• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.7-12
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• 2004

공개키 기반 구조(PKI; Public Key Infrastructure)에 필수적인 요소인 인증서의 상태 검증에 있어서 인증서 상태 검증 서버인 OCSP (Online Certificate Status Protocol) 서버는 실시간 상태 검증을 제공한다. 그러나, 서버와 클라이언트의 메시지 인증을 위해 전자 서명을 수행해야 하며, 이 때 사용되는 공개 암호 연산 과정의 복잡성은 동시에 많은 클라이언트의 요청이 발생할 경우에 응답 시간을 크게 지연시킨다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 인증서 상태 검증 서버의 시뮬레이션 모델을 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 이용하여 설계하였다. 이 모델은 인증서의 상태 검증을 요청하는 영역에 위치하여 해쉬 함수를 적용한 인증을 수행하도록 구성되었으며, 시뮬레이션 결과는 제시한 방법이 인증서 상태 검증 속도를 증대시켜 결과적으로 사용자의 응답 시간이 감소되는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.258-264
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• 2006

웹 서비스 기반의 비즈니스 프로세스 관리 시스템은 트랜잭션에 대한 신뢰도의 확보를 위하여 트랜잭션 관리가 필요하다. 트랜잭션 관리를 위한 여러 트랜잭션 프로토콜들이 제시되었지만, 다양한 프로토콜들은 서로간의 이질성으로 인해 비즈니스 프로세스 관리 시스템들 간의 상호호환을 저해한다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시맨틱스 기반의 트랜잭션 프로토콜을 제안한다. 시맨틱스 기반의 트랜잭션 프로토콜은 상태와 메시지에 대한 정적 시맨틱스(Static Semantics)와 상태 전이에 관한 동작 시맨틱스(Operational Semantics)로 구성된다. 정적 시맨틱스는 프로토콜의 상태와 메시지를 Web Ontology Language(OWL)을 사용하여 온톨로지 기반으로 정의한 모델로서, 트랜잭션 프로토콜에 대한 상호 이해도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 동작 시맨틱스는 비즈니스 트랜잭션의 상태전이를 Abstract State Machine(ASM)으로 정의한 모델로서, 트랜잭션 실행에 대한 자동화와 체계적인 모니터링을 지원할 것으로 기대된다. 트랜잭션 프로토콜들간의 상호호환을 위하여 이러한 정적 시맨틱스와 동작 시맨틱스를 기반으로 하여 각 트랜잭션 프로토콜 및 중립 트랜잭션 프로토콜의 시맨틱스를 정의한다. 정의된 각 트랜잭션 프로토콜의 정적 시맨틱스는 중립 트랜잭션 프로토콜의 정적 시맨틱스와 온톨로지 기반의 매핑 관계를 형성한다. 중립 트랜잭션 프로토콜의 정적 시맨틱스를 매개로 한 온톨로지 매핑은 각 트랜잭션 프로토콜들 간의 상호호환을 지원할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.5
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• pp.77-87
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• 2023

Wind turbines playing a critical role in renewable energy generation, accurately assessing their operational status is crucial for maximizing energy production and minimizing downtime. This study conducts a comparative analysis of different neural network models for wind turbine condition diagnosis, evaluating their effectiveness using a dataset containing sensor measurements and historical turbine data. The study utilized supervisory control and data acquisition data, collected from 2 MW doubly-fed induction generator-based wind turbine system (Model HQ2000), for the analysis. Various neural network models such as artificial neural network, long short-term memory, and recurrent neural network were built, considering factors like activation function and hidden layers. Symmetric mean absolute percentage error were used to evaluate the performance of the models. Based on the evaluation, conclusions were drawn regarding the relative effectiveness of the neural network models for wind turbine condition diagnosis. The research results guide model selection for wind turbine condition diagnosis, contributing to improved reliability and efficiency through advanced neural network-based techniques and identifying future research directions for further advancements.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.295-297
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• 2002

기존에 멀티캐스트를 제공하기 위해서 제안된 Any Source Multicast(ASM)의 경우는 각각의 라우터에서 망의 상태정보를 유지해야 하는 문제점으로 인하여 아직까지 망에 구현되고 있지 않다. 이를 해결하기 위해 망의 상태정보를 가지지 않는 Xcast, Application Layer Multicast(ALM)과 같은 메커니즘들이 제안되었다. 하지만 Xcast의 경우는 경로상의 모든 라우터가 Xcast를 지원해야 하는 문제점이 있고, ALM에는 다양한 모델이 제시되었지만 구체적 메커니즘들은 아직 연구중인 상태이다. 본 논문에서는 멀티캐스트를 응용계충에서 수행하는 오버레이 멀티캐스트 모델에 기반한 Designated Router Multicast(DRM)을 제안한다. 제안된 메커니즘은 망에서 상태 정보가 필요하지 않으며 이를 위해 종단 라우터 간의 Mesh 구조에 기반한 터널링 방법에 의해 멀티캐스트 서비스를 수행한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.4
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• pp.505-516
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• 2018

In order to establish an efficient bridge maintenance strategy, the future performance of a bridge must be estimated by considering the current performance, which allows more rational way of decision-making in the prediction model with higher accuracy. However, personnel-based existing maintenance may result in enormous maintenance costs since it is difficult for a bridge administrator to estimate the bridge performance exactly at a targeting management level, thereby disrupting a rational decision making for bridge maintenance. Therefore, in this work, we developed a representative performance prediction model for each bridge element considering uncertainty using domestic bridge inspection data, and proposed a bayesian updating method that can apply the developed model to actual maintenance bridge with higher accuracy. Also, the feasibility analysis based on calculation of maintenance cost for monitoring maintenance scenario case is performed to propose advantages of the Bayesian-updating-driven preventive maintenance in terms of the cost efficiency in contrast to the conventional periodic maintenance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.497-502
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• 2002

The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based W) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1A
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• pp.142-155
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• 2000

In this paper, we propose an efficient policing mechanism for Markov model-based traffic descriptors of VBR MPEG video traffic. A VBR video sequence is described by a set of traffic descriptors using a scene-basedMarkov model to the network for the effective resource allocation and accurate QoS prediction. The networkmonitors the input traffic from the source using a proposed new policing method. for policing the steady statetransition probability of scene states, we define two representative monitoring parameters (mean holding andrecurrence time) for each state. For frame level cell rate policing of each scene state, accumulated average cellrates for the frame types are compared with the model parameters. We propose an exponential bounding functionto accommodate dynanic behaviors during the transient period. Our simulation results show that the proposedpolicing mechanism for Markovian traffic descriptors monitors the sophisticated traffic such as MPEG videoeffectively and well protects network resources from the nalicious or misbehaved traffic.