본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.
본 연구는 질문용어의 분포가 초록/표제 및 전문으로 표현된 문헌 내에서 2-포아송 분포를 따르고 있는지를 조사하였으며 질문용어의 2-포아송 분포여부가 확률이론에 기반을 둔 이진독립모형과 2-포아송 독립모형에서 초록/표제 및 전문의 검색효율성에 미치는 영향을 비교 분석하였다.
순서쌍으로 주어진 자료 $(x_i, y_i), i=1,2,\cdots,n$ 들에 대한 독립변수와 관련된 추정은 회귀분석과는 달리 교정(calibration)이라고 불리워진다. 본 논문에서는 정규상 등과 같은 가정을 하지않고 비모수적인 커널방법을 이용하여 교정함수를 추정하고 추정된 교정함수의 붓스트랩 신뢰대를 이용한 독립변수의 구간추정을 제안하고자 한다. 교정과 커널방법에 대해 설명하였으며 독립변수의 추정에 대한 문헌적 고찰과 함께 붓스트랩 신뢰대에 대하여 첨언하였고 실제 자료를 통하여 다른방법과 비교, 분석하였다.
상수도관망의 압력은 물공급 서비스의 질을 나타내는 중요한 인자이다. 압력이 낮으면 물 사용성이 크게 저하되며, 이러한 이유로 보통의 수도사업자는 압력을 중요한 모니터링 변수로 고려하고 있다. 압력을 기반으로 여러 가지 변수를 계산할 수 있지만, 그 중에서도 압력경사(Pressure Head Gradient)는 수요량, 관경, 관의 파괴 등 독립변수 또는 독립요인의 변화에 따른 종속변수로서의 압력 민감도를 나타낸다. 압력경사의 계산은 매우 간단하면서도 활용도가 높다. 따라서, 다양한 종류의 압력경사를 계산하고, 상수도관망 설계, 운영, 관리 목적에 어떻게 사용할 것인가를 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 먼저 관의 상태, 관경, 절점수요량을 독립변수로 하고 이를 변화시켜 그 결과로의 압력종속변수를 계산, 압력경사를 결정하였다. 이를 기반으로, 히트맵을 구축하여 결과를 비교하였다. 그 후 각각의 압력경사에 대한 모듈을 구축하였으며, 개별 압력경사 모듈의 특징을 고려하여 활용방법을 수립하였다.
혈류는 신체 안에서 일정한 속도와 압력으로 흘러야하기 때문에 혈류속도는 개개인의 건강상태를 나타내주는 측정 가능한 주요지시자이다. 최근, 혈류속도는 고가의 초음파기기를 이용하여 측정되고 있다. 본 연구에서는 고가의 장비 없이 혈류속도를 예측하고자 3개의 센서(ECG, PPG, 맥진센서)를 이용한 측정치를 독립변수로 하는 회귀모델을 구축하였다. 실험에 참여한 피검자는 심장질환에 의한 동맥경화 증상으로 병원에 입원한 환자를 대상으로 하였다. 피검자들의 나이는 55-90 세이며, 남성은 7명, 여성은 4명으로 총 11명이다. 실험에서 독립변수와 초음파기기로 측정한 혈류속도 사이의 상관성과 유의확률을 비교하여 혈류속도의 예측 가능성이 높은 회귀모델을 도출하였으며, 1개의 센서를 이용한 단일 독립변수를 적용하는 경우보다 두 개 이상의 독립변수를 적용하는 경우에서 정확한 혈류속도 예측이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 단어독립 음성인식 시스템을 위한 음성인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 때 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 본 연구에서는 단어독립 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하 평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
Thiocapsa roseopersicina NCIB 8347은 purple sulfur bacteria이며 광합성종속영양 조건에서는 nitrogenase 효소계가 유도되어 질소를 고정하며, 수소를 발생한다. 또한 광합성독립영양 조건에서는 hydrogenase 효소계가 유도되어 3~4개 종류의 특성이 다른 hydrogenase가 membrane에 결합되어 있거나, cytoplasma에 존재하며, 이 중의 일부는 산소농도와 온도의 상승에도 비교적 안정하다. 본 연구에서는 T. roseopersicina NCIB 8347이 광합성종속영양 조건에서 수소를 생산할 수 있는 제반 배양조건을 최적화하고, nitrogenase와 일부 hydrogenase역가를 측정하여 purple non-sulfur bacteria, Rhodobacter sphaeroides KD131의 nitrogenase와 비교하여 수소생산을 최적화하였다. 할로겐램프를 8-9 $Klux/m^2$로 조사할 때와 배양온도 $26{\sim}30^{\circ}C$, 배양시간 72시간에서 균체 성장과 수소생산이 가장 높았다. T. roseopersicina NCIB 8347는 광합성 독립영양, 종속영양 조건에서 모두 성장 할 수 있었다.
외부 Ballast Capacitor를 이용한 Voltage Doubler 전원장치를 이용하여 Micro size의 대기압 플라즈마를 발생장치를 개발하였다. 2개의 외부 Capacitor를 병렬로 연결하여 충전한 다음 외부 Capacitor를 직렬로 연결하여 전압을 2배압 시킨 상태에서 방전이 일어나도록 하였다. Capacitor의 충 방전 제어는 Switch Device인 Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT)를 사용하였다. 개발된 대기압 플라즈마는 외부 Capacitor와 인가전압을 독립적으로 변화시킬 수 있기 때문에 방전 시 전류 전압을 독립적으로 제어할 수 있으며 용도에 따라 Glow 방전에서 Arc 방전까지 제어가 가능하다. 본 연구에서는 900 V의 1.22 nF 외부 Capacitor 방전과 400 V의 10 nF 외부 Capacitor 방전을 비교하였다. 방전 시 전압파형과 전류파형은 서로 다르지만 소비된 방전에너지는 340 ${\mu}J$로 동일하다. ICCD camera와 Spectrometer를 이용하여 비교 분석을 실시하였다. 방전 image 및 Optical Emission Spectroscopy 분석을 이용하여 플라즈마의 온도, 밀도 등을 시간적, 공간적으로 분석하였다.
본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 예로서 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법과 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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