting effects analysis.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.265-268
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• 1998

일반적으로 음성 합성용 데이터 베이스에서는 고음질을 유지할 수 있는 파형 부호화법을 주로 사용한다. 그것은 파형 부호화법이 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하기 때문에 음질의 명료성이 우수하기 때문이다. 그러나 기존에는 파형 부호화법을 적용해서 음성 파형 자체의 잉여성분만을 제거한 후 합성용 데이터 베이스로 사용하기 때문에 음성 합성용 데이터 베이스의 크기가 커지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 기존의 운율조절법을 통해서 음성 합성용 데이터 베이스를 압축하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 고음질을 갖는 음성 합성용 데이터 베이스를 가질 수 있었고 데이터 베이스의 크기도 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2001.06a
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• pp.45-56
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• 2001

In this paper, we conducted an empirical study to investigate the design and weighting effects on descriptive and analytic statistics. We compared the regression models using the design-based approach and the generalized estimating equations(GEEs) approach with the model-based approach through the design and weighting effects analysis.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.3
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• pp.503-512
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• 2020

The revisions to data privacy acts allows the disclosure of data after anonymizing personal information. Such anonymized data is expected to be useful in research and services, but there are high concerns about privacy breaches such as re-identifying of the individuals from the anonymized data. In this paper, we showed that identifying individuals from public data is not very difficult, and also raises questions about the reliability of the public data. We suggest that users understand the trade-offs between data disclosure and privacy protection so that they can use data securely under the revised data privacy acts.