• Title/Summary/Keyword: 마르

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상태의존 소스 양자화에 기반한 음성인식을 위한 은닉 마르코프 모델 파라미터의 견고한 추정 (Robust estimation of HMM parameters Based on the State-Dependent Source-Quantization for Speech Recognition)

  • 최환진;박재득
    • 한국음향학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.66-75
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    • 1998
  • 최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

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은닉 마르코프 모형을 이용한 회전체 결함신호의 패턴 인식 (Pattern Recognition of Rotor Fault Signal Using Bidden Markov Model)

  • 이종민;김승종;황요하;송창섭
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제27권11호
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    • pp.1864-1872
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    • 2003
  • Hidden Markov Model(HMM) has been widely used in speech recognition, however, its use in machine condition monitoring has been very limited despite its good potential. In this paper, HMM is used to recognize rotor fault pattern. First, we set up rotor kit under unbalance and oil whirl conditions. Time signals of two failure conditions were sampled and translated to auto power spectrums. Using filter bank, feature vectors were calculated from these auto power spectrums. Next, continuous HMM and discrete HMM were trained with scaled forward/backward variables and diagonal covariance matrix. Finally, each HMM was applied to all sampled data to prove fault recognition ability. It was found that HMM has good recognition ability despite of small number of training data set in rotor fault pattern recognition.

개선된 고차상관 특징계수와 은닉마르코프 모델을 이용한 제스처 인식에 관한 연구 (A Study on Gesture Recognition using Improved Higher Order Local Correlation Features and HMM)

  • 김종민
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.521-524
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    • 2013
  • 본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.

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합리적 교량유지관리 의사결정을 위한 구조성능의 추계학적 예측 (Probabilistic Prediction of Structural Performance for Rational Bridge Management Policy)

  • 오병환;김동욱
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제8권4호
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    • pp.185-193
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    • 2004
  • 현재의 교량의 유지관리 시에 적절한 보수 시기나 최적화된 유지관리 정책을 결정하기 위하여 교량의 성능저하를 정확히 예측하는 것은 가장 중요한 일이다 이률 위해 제안된 방법은 정량적 평가, 마르코프체인, 베이시안 추정법 등으로 구성되었다. 제안된 방법에 따라 국내의 콘크리트 슬래브 교량을 예로서 예측을 하여는데, 기존의 전문가 의견조사 빛 외관조사에 의한 예측보다 좀 더 합리적인 결과를 보여주었다.

푸마르산철글리신 복합체의 약제학적 연구 (제2보) -지속성 푸마르산철글리신 정제의 최적화에 관한 연구- (Pharmaceutical Studies on Ferroglycine Fumarate (II) -Studies on Optimization of Controlled Release Ferroglycine Fumarate Tablets-)

  • 신현종;이완하
    • Journal of Pharmaceutical Investigation
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    • 제17권3호
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    • pp.101-110
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    • 1987
  • In order to reduce gastric irritation in the stomach of iron preparations, ferroglycine fumarate (FGF) granules coated with hydroxyethylcellulose was made by matrix granulator, and the constrained optimization method, employing the Lagrange equation, was successfully applied to the manufacturing process design of controlled release tablets. The effects of stearic acid and dried corn starch on tablet hardness, friability, dissolution rate $t_{50%}$ and tablet volume were found to be very significant. In rabbit test, pharmacokinetic parameters $(K_a,\;C_{max}\;and\;AUC^{0-12})$ and urinary excretion rate $(K_e)$ of the controlled release FGF tablets were higher than those of controlled release ferroglycine sulfate tablets which were manufactured in the same optimal conditions. Controlled release FGF tablets were more stable than controlled release ferroglycine sulfate tablets in accelerated storage conditions.

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은닉 마르코프 모델을 이용한 질량 편심이 있는 회전기기의 상태진단 (Condition Monitoring Of Rotating Machine With Mass Unbalance Using Hidden Markov Model)

  • 고정민;최찬규;강토;한순우;박진호;유홍희
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.833-834
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    • 2014
  • In recent years, a pattern recognition method has been widely used by researchers for fault diagnoses of mechanical systems. A pattern recognition method determines the soundness of a mechanical system by detecting variations in the system's vibration characteristics. Hidden Markov model has recently been used as pattern recognition methods in various fields. In this study, a HMM method for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced, and a rotating machine with mass unbalance is selected for fault diagnosis. Moreover, a diagnosis procedure to identity the size of a defect is proposed in this study.

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은닉마르코프 모델(HMM)을 이용한 과학기술문서에서의 외래어 추출 모델 (Automatic Extraction of Technical Terminologies from Scientific Text based on Hidden Markov Model)

  • 오종훈;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.137-141
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    • 1999
  • 기술의 발달로 인해 수많은 용어들이 생성되고 있다. 이들은 대부분 전문용어이며 이는 비영어권 국가인 우리나라에 도입될 때, 외래어나 원어형태로 도입된다. 그런데 외래어나 원어형태의 전문용어는 형태소 분석기, 색인기 등의 시스템에서 오류의 원인이 되어, 이를 전처리기로 사용하는 자연언어처리 시스템의 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 외래어나 원어로 된 전문용어를 처리하기 위한 전단계로서 문서에서 자동적으로 외래어를 인식하고 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 외래어 추출 문제를 태깅문제로 변환하여, 태깅 문제를 해결하는 기법 중의 하나인 은닉마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용하여 외래어 추출을 하였다. 그 결과 94.90%의 재현률과 95.41%의 정확도를 나타내었다.

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단순한 엘레멘트 인버스 재킷 변환 부호화 (A Simple Element Inverse Jacket Transform Coding)

  • 이광재;박주용;이문호
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제44권1호
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    • pp.132-137
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    • 2007
  • 재킷 변환은 단순한 계산과 용이한 역변환, 그리고 크기 유연성을 갖는 변환의 일종이다. 재킷 변환은 잘 알려진 월쉬-아다마르 변환(WHT)과 중앙 하중 아다마르 변환(CWHT)의 일반화로서 이전 연구에서 보고한 바 있다. 본 논문에서는 WHT 또는 CWHT에서 유도되지 않는 새로운 부류의 재킷 변환을 제시한다. 이러한 부류의 변환은 임의의 우수 길이를 갖는 벡터에 대해 적용할 수 있고, 유한체에 대해 응용할 수 있으며, 오류 정정 부호의 구성에서도 유용하다.

유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능적인 사용자 위치 이동 학습 및 예측

  • 유지오;김경중;조성배
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.139-148
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    • 2004
  • 사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

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은닉 마르코브 모델을 이용한 비디오 요약 시스템 (Video Summarization Using Hidden Markov Model)

  • 박호식;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1175-1181
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.