• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.177-179
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• 2010

해상 교통 안전을 향상하고 선박 사고를 사전에 방지하기 위해서 선박 사고에 대한 위험도 평가가 선행되어야한다. 선박의 위험도에 대한 개념은 여러 가지로 정의되고 있는데, 본 연구에서는 데이터베이스를 기반으로 사고 발생 가능성과 피해를 예측하여 위험지수를 산출하는 위험도 평가 방법에 대해 고찰해보았다. 사고 발생에 따른 인명 손실과 오염 규모 등의 피해 결과에 따라 고위험 선박이 선별될 수 있으며, 선박의 위험도의 정량적 기준은 사고 발생 확률과 사고 결과의 심각성으로 결정된다. 대량의 데이터베이스를 통계적으로 분석하여 위험도를 도출하기 위해서는 데이터베이스의 확보 뿐 아니라 데이터베이스의 구조화가 기반이 되어야 한다. 또한 과거 자료에 입각한 데이터베이스만으로 위험도를 평가할 경우 미래 사고 발생을 예측하는데 한계가 있을 수 있으므로 데이터베이스의 보강 및 보정이 필요하다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.65-70
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• 1994

대화체는 문어체와는 달리 생략과 대용현상이 빈번히 발생하고, 문장의 표면적 의미외에 화자가 전달하고자 하는 의도를 내포하고 있다. 그러므로 대화체 번역은 언어적 분석에 의한 단순한 번역이 아닌, 이해에 기반한 번역이어야 한다. 본 논문에서는 대화의 상황을 모델링한 대화모델을 이용하여 이해에 기반한 대화체 기계번역을 시도하였다. 또한 대화체 기계번역이 자동통역 등에 응용된다고 할 때, 실시간 번역과 불완전한 입력과 같은 예외 상황에 대한 적절한 대응이 보장되어야 한다. 이러한 점을 반영하기 위하여 지식기반 모델과 확률 기반 모델을 결합한 해석, 생성 시스템을 구현하여 효율성과 견고성을 갖춘 이해에 기반한 대화체 기계번역 시스템을 연구하고자 한다. 이 연구는 한국통신으로부터 지원을 받아서 수행하고 있는 과제로써 현재 3000단어 수준의 실제 대화를 대상으로 한->영 대화 번역에 대해 실험을 하고 있으며, 시스템의 확장성을 고려한 지식 베이스-사전, 문법 등-를 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.1
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• pp.68-75
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• 1999

In this paper, we propose a Baysian method estimating system reliability which is more effective and precise than conventional methods using prior information. This technique estimates system reliabilities that an entire system and multiprocessing system is normally working in multiprocessor system and multiple port connected memory architecture. The reason is why internetwork with multiprocessor system is mainly connected as multiple bus structure, crossbar switching structure and multiport connected memory structure.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.3
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• pp.51-60
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• 2009

This paper proposes a reliable 2-mode authentication framework for probabilistic key pre-distribution in Wireless Sensor Network (WSN) that guarantees the safe defense against different kinds of attacks: Hello flood attacks, Wormhole attacks, Sinkhole attack, location deployment attacks, and Man in the middle attack. The mechanism storing the trust neighbor IDs reduces the dependence on the cluster head and as the result; it saves the power energy for the authentication process as well as provides peer-to-peer communication.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.135-140
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• 2000

베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.