• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.268-270
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• 2002

최근 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해 화자 적응 (speaker adaptation)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HMM 기반 인식 시스템의 모델 파라미터를 수정하는 화자 적응의 경우, MAP방법과 MLLR 방법에 대한 연구가 주류를 이루고 있다. 두 방법은 adaptation data의 양에 따라서 서로 다른 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 두 방법을 Maximum-likelihood Estimation(MLE)를 이용하여 화자 적응을 수행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 KAIST 통신연구실에서 구축한 한국어 도시이름 500단어 인식 시스템에 적용하여 adaptation data의 양에 상관없이 항상 높은 성능을 나타냈으며, 기존의 방법에 대해서 최고 4.37%의 인식률 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.246-249
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• 2005

본 논문에서는 4세대 이동통신을 위한 적응부호화 하이브리드 ARQ 시스템 모델을 제안하고, 제안 시스템의 성능을 분석 검토 하였다. 또한 적응 하이브리드 시스템의 프레임 효율도 분석하였다. 결과로부터 제안 시스템이 성능이나 효율에서 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.25-33
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• 2009

최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.526-537
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• 1999

본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.529-538
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• 2014

본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.

• 사회복지연구
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• 제44권2호
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• pp.113-140
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• 2013

본 연구는 미혼모의 스트레스와 대처, 적응의 모형과 그 변인과의 관계를 Lazarus and Folkman(1984)의 '스트레스-대처-적응(stress-coping-adaptation)' 의 이론적 모델에 입각해 검증하고 분석하여 미혼모의 스트레스를 경감하고 적응을 도모할 수 있는 사회복지 정책적, 실천적 함의를 제공하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 전국 423명의 미혼모를 대상으로 조사를 실시한 결과, Lazarus and Folkman(1984)의 '스트레스-대처-적응' 의 이론적 모델을 기초로 구성한 미혼모의 '스트레스-대처-적응' 모형의 실증적 자료는 적합성이 확인되었고 미혼모의 사회적 지지 자원과 스트레스, 대처, 적응의 관계가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 '사회적 지지 추구' 의 조절효과를 제외한 연구의 가설들이 지지되었다. 본 연구는 미혼모의 스트레스를 경감하고 적응을 향상시킬 수 있는 사회복지정책을 수립하고 사회복지서비스를 제공하는 데 필요한 이론적인 토대를 마련하고 기초적인 자료를 제공하였다는 학문적·실천적 함의를 갖는다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.511-518
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-7
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• 2020

본 논문은 수중 IoT 네트워크에서 센서의 전력 소비를 줄이고 네트워크의 처리량을 향상하는 수중 링크적응 방법을 제안한다. 링크 적응 방법의 하나인 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술은 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 강한 상관관계를 이용하지만, 수중에 바로 적용하는 것은 어렵다. 따라서 수중 환경에 적합한 머신러닝 기반의 AMC 기술을 제안한다. 제안하는 MCS(Modulation Coding and Scheme) 예측 모델은 수중 채널 환경에서 목표 BER 값을 달성하기 위한 통신 방법을 예측한다. 예측된 통신 방법을 실제 수중 무선 통신에서 적용하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 본 논문에서는 높은 정확도의 BER 예측 모델을 사용해 MCS 예측 모델의 성능을 확인한다. 결과적으로 제안하는 AMC 기술은 통신 성공 확률을 올림으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.455-461
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• 2002

본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.349-351
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• 2005

자가 적응 시스템을 무인 시스템(UWS: Unmanned Weapon Systems)에 적용하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템은 임무중인 시스템이 다양한 주변 환경 및 시스템의 변화에 따라 능동적으로 시스템 또는 임무수행을 위한 전략을 주정해 항상 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 하는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 자가 적응 시스템에서 능동적으로 변화시킨 시스템의 아키텍처나 임무수행 전략이 유효한 것인지에 관한 검증을 수행한 후 시스템에 적용해야 한다. 기존의 대부분의 자가 적응 시스템에 대한 연구결과에서는 능동적으로 변화된 시스템이 임무수행에 적합한지에 대한 검증 방법을 제시해 주고 있지 않다. 본 연구에서는 UWS의 자가 적응 시스템이 임무수행 중 변화 되었을 때 미래의 발생할 사건에 대해 적절하게 적용 가능한지를 검증하기 위하여 시간적인 사건의 완전성을 검증하기에 적합한 Computation Tree Logic(CTL) 모델체킹(Model Checking)을 적용하여 자가 적응 시스템의 적응결과를 검증하는 방법을 제시하였다.