• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.431-434
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• 2008

본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.211-219
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• 2008

고객 로열티는 한 회사가 지속적으로 수익을 계속 창출하기 위해 매우 중요한 요소이다. 특히 카드사는 멤버쉽(Membership)에 가입한 회원 및 가맹점과의 고객 관계 관리(Customer Relationship Management: CRM)가 무척 강조되는 업종이기에 카드사에서 고객 로열티는 더욱 더 중요하게 다루어지고 있다. 본 연구에서는 A카드사의 로열티스코어 개발 사례를 다루고자 한다. A카드사에서는 이해하기 쉽고 활용하기 쉬운 모델 개발을 목적으로 카드업종의 특성을 반영 한 로열티 스코어를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 로열티 스코어 모델은 반응변수에 개별 변수 별 로짓모형을 적용하고 이들 모형에서 얻어진 카이제곱 적합도 통계량을 가중치로 고려하는 방법이다. 본 연구에서 제안한 모델은 모델에 대한 안정성 평가 결과 시간의 흐름에 따라 매우 안정된 결과를 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.258-261
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• 2022

최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 모델 또한 발전하였다. 하지만 기존 이미지 캡션 모델은 대다수 영어로 구현되어있어 영어로 캡션을 생성하게 된다. 따라서 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 이미지 캡션 결과를 한국어로 번역하는 과정이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 이미지 캡션 모델을 이용하여 한국어 캡션을 직접 생성하는 모델을 만들고자 한다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 중 잘 알려진 Show, Attend and Tell 모델을 이용하였다. 학습에는 MS-COCO 데이터의 한국어 캡션 데이터셋을 이용하였다. 한국어 형태소 분석기를 이용하여 토큰을 만들고 캡션 모델을 재학습하여 한국어 캡션을 생성할 수 있었다. 만들어진 한국어 이미지 캡션 모델은 BLEU 스코어를 사용하여 평가하였다. 이때 BLEU 스코어를 사용하여 생성된 한국어 캡션과 영어 캡션의 성능을 평가함에 있어서 언어의 차이에 인한 결과 차이가 발생할 수 있으므로, 영어 이미지 캡션 생성 모델의 출력을 한국어로 번역하여 같은 언어로 모델을 평가한 후 최종 성능을 비교하였다. 평가 결과 한국어 이미지 캡션 생성 모델이 영어 이미지 캡션 생성 모델을 한국어로 번역한 결과보다 좋은 BLEU 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.55-58
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• 2000

본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-686
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• 2020

본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.201-209
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• 2012

본 연구에서는 골프경기 중 실제 경기보다는 스코어카드의 기록 오기 등 사소한 실수로 실격되는 사례를 방지하기 위하여 IT를 접목한 골프디지털 스코어 카드를 개발 사용함으로서 선수보호의 측면과 한국은 IT와 골프강국으로서 디지털 시대에 맞는 세계시장을 선도하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 연구와 관련하여 문헌적 연구와 더불어 개발 소요에 대한 설문자료를 수집하여 실증적인 분석과 검증을 통하여 상호 상관관계를 살펴보았다. 검증결과 S/W는 사용의 간편성과 출력기능, 데이터의 관리기능이 요구되었으며, H/W 디자인의 심플함과 기능, 내구성에 있어서 사용자의 편리성이 요구되고 또한 스코어 카드이외의 다양성이 요구됨을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.487-490
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• 2001

본 논문에서는 기존의 Caussian Mixture Model을 이용한 실시간문맥독립화자인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 나타내는 유사도정규화 ( Likelihood Normalization )방법을 화자식별시스템에 적용하여 시스템을 구현하였으며, 인식실험한 결과에 대해 보고한다. 시스템은 화자모델생성단과 화자식별단으로 구성하였으며, 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며. GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum Likelihood Estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하였다. 계산된 유사도는 유사도 정규화 과정을 거쳐 스코어( SC)로 표현하였으며, 가장 높은 스코어를 가지는 화자를 인식화자로 결정한다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며. 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.844-847
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• 2019

주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.