• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.68-75
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• 1999

다중프로세서 시스템의 상호연결 네트워크는 주로 다중버스 구조, 십자막대 스위치 구조 또는 다중포트 접속 기억구조로 연결되고 있는데, 본 연구에서는 다중포트 접속 기억구조를 하는 다중프로세서 시스템 상에서 정상적으로 전체 시스템과 다중처리 시스템이 작동할 확률인 시스템 신뢰도와 다중처리 시스템 신뢰도를 추정하는 방법으로서, 미리 알려진 사전정보를 이용하여 좀더 정확하고 유효성이 뛰어난 신뢰도 추정량을 구하는 베이지안 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.51-60
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• 2009

본 논문은 다양한 공격들(헬로우 플러딩공격, 위치배치공격, 웜홀 공격, 싱크홀 공격, 중간포획공격)로부터 안전한 방어를 보장해야 하는 무선센서네트워크상에서 확률적 키 사전분배를 위한 신뢰성있는 2-모드 인증 프레임워크를 제안한다. 신뢰하는 이웃 노드의 ID를 저장하는 본 기법은 클러스터 헤드에서의 의존성을 감소시키며, 그 결과로 인증처리를 위한 단대단 전송을 제공할 뿐 아니라 소모되는 전력 에너지도 절약한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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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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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1485-1488
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• 2003

IEEE 802.11 무선 랜 환경에서 멀티미디어 트래픽이 효과적으로 전송퇴기 위해서는 정해진 딜레이 바운드내에서 전송이 완료되어야 한다 대표적인 멀티미디어 트래픽인 음성신호를 전송할 때의 단방향 딜레이 바운드는 echo canceller를 쓰지 않았을 경우 $25ms{\sim}30ms$ 이다. 딜레이 바운드를 지키지 못하고 전송된다면 시간에 민감한 음성신호의 특성 때문에 음성품질이 유지되지 않을 뿐만 아니라 채널의 혼잡을 유발하게 된다. 본 논문에서는 음성의 품질이 보장되는 기준을 95%이상의 패킷이 성공적으로 전달되는 경우로 제한하여 음성의 딜레이 바운드에 관한 분석을 시도하였다. 이를 위해 음성패킷이 drop될 확률을 수학적인 분석을 통해 유도하고 시뮬레이션을 통한 검증을 시도하였다. 시뮬레이션에서는 IEEE 802.11의 두 가지 기본적인 MAC(Multiple Access Control) 프로토콜인 DCF와 PCF를 사용해서 음성신호를 전송할 때 딜레이 바운드를 지키지 못하는 음성 패킷을 사전에 drop 시킴으로써 몇 개의 음성 노드가 손실율 5% 이내 (음성의 품질이 유지되는 한계)를 만족시키는지를 음성신호를 발생시키는 STA 수와 손실율의 관계를 통해 알아보았다.