• 제목/요약/키워드: 불완전한 데이터

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Car Navigation용 음성합성시스템 최저가 구현 (Low-cost implementation of text to speech(TTS) system for car navigation)

  • 나지훈;성정모;양윤기
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.141-144
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    • 2000
  • 최근에 무선통신망을 이용한 데이터 서비스가 폭넓게 제공되면서, 이동체(MS:mobile station)에 대한 위치정보나 교통상황 둥의 부가 정보 서비스가 제공되고 있다. 이와 같이 이동체가 자동차와 같은 운행수단일 때 사용자가 디스플레이 되는 문자정보를 확인하게 되면 운전의 안정성이 저하되어 실용적이지 못하다. 이를 위해서 문자를 음성으로 전환하여 주는 문자-음성변환기(text to speech : TTS)가 필요하다. 본 논문은 car navigation용 '한국어 무제한 어휘 음성합성기' 를 저가의 DSP chip(ADSP-2185)과 저용량의 4M bits ROM을 사용하여 low-cost system으로 하드웨어를 구성하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 한국어 음성 합성기는 저가의 통신 단말기로서 사용 될 수 있으나, 반음절 연결부분의 연결이 불완전한 경우가 많았다. 그러나 종성이 없는 음절에 대해서는 명료도가 비교적 우수하였다.

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계통연계형 풍력 발전 시스템의 향상된 최대전력점 추종기법 (An Improved Maximum Power Point Tracking Method for a Grid-Connected Wind Power System)

  • 강이규;노학승;정해광;이교범
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.265-266
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    • 2011
  • 본 논문은 승압형 컨버터를 이용한 계통연계형 풍력 발전시스템의 향상된 최대전력점 추종 기법을 제안한다. 풍력 발전시스템에서 블레이드 모델 기반의 출력계수 곡선을 추종하도록 운전할 때, 불완전한 데이터 입력 및 제어변수의 변동으로 최대출력점 추종 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 제안하는 제어기법은 출력계수곡선 추종제어 기법에 히스테리시스 제어를 결합하여 빠른 최대출력점 추종 특성을 가지고, 시스템 제어변수 오차에 의해 이탈된 운전점을 정정하여 정상상태의 출력효율을 향상시킨다. 2.7kW급 풍력발전 시스템 모델 기반의 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 우수성을 보인다.

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전수검사에서 얻어진 불완전한 측정 데이터를 사용한 공정관리 (Process Control Based on the Incomplete Measurement Data Obtained from 100% Inspection)

  • 권혁무
    • 대한산업공학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.84-92
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    • 2004
  • A process control procedure is proposed when 100% inspection is performed in a process with excellent capability. Only the incomplete measurement data is assumed to be available, i.e. the specific measurement value of the quality characteristic is not available for each item but it can be determined to be smaller or larger than any prescribed value. In the suggested model, a signal limit is introduced to determine whether the process under study is in control or not. If the quality characteristic of an incoming item exceeds the upper signal or the lower signal limit, the process is determined to be stopped or not by comparing the number of consecutively accepted items with a predetermined threshold number. The procedure is designed based on the type I and II errors. The performance of the model is evaluated by the expected number of items produced under the in-control and out-of-control states until the process is stopped.

불완전한 지식에서 정리증명을 위한 확률추론 (A Probabilistic Reasoning in Incomplete Knowledge for Theorem Proving)

  • 김진상;신양규
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제12권1호
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    • pp.61-69
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    • 2001
  • 본 논문은 논리문장으로 표현된 지식을 처리하는 정리증명 과정에서 증명이 완료되기 전에 잠정적 결론을 유도하는 확률추론 기법을 제시한다. 정리증명 과정 중에 베이지안 해석을 이용하여 지식을 갱신하는 방법을 제시하고, 의사결정 방법을 사용하여 시간에 민감한 사안에 대해 신속하게 대처할 것인지 아니면 고의로 미룰 것인지를 결정하는 방법을 밝힌다.

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불완전한 사용현장 보증 데이터를 이용한 제품 신뢰도 추정 (Estimation of Product Reliability with Incomplete Field Warranty Data)

  • 임태진
    • 대한산업공학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.368-378
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    • 2002
  • As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.

생성적 적대 네트워크를 활용한 텍스트와 스케치 기반 이미지 생성 기법 (Image Generation based on Text and Sketch with Generative Adversarial Networks)

  • 이제훈;이동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.293-296
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    • 2018
  • 생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.

모듈형 베이지안 네트워크 기반 대중 감성 예측 시스템 (Group Emotion Prediction System based on Modular Bayesian Networks)

  • 최슬기;조성배
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권11호
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    • pp.1149-1155
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    • 2017
  • 최근 통신 기술의 발달로 공간 내 환경 자극을 나타내는 다양한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 베이지안 네트워크는 추론 근거를 확률적으로 고려함으로써 센서 데이터의 불확실하고 불완전한 특성을 보완할 수 있다. 본 논문은 환경 자극의 심리적 영향력을 고려하여 설계된 모듈형 베이지안 네트워크 기반 대중 감성 예측 시스템을 제안한다. 또한 단일 베이지안 네트워크를 모듈화하여 공간 내 환경 자극 변동의 유연한 대응 및 효율적 추론을 수행하였다. 시스템의 성능 검증을 위해 유치원 공간에서 수집된 조도, 음량, 온도, 습도, 색 온도, 음향, 향기, 대중 감성 데이터를 기반으로 대중 감성을 예측하였다. 실험 결과, 제안하는 방법의 예측 정확도는 85%로 여타 분류 기법보다 높은 성능을 나타내었다. 정량적, 정성적 분석을 통해 대중 감성 예측을 위한 확률 기반 방법론의 가능성 및 한계를 분석하였다.

19대 대선 여론조사에서 무응답 메카니즘의 민감도 분석 (Sensitivity analysis of missing mechanisms for the 19th Korean presidential election poll survey)

  • 김성용;곽동호
    • 응용통계연구
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    • 제32권1호
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    • pp.29-40
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    • 2019
  • 선거여론조사 자료의 경우 무응답이 흔히 관측되며, 이와 같이 무응답이 존재하는 범주형 자료는 불완전 분할표로 표현된다. 불완전 분할표로 표현된 선거여론조사 자료에서 후보자 지지율을 추정하는 경우, 지지율은 무응답이 어떤 메카니즘을 따르는가에 따라 다르게 추정되며, 따라서 자료가 어떠한 무응답 메카니즘을 따르는지에 대한 판별이 분석에 선행되어야 한다. 그러나 최근 연구에 따르면, 관측된 자료를 이용해서는 무응답 메카니즘을 판별할 수 없음이 밝혀졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 무응답 메카니즘을 반영할 수 있는 민감도 분석이 제안되었다. 그러나 기존에 제안된 민감도 분석의 경우, 이원 분할표에서 각 변수의 범주 수가 두 개인 경우만을 대상으로 한다. 우리나라 선거여론조사에서 고려되는 요인이 지역, 성, 연령 등임을 감안할 때, 기존 방법론으로 민감도 분석을 시행하기에는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 민감도 분석을 다차원 불완전 분할표에 적용할 수 있도록 확장하고, 이를 우리나라 19대 대선 여론조사 자료에 적용하였다. 분석 결과, 민감도 분석의 구간이 실제 지지율을 포함하고 있을 뿐 아니라, 다양한 무응답 메카니즘의 결과를 포괄하고 있으며, 실제 지지율과 가장 가까운 예측치의 경우 후보자에 대한 지지가 무응답의 발생에 영향을 미침을 알 수 있었다.

연관규칙을 이용한 의료데이터 마이닝 (Mining Association Rules From Medical Records)

  • 임준호;조태원;강재우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.193-196
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    • 2010
  • 정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.

센서 정보의 안정적인 이용을 위한 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템 (A Path Prediction-Based Sensor Registry System for Stable Use of Sensor Information)

  • 정동원;두미경
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권2호
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    • pp.255-263
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    • 2015
  • 센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉시적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 개발되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템은 불안정한 네트워크 상황에서 센서 데이터 해석을 위한 정보를 제공하지 못하며, 이로 인해 센서 데이터의 손실, 처리 결과의 부정확성, 서비스 품질 저하 등의 문제를 야기한다. 이 논문에서는 소프트웨어 관점에서 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 사용자의 이동 경로를 예측하여 사전에 센서 정보를 이동 단말기에 제공함으로써 불완전한 네트워크 접속 시점에 안정적으로 센서 정보를 활용할 수 있는 확장된 센서 레지스트리 시스템을 제안하고 실험 및 평가 결과를 보인다. 이 논문에서 제안한 확장된 센서 레지스트리 시스템은 센서 정보의 안정적 활용성 증가와 더불어 센서 기반 서비스 품질을 향상시킨다.