• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.171-176
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• 2006

데이터 스트림(data stream)을 처리하기 위해서는 기본적으로 질의 대상이 되는 슬라이딩 윈도우에 대한 지원과 이에 대한 연속질의를 수행할 수 있어야 한다. 기존의 관계형 DBMS는 성능 문제로 인하여 데이터 스트림 처리에 한계가 있었으나 고성능 메인메모리 DBMS의 등장으로 빈번히 발생하는 스트림에 대한 충분한 질의 처리 능력을 갖추게 되었다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS기반에서의 데이터 스트림에 대한 연속질의 처리를 위해서 새로운 접근방법을 제공한다. 즉. 고성능 메인 메모리 DBMS의 높은 삽입과 갱신 성능을 전제로 트리거를 통한 슬라이딩 윈도우의 지원방법을 제시하고. 윈도우에 대한 연속질의는 응용에서 지원하되 효율적인 질의처리를 위해 저장프로시저를 적용한다. 이러한 메커니즘의 연속질의 처리 시스템은 CQL에서 정의한 세 가지 윈도우 유형을 모두 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.206-211
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• 2011

In this paper, the evolutionary algorithm was specifically formulated for optimization with continuous parameter space. The proposal was motivated by the fact that the genetic algorithms have been most intensively reported for parameter identification problems with continuous search space. The difference of primary characteristics between genetic algorithms and the proposed algorithm, discrete or continuous individual representation has made different areas to which the algorithms should be applied. Results obtained by optimization of some well-known test functions indicate that the proposed algorithm is superior to genetic algorithms in all the performance, computation time and memory usage for continuous search space problems.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.87-90
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• 1998

이 논문에서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 우리말은 영어와 구조적으로 달라서 대용량 어휘를 갖는 연속 음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. 언어 모델을 우리말 문장에 적용하기 위해 신문의 사설을 3-gram을 이용하여 처리하였다. 우리의 인식 시스템을 평가하기 위하여 시스템 공학 연구소에서 제공한 낭독 음성을 대상으로 인식률을 계산하였다. 589개의 문장을 대상으로 총 20명이 발음한 3,156개의 문장에 대하여 남자 92.2%, 여자 87.9%의 인식률을 얻었다. 발음사전은 낭독음성과 신문 사설에서 추출한 10K 크기이며 uniphone의 음성모델을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.453-456
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• 2000

연속간행물 입수에서부터 서가배가에 이르기까지 프로세스 흐름에서 체크인 업무는 연속간행물 관리시스템의 기반이 되는 업무이다. 기존의 체크인 담당자는 자료가 입수되면 수작업을 통해 입수자료에 대한 검색을 한후 권호명을 식별해야 하는 자료검색에 대한 부담과, 유사한 서명을 지니고 있는 연속간행물에 체크인하는 오류를 범하는 문제점을 갖고 있었다. 따라서 체크인 업무의 신속성, 정확성, 신뢰성을 향상시키기 위해 SISAC 바코드를 이용한 자동체크인시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.324-326
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• 2000

본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.525-529
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• 2011

We introduce the concept of IVF almost ${\alpha}$-continuity and investigate characterizations for such mappings on the interval-valued fuzzy topological spaces. We study the relationships between IVF almost ${\alpha}$-continuous mappings and another types of IVF continuous mappings.

• Environmental engineer
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• s.182
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• pp.62-67
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• 2001

본 연구에서는 기존의 로터리 방식이나 플래시 방식 등의 직접열에 의한 건조방식이 2차 공해 유발 및 폭발이나 화재의 위험을 항상 내포하는 등 여러 가지 단점이 있으므로 이러한 문제점을 연속 감압식 간접열 방식의 건조장치를 개발하여 근원적으로 해결하고자 하였다. 본 연구의 목표는 50kg/hr용량의 연속 감압식 간접열 방식의 디스크 건조장치를 개발하여 건조효율을 70$\%$ 이상 향상시키며(기존의 제품은 50$\%$

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.5 no.2
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.