Park, Jaeseong;Lee, Sangwon;Jang, Jaena;Kang, Sangwoo
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.264-266
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2017
본 연구는 리마인더 앱을 위한 효과적인 시간 표현 분석 방법을 제안한다. 시간 표현 분석을 위한 정규식 패턴을 이용하여 사용자 발화 텍스트로부터 시간 정보를 분석하고 시간 표현 유형에 따라 절대적 시간 정보로 변환한다. 제안한 방법은 정규식 패턴을 이용한 시간 표현 분석 기법으로 시스템의 유지 관리가 용이하고 정보량이 많은 패턴과의 매칭을 위해 효과적이다.
시간 데이터마이닝은 기존 데이터마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이터로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 이 논문에서는 시간 속성을 가진 변압기 부하 패턴에 대해 시간의 변화에 따른 적용 시점이 명확한 지식 탐사가 가능하고, 향후 부하 예측에 있어 탐사된 규칙과 시간 지식을 이용함으로써 기존의 정적인 분류규칙을 적용한 방법보다 더 정확한 예측을 할 수 있는 새로운 시간 패턴 마이닝 기법을 제안한다.
개인용 컴퓨터가 멀티미디어 환경으로 변함에 따라서 인식률 향상과 처리시간 단축을 요구하고 있다. 본 논문은 기준패턴의 수가 증가함에 따라 발생하는 처리시간 증가 문제의 해결과 인식률 향상에 관한 것이다. 기준패턴의 수를 줄이기 위한 방법으로 각 모음별 포만트 정보를 구한 뒤 시험패턴과 비교할 후보자를 미리 정하여 인식률을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 위와 같은 방법으로 모의 실험한 결과 전체 시스템 인식률이 기존의 방법에 비하여 0.5% 정도 향상되었고, 처리시간은 10%정도 감소하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.616-618
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2002
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06d
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pp.367-372
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2008
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.263-269
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2005
Users who use Web site wish to get information conveniently. To users who web site operators use Web site differentiation to provide done service pattern analysis by user do must. Association rule is one of data Mining techniques for pattern discovery. If search for pattern by user, differentiation by user done service offer can. Association rule search result that pattern by user can know, and considers web page visiting time for association rule search differentiation done web structure service and recommendation service possible.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.361-366
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2004
보청기에서 마이크로폰을 여러 개 배치하여 소음 감소 효과를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 양측 귀에 각각 두개씩의 보청기용 마이크로폰을 배치했을 때의 효과를 경계 요소 기법에 의해 해석하였다. 두개의 마이크로폰을 배열하여 마이크로폰 두개 사이의 시간 지연에 의한 특별한 지향성 패턴을 만들게 되고, 이러한 지향성 패턴은 기하학적으로 소음 대 잡음의 비를 증가시킬 수 있다. 두 개의 마이크로폰 배열에 의한 3차원 지향성 패턴 해석에 경계요소기법이 응용되었으며, 이러한 수치 해석은 보청기 DSP칩의 시간 지연 파라미터 계산에 이용될 수 있다. 두 개 마이크로폰사이의 간격은 10mm로 고정시키고, 머리의 전 방향에 폭이 좁은 지향패턴이 생기도록 두 개 마이크로폰의 사이 시간 지연을 바꾸어 주었다. 시간 지연의 변화를 입력 주파수에 따라 관찰하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.60-65
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 사용자의 위치와 관련된 정보를 제공하는 서비스를 통칭한다. 이 논문에서는 위치 기반 서비스를 위해서 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 사용자에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체 중 이동 점의 과거 위치 정보에 대한 시간에 따른 변화 패턴을 구하는 기법이다. 이것은 시간에 따라 위치가 자주 바뀌는 이동 객체의 특성을 고려하여 효율적으로 패턴을 갱신하여 항상 최근의 정보를 유지할 수 있도록 하였다.
사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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