• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.351.2-356
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• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.344-349
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• 1998

음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2443-2446
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• 2003

본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 제공된 대어휘 음성DB를 이용하여 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다 HM-Net은 PDT-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행한다. 이러한 상태분할을 수행하여 파라미터를 공유하게 되며 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 대어휘 음성데이터를 이용하여 음향모델을 작성하고 인식실험을 수행한 결과, 100명의 100단어와 60문장에 대해 평균 97.5％, 96.7％의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.64-66
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• 2002

최근 다차원 공간색인 방법의 성능 향상을 위해 근사법을 사용하여 노드의 팬아웃을 증가시키려는 시도가 많이 행해졌다. 하지만 이러한 방법은 색인 구조의 정확성이 떨어져 불필요한 노드를 방문할 확률을 높다는 단점이 있다 본 논문에서는 정적 데이터에 대하여 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 하향식 STR 공간분할방법을 사용한 새로운 색인 방법을 제안한다. 제안한 방법은 공간분할방법을 사용하므로 근사법을 이용한 방법에 비해 정확성이 높을 백 아기라 하향식 계층 STR을 제안하여 STR 공간 분할방법을 효율적으로 트리 구조에 적용할 수 있도록 하였다. 이 피에도 이중분할 방법을 제안하여 점 데이터 및 사각형 데이터의 색인을 가능하게 딸 딱 아니라 사상 공간을 줄여 불필요한 노드의 방문을 막아 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-12
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• 2013

본 논문에서는 한국어 형태소 분할 및 품사 태깅 방법을 위한 결합 모델로 Semi-CRF와 Linear-chain CRF에 대한 초기 비교 실험을 수행한다. Linear-chain방법은 출력 레이블을 형태소 분할 정보와 품사 태그를 조합함으로써 결합을 시도하는 방식이고, Semi-CRF는 출력의 구조가 분할과 태깅 정보를 동시에 포함하도록 표현함으로써, 디코딩 과정에서 분할과 태깅을 동시에 수행하는 방법이다. Sejong품사 부착말뭉치에서 비교결과 Linear-chain방법이 Semi-CRF방법보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.70-72
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• 2001

기존의 CBF 기법은 데이타의 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 ‘Dimensional Curse’문제를 해결하기 위해 제안되었다. 그러나, 데이타의 양이 증가하고 차원이 증가할수록 검색 성능이 선형적인 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 CBF 기법의 성능 향상을 위해 멀티 디스크 환경을 기반으로 하는 병렬 CBF 기법을 제안한다. 제안하는 병렬 CBF 기법은 멀티 디스크 환경하에서 CBF가 지니는 특성을 이용하여 시그니쳐와 특징 벡터 데이타의 수평 분할 방법을 사용한다. 이를 통해, 제안하는 기법은 디스크 개수에 비례하여 선형적인 검색성능 향상을 가져온다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.131-138
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• 2011

본 논문에서는 볼륨 의료영상 분할에 대한 기존의 레벨 셋 기법과 제안하는 방법의 성능을 비교하고자 한다. 기존의 방법들은 영역의 정보만을 이용하여 분할을 시행하므로, 영상의 종류에 따라서 정확한 분할을 못한 경우가 있다. 따라서 새롭게 제안하는 방법은 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 에지 정보와 영역 정보를 함께 이용한다. 에지 정보는 레벨 셋의 곡면이 객체의 표면에 잘 도달할 수 있도록 해주는 기울기 벡터장을 이용하고, 영역 정보는 각 영역에서 픽셀의 밝기 값을 가우시안 분포를 이용하여 통계적 모델로 적합시킴으로써 영상의 분할에 적용하였다. 또한, 곡면 주변 잡음의 영향을 최소화 시켜주는 정규화 항을 사용한다. 기존의 레벨 셋 기반의 방법들과 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 실제 볼륨 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.49-57
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• 2015

본 논문에서는 응용 맞춤형 그래픽 분할 실행 라이브러리에 기반한 효율적인 온라인 소프트웨어 서비스에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행을 이용한 소프트웨어 서비스는 클라이언트 렌더링을 통하여 3D 그래픽 소프트웨어와 같은 고사양의 소프트웨어를 서버 기반의 온라인 소프트웨어 서비스로 제공할 수 있다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 소프트웨어가 실행될 때, 그래픽 관련된 작업은 클라이언트의 GPU를 이용하여 처리하고, 데이터 관련 작업은 서버의 CPU를 이용하여 처리하는 방식이다. 그래픽 분할 실행 소프트웨어 서비스의 성능을 향상시키기 위하여, 비동기 전송 채널을 추가하고, 최적화 된 소프트웨어 공통 모듈과 소프트웨어 맞춤형 모듈을 기존의 그래픽 분할 실행 엔진에 추가한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 그래픽 관련 API와 메시지들을 분석하여 소프트웨어 맞춤형 모듈을 구현하고, 서버 사이드 캐싱 방법을 통하여 최적화된 소프트웨어 공통 모듈을 구현하는 방법에 대하여 기술한다. 마지막으로, 성능 비교 실험을 통하여 개선된 분할 실행 엔진이 더 나은 성능을 가짐을 보여준다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권2E호
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• pp.38-46
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• 1993

이미 발간된 바 있는 이론적 결과를 바탕으로 비파괴 검사용 분할형 초음파 탐촉자를 개발하였다. 개발과정은 각 부품의 제작, 조립, 그리고 성능평가 등을 거쳤고, 실험결과는 이론치들과 잘 일치하였다. 본 연구에서 개발된 탐촉자는 실현장에서 요구하는 기준치를 충분히 만족시킬 정도로 우수한 성능을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.