신호처리에서 영확률을 성능기준으로 하는 적응 알고리듬들은 충격성 잡음 환경에서 우수한 성능과 안정된 수렴을 보인다. 이 논문에서는 MSE 성능기준과 비교분석을 통해 영확률 성능기준이 MSE와 동일한 최적해를 가진다는 것을 증명한다. 또한 이 연구를 통해, 영확률 기반 알고리듬의 크기 조정된 입력이 충격성 잡음으로부터 최적해가 방해 받지 않도록 유지해주는 역할을 하고 있음을 보인다.
영확률을 성능기준으로 하는 적응 알고리듬은 충격성 잡음에 강인함을 나타내며 그 결정 궤환 알고리듬은 심각한 다경로 채널 왜곡을 효과적으로 보상하는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 결정 궤환 영확률 알고리듬은 각 필터 구역에 대해 매 샘플시간마다 여러 합산 동작을 계산해야하는데 이것이 실제 구현에 장애가 되고 있다. 이 논문에서는 반복적 기울기 추정 방식을 가진 결정 궤환 영확률 알고리듬을 제안하며 이 알고리듬은 기존 계산량 O(N)을 샘플 사이즈 N에 무관한 상수량으로 줄일 수 있음을 보인다. 또한 초기상태와 안정상태의 가중치 갱신이 연속적인 과정으로 이루어져 결정 궤환에서 어떤 기울기 추정 오류 전파도 일으키지 않음을 보인다.
음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.
영-오차확률 성능 기준은 오차 샘플들이 직류 바이어스 잡음의 영향을 받을 때 적응 시스템에 사용되기에는 제약이 따른다. 이 논문에서는 바이어스 변수를 오차 분포에 도입하고 바이어스된 오차확률에서 오차를 0 으로 하여 새로운 성능 기준인 바이어스된 영-오차확률을 제안하였다. 또한, 확장 필터 구조를 기반으로 제안된 성능 기준을 최대화 함으로써 적응 알고리듬을 도출하였다. 통신 채널 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 기반한 이 알고리듬이 강한 충격성 잡음과 직류-바이어스 잡음의 환경에서 동요 없이 오차 샘플들을 0 으로 집중시키는 성능을 보였다.
바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.
상수 모듈러스 오차가 영이 될 확률을 최대화하도록 설계된 블라인드 등화 알고리듬은 한 반복시간에서 합산과정을 수행하여 큰 복잡성을 유발한다. 합산과정에서 생기는 이러한 계산상의 부담을 줄여보고자 상수 모듈러스 오차 (CME)의 영확률(ZEP)과 그것의 기울기를 추정하는 새로운 접근 방법을 이 논문에서 제안하였다. 다음 반복시간에서 CME의 ZEP는 현행 CME의 ZEP를 기반으로 하여 반복적으로 계산될 수 있음을 보였다. 알고리듬의 가중치 계산을 위한 기울기도 반복적 추정 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP를 미분하여 구해질 수 있음을 제시하였다. 시뮬레이션에서 기존의 블록 처리에 의해 구하던 방법과 비교하였을 때, 제안한 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP와 기울기가 상당히 줄인 계산량에도 불구하고 완전히 동일한 추정 결과를 보였다.
자연언어처리는 여러 가지 모호성 문제를 가지는데, 특히 영한기계번역은 번역 과정의 각 단계마다 해결해야 할 모호성 문제를 가진다. 본 논문에서는 실용적인 영한기계번역 시스템의 개발을 목적으로 영어 분석의 효율성을 높이기 위해 영어 단어의 품사 모호성 해소 문제에 초점을 두었다. 기계번역의 효율성 제고를 위해 영한기계번역 시스템에 통합하기 위한 품사결정 모듈은 빠른 시간에 정확한 품사결정을 하면서도 오류를 최소화 하여야 한다. 본 논문에서는 확률적 품사결정 방법을 제안하고 3가지 품사결정 확률 모델을 제시하였다. Penn Treebank 말뭉치로부터의 통계 정보를 이용하여 확률 모델을 구축하였으며 실험을 통해 제안한 품사결정 방법의 정확성과 품사결정에 의한 기계번역 시스템의 효율 향상 정도를 제시하였다.
본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.
한글 혹은 영어 문자열을 입력할 때 입력 모드를 수동으로 전환하지 않더라도 입력된 문자열이 한글인지, 영어인지를 자동으로 판단하여 해당 문자열로 변환하는 방법을 제안한다. 한글 문자열일 확률을 계산하기 위해 음절 구성 요건과 음절 빈도 정보를 이용하고, 영어 문자열일 확률을 계산하기 위해 영어 bigram 및 trigram 정보를 이용한다. 또한, 한글과 영어가 혼합된 문자열은 한글일 확률과 영어일 확률이 교차되는 경계 위치를 인식함으로써 혼합 문자열을 생성한다.
이 논문에서는 신호원의 도착 방향을 추정할 때 쓰이는 영 스펙트럼의 일반화를 생각하였다. 일반화된 영 스펙트럼의 상하한, 곧 최대 영 스펙트럼과 최소 영 스펙트럼을 얻었고, 최대 영 스펙트럼이 다중 신호 분류 영 스펙트럼이나 Min-Norm dud 스펙트럼과 같은 것을 포함하는 다른 영 스펙트럼들보다 해상 능력이 좋음을 알았다. 컴퓨터로 모의 실험을 하여 여러 영스펙트럼의해상확률을 얻었는데 이로부터 최대 영 스펙트럼의 뛰어난 해상 능력을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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