• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.127-130
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• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.225-230
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• 2002

연구는 다의어의 문맥통합과정에서 관찰되는 숙련독자와 미숙련독자간의 개인차가 숙련독자의 문맥의존적인 처리특성에서 비롯되는지를 살펴보고자 하였다. 숙련독자의 문맥의존적인 처리특성을 좀 더 직접적으로 검토하기 위해 검사단어 강제선택과제를 고안하여 일련의 실험을 수행하였다. 편중문맥을 사용한 실험 1에서 숙련독자는 다의어의 주도적 의미가 부적절 검사단어로 사용된 실험조건과 무관단어가 부적절 검사단어로 사용된 통제조건간의 선택반응시간에 차이가 없었다. 한편 적절검사단어 선택을 방해하도록 구성된 갈등문맥이 사용된 실험 2에서 숙련독자는 미숙련독자보다 선택반응 시간이 느려서, 숙련독자가 적절검사단어 선택과정에서 더욱 큰 간섭을 경험했음을 보여주었다. 전체적으로 실험의 결과들은 숙련독자의 다의어 처리 특성이 문맥의존적이라고 가정할 때 잘 설명될 수 있는 것으로 보여진다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2006

이 연구에서는 다중 센서 융합과 시간적 문맥 정보의 결합을 통한 분류 정확도 향상을 목적으로 통계비 기반 결정수준 융합 기법을 제안하였다. 다중 센서 융합을 목적으로 개별 센서 자료로부터 얻어진 사후 확률의 결합에 기존 확률론적 자료 융합에서 널리 사용되어온 조건부 독립의 가정을 완화한 통계비 기반 결합 규칙을 적용하였다. 그리고 시간적 문맥 정보를 새로운 정보 근원으로 간주하고 이전 시기 자료의 분류결과로부터 추출 및 결합하였다. 이 제안기법은 통계비 기반의 틀 안에서 다중 센서의 분광정보 및 시간적 문맥 정보의 결합이 용이한 장점이 있다 제안기법의 적용성 평가를 위해 다중 시기/센서 융합의 사례연구를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.443-454
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• 1999

최소 여유시간 우선(Least-Laxity-First)스케쥴링 알고리즘은 여유시간이 작은 태스트가 높은 우선순위를 갖는 동적 우선순위 스케줄링 방법으로서 단일프로세서 시스템에서 최적임이 증명되었다. 그러나, 이 알고리즘은 최소 여유시간을 가진 태스크가 여러 개 존재하여 여유시간 충돌이 발생한 경우 이 태스크들 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서 제한하는 최소 여유시간 우선 기반의 최소선점을 갖는 스케줄링 알고리즘(Least-Laxity-First with Minimum Preemption 또는 LLF/MP)은 여유시간이 충돌했을 때에 문맥교환을 최소화함으로써 최소 여유시간 우선 스케줄링 알고리즘의 단점을 해결하였다. LLF/MP 스케줄링 알고리듬은 불필요한 문맥교환을 줄임으로써 시스템 오버헤드로 인한 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있고 보다 많은 시스템 자원을 예측 불가능한 비주기적 태스크에게 할당할수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권2호
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• pp.68-77
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• 2003

최소 여유시간 우선(Least-Laxity First, LLF) 스케줄링 알고리즘은 작은 여유시간을 가진 태스크가 높은 우선순위를 갖는 스케줄링 알고리즘으로써 단일 프로세서 시스템에서 최적이고 다중 프로세서 시스템에서 준최적으로 증명되었다. 그러나 이 스케줄링 알고리즘은 여유시간 충돌이 발생하였을 때 태스크 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 과도한 문맥교환을 일으키는 LLF의 문제점을 해결하기 위해 다중 프로세서 시스템을 위한 MLLF/MP(Modified Least-Laxity First on Multiprocessor) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. MLLF/MP는 태스크의 여유시간 역전이 발생하더라도 마감시간을 놓치지 않는 범위에서 태스크를 연속적으로 수행시킴으로써 빈번한 문맥교환이 발생하는 것을 방지한다. MLLF/MP 또한 다중 프로세서 시스템에서 준최적임을 증명한다. 모의 실험 결과를 통하여 MLLF/MP는 LLF보다 적은 스케줄링 오버헤드를 가짐을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.437-442
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• 2009

마감시간을 기준으로 스케줄링하는 EDF (Earliest Deadline Fisrt) 알고리즘이나 여유시간을 기준으로 스케줄링 하는 LLF (Least Laxity First) 알고리즘과 같은 기존의 방식들은 다중프로세서 시스템에서는 스케줄링 성공률이 급격히 낮아지거나 문맥교환 획수가 지나치게 높아 현 실적인 적용에 무리가 있다. 이 둘을 적절히 조합하여 성능을 개선한 것으로서 EDZL (Earliest Deadline Zero Laxity)은 EDF를 기본으로 하고 여유시간이 0에 도달한 태스크에 대해서는 우선적으로 실행하도록 하는 방식이다. 본 논문에서는 LLF와 같이 최소 여유시간의 태스크를 우선 적으로 실행하되 문맥교환은 여유시간이 0에 도달한 태스크가 발생할 경우에만 이루어지도록 한 LLZL (Least Laxity Zero Laxity) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 평가결과 LLZL은 준최적으로 알려져 있는 LLF에 근접한 높은 스케줄링 성공률을 보이면서도 문맥교환 오버헤드는 EDF 와 비슷한 낮은 수준을 유지하였다. EDZL과의 비교에 있어서도 스케줄링 성공률, 문맥교환 횟수 두 가지 측면 모두 나은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.11-25
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• 2012

이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.12-14
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• 2013

임베디드 마이크로프로세서인 ARM Cortex-M3는 기존의 것들과는 달리 짧은 문맥교환을 제공하기 위해 Trap을 이용하여 문맥교환 과정을 일부 하드웨어적으로 처리하는 기능을 제공한다. 일반적으로 Trap (혹은 소프트웨어 인터럽트)은 그 자신만의 오버헤드를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어적으로 문맥교환을 하던 방식에 비해 어느 정도의 성능 향상이 있을지에 대한 정량적인 비교 평가를 수행하여 Cortex-M3를 기반으로 한 임베디드 시스템의 설계에 도움을 주도록 한다.