패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.475-478
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1998
음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 컴퓨터 교육을 위한 자료구조나 알고리즘의 특성을 이해시키기 위한 시각적인 애니메이션을 지원하는 ADVA(Animation on Data Structure and Visualization on Algorithm)의 개발에 사용된 컴포넌트를 제시하고 이의 구조와 기능을 설명한다. 이 컴포넌트는 각 자료 구조와 알고리즘의 시각 표현에서 요구되는 공통된 기능들을 지원하는 객체이다. 이는 재사용성을 증가시켜 ADVA의 제작을 용이하게 하고 표현의 통일성을 높여서 향상된 학습 효과를 얻을 수 있다.
본 논문은 기존의 O-tree 표현법을 이용한 플로어플랜 알고리즘의 결점을 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에선 플로어플랜의 변형을 처리하는 과정에서 몇 가지 변형을 간과하기 때문에 좋은 해를 놓치는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방법을 수정하여 변형을 처리하는 과정에서 블록이 들어갈 수 있는 모든 위치를 고려하였다. 그 결과 MCNC 밴치마크 회로를 이용한 실험에서 총면적이 이전의 방법에 비해 평균 3% 개선되었다.
아코디온은 키보드와 건반 그리고 공기주머니로 구성 되어 있는 악기로써 건반 악기의 특성과 화음을 위한 키보드 코드의 손가락 운영 기법이 요구되는 악기의 특성을 갖는다. 따라서, 연주를 자습하거나 독자적인 교습을 위한 연주법에 대한 알고리즘이 요구된다. 본 연구에서는 아코디온의 효율적인 연주를 위하여 손가락 연주의 알고리즘을 패트리 넷으로 표현하여 화음과 멜로디의 관계성을 표현하였다. 또한 사례를 들어 모델링을 검증하였다.
한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.
본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.
트리는 계층적인 구조를 표현하는 데 편리한 자료 구조로서 그 응용 분야가 정렬, 탐색, 컴파일러, 계층적 데이터베이스 모델, 조직 차트 등 매우 광범위하다. 트리를 시각적으로 도시하는 것은 단순히 노드를 나열하는 것보다 구조적 관계를 표현하는데 효과적이다. 트리를 크기가 제한된 하면세 도시할 경우에는 시각적 측면을 고려하여 가능한 한 최소의 면적에 도시하는 것이 필요하다. Tilford가 제안한 트리 도시 알고리즘은 왼쪽 알고리즘은 왼쪽부터 최소 간격을 유지하면서 노드의 위치를 결정하는 알고리즘의 특성 때문에 두 개의 높이가 큰 서브 트리가 양쪽으로 있을 때, 두 서브 트리 사이의 작은 서브트리들이 오른쪽에 공간이 있음에도 불구하고 왼쪽으로 치우치게 위치되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 노드들의 균형을 고려하여 배치하는 분할-정복 알고리즘을 개발하였고 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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