• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• MALSORI
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• no.65
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• pp.67-80
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• 2008

We have been building a text-independent speaker recognition system that is robust to unknown channel and noise environments. In this paper, we propose a linear transformation to obtain robust features. The transformation is optimized to maximize the distances between the Gaussian mixtures. We use rotation of the axes, to cope with the problem of scaling the transformation matrix. The proposed transformation is similar to PCA or LDA, but can achieve better result in some special cases where PCA and LDA can not work properly. We use YOHO database to evaluate the proposed method and compare the result with PCA and LDA. The results show that the proposed method outperforms all the baseline, PCA and LDA.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.377-380
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• 2006

본 논문에서는 통신해양기상위성의 지상국에 구축된 고 출력증폭기에 대한 특성 모델링 및 이에 따른 입력신호에 따른 출력 신호의 상호 간섭에 대한 결과가 정리되어 있다. 고 출력증폭기는 지상국에서 위성으로 신호를 전송할 때 필요한 장비로써 비선형 특성으로 인해 입력된 신호에 대한 다양한 하모닉 성분이 발생된다. 특히 통신해양 기상위성의 지상국의 경우에는 하나의 고 출력증폭기에 대해 두개의 서로 다른 주파수의 신호를 입력해야 하는 것을 고려해야 하기 때문에 이에 대한 영향은 사전에 반드시 분석되어야 한다. 본 논문에서는 고출력증폭기의 P1dB 특성곡선에 의해 특성 모델링을 수행한 결과 및 이러한 모델을 검증하기 위해 이미 정의된 두 신호에 대한 간섭의 양을 확인하였다. 특히 고 출력 증폭기의 전단에 속하는 상향 주파수 변환기의 특성을 고려한 신호를 사용하여 실제의 통신해양기상위성으로 데이터를 전송할 때의 결과를 얻는데 중점을 두었다. 그 결과 상호간의 간섭에 의해 발생되는 신호는 실제 보내고자 하는 신호의 대역과 매우 가깝게 있으며 그 크기는 보내고자 하는 신호의 특성에 따라 달라지는 것을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.6
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• pp.501-509
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• 2016

We propose a method to improve the robustness of speaker verification on short test utterances. The accuracy of the state-of-the-art i-vector/probabilistic linear discriminant analysis systems can be degraded when testing utterance durations are short. The proposed method compensates for utterance variations of short test feature vectors using deep neural networks. We design three different types of DNN (Deep Neural Network) structures which are trained with different target output vectors. Each DNN is trained to minimize the discrepancy between the feed-forwarded output of a given short utterance feature and its original long utterance feature. We use short 2-10 s condition of the NIST (National Institute of Standards Technology, U.S.) 2008 SRE (Speaker Recognition Evaluation) corpus to evaluate the method. The experimental results show that the proposed method reduces the minimum detection cost relative to the baseline system.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.3
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• pp.71-78
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• 2021

Most neural-network-based speech synthesis models utilize neural vocoders to convert mel-scaled spectrograms into high-quality, human-like voices. However, neural vocoders combined with mel-scaled spectrogram prediction models demand considerable computer memory and time during the training phase and are subject to slow inference speeds in an environment where GPU is not used. This problem does not arise in linear spectrogram prediction models, as they do not use neural vocoders, but these models suffer from low voice quality. As a solution, this paper proposes a Tacotron 2 and Transformer-based linear spectrogram prediction model that produces high-quality speech and does not use neural vocoders. Experiments suggest that this model can serve as the foundation of a high-quality text-to-speech model with fast inference speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.258-258
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• 2019

계산 격자에 기반하여 천수 흐름을 모의할 때, 그 격자에 담긴 물의 양을 정확하게 파악할 필요가 있다. 예를 들어, 초기조건으로 수위가 부여된다면 계산격자의 기하 특성에 맞추어 흐름 변수인 수심이나 흐름 단면적으로 바꾸어야하기 때문이다. 필요에 따라서는 모의 결과를 수위로 보이거나 격자 속 수심을 계산에 사용할 수도 있으므로 그 역변환도 고려되어야 한다. 2차원의 삼각형 계산격자에 대해서는 물의 부피와 수위 관계(volume/free-surface relationship)가 이미 정확(exact)하게 구명되어 있다(Hwang, 2017, J. KWRA). 그런데 1차원 문제의 횡단면에서 흐름 단면적과 수위의 관계(area/free-surface relationship)는 수위로부터 면적 환산에 대해서는 정확하나 그 역변환은 그렇지 않다. 매 시간 단계에서 갱신된 흐름 단면적으로부터 수위를 환산하기 위해 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용한 선형 보간이 적용된다(Goodell, 2011, The RAS Solution). 이때, 환산 정확도는 자료의 해상도에 의존된다. 다행히 하천 횡단면 대부분을 채워 흐르는 홍수모의에서는 이 문제가 그리 심각하지는 않다. 심지어 수위가 복단면 저수로 턱에 걸쳐있어 흐름단면적이 급변하는 경우에도 환산 수위의 정확도는 크게 훼손되지 않는다. 그러나 미미한 환산 오차일지라도 그로 인해 수위가 저수로 턱을 넘거나 그보다 작을 수 있다. 이 경우, 홍수터의 잠김여부에 따라 수면폭(top width)이 실제 계산 결과에 비해 크게 달라질 수밖에 없다. 수면폭 오차는 그것을 이용하여 결정되는 수리 수심(hydraulic depth)이나 평균 하상고(mean bed level)의 산정에도 전파된다. 이 연구에서는 하천 횡단면에서 수위와 흐름 단면적 사이의 환산 정확도를 크게 높일 수 있는 기법을 제시하였다. 먼저 하천 횡단면에서 주어진 수위에 대해 흐름 단면적을 산정할 수 있는 알고리듬을 보였다. 또한, 횡단면에서 수위와 흐름 단면적의 관계가 단조 증가 함수(monotonically increasing function)임에 착안하여 그 역변환에 대해 해 찾기(root finding) 방법의 하나인 Brent 기법을 적용하였다. 이 기법은 주어진 구간에서 도함수가 알려져 있지 않은 경우에 대해서도 효과적으로 해를 찾을 수 있는 것으로 알려져 있다(Press et al., 2002, Numerical Recipes in C, 2nd Ed.). 내성천 하류 수계의 333개 단면에서 수면폭에 대한 상대 오차를 살펴보면, 선형 보간에 의한 기존 방법으로는 면적-수위 자료의 수가 1,000개가 되어도 그 최대치가 1% 이내에 들지 않은 반면, 이 연구에서 제시한 기법으로 면적-수위 자료 없이도 1% 이내로 줄어드는 것을 확인하였다. 다만, 반복 계산에 의한 계산 시간의 증대를 피할 수 없다. 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용하면 계산 비용을 줄일 수 있으며, 약 35개의 구간으로 나누었을 때 비용 대비오차가 적절하였다. 이 연구는 한국건설기술연구원(주요사업 과제번호: 20190116-001)의 지원에 의한 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.12
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• pp.2783-2797
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• 1997

This paper proposes a new motion estimation algorithm that employs matching in a variable search area. Instead of uisg a fixed search range for coarse motion estimation, we examine a varying search range, which is determined adaptively by the peak signal to noise ratio (PSNR) of the frame difference. The hexagonal matching method is one of the refined methods in image warping. It produces improved image quality, but it requires a large amount of computataions. The proposed adaptive partial matching method reduces computational complexity below about 50% of the hexagonal matching method, while maintaining the image quality comparable. The performance of two motion compensation methods, which combine the affine or bilinear transformation with the proposed motion estimation algorithm, is evaluated based on the following criteria:computtational complexity, number of coding bits, and reconstructed image quality. The quality of reconstructed images by the proposed method is substantially improved relative to the conventional BMA method, and is comparable to the full hexagonal matching method;in addition, computational complexity and the number of coding bits are reduced significantly.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.94-100
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• 2006

Computing paradigm shift to internet-based one has accelerated the use of XML in diverse applications. This phenomena has made the explosive increases of XML data and it triggered many active researches in maintaining very huge amount of XML data in turn. In this paper we present a persistent graph-based XML indexing lot data-centric XML data. In our approach we use 3 graphs to represent XML indexes and XML data itself. They are schema graph, data graph index. And then we have mapped those graphs to B+-trees the persistency. With our approach we can achieve linear query execution time with the increase of XML sizes.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.12 no.2
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• pp.181-186
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• 1994

This paper applicate the digital elevation model(DEM) method in geographic information systems(GIS) on the earthwork volumes, intending to present an efficient geographic information-obtain method and an optimum earthwork volumes method after analyzing the obtain method of geographic informations which are made up of as spatial data(X, Y) and attribute data(Z), analyzing area determination method by geographic information-obtain method each other and the accuracy of earthwork volumes computation. The results of this paper showed that the method of earthwork volumes computation, which was based on the earthwork volumes-calculation grid applied by the DEM method of based grid to randomly get the geographic information of geographic transformation point and translated geography into nonlinear and unequal interval, was very efficient.