• 한국지구과학회지
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• 제31권2호
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• pp.119-128
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• 2010

자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.258-260
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• 2011

이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템 또는 커버 노래 인식 (cover song identification) 시스템에서 사용 가능한 멜로디 유사도를 제안한다. QbSH 또는 커버 노래 인식은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 멜로디 유사도는 이런 시스템을 구현하는데 필수적인 요소이며, 두 개의 음악에서 멜로디가 추출되었다고 가정하고, 추출된 멜로디 사이의 유사한 정도를 수치로 표현한다. QbSh 시스템이나 커버 노래 인식 시스템은 멜로디 유사도에 기반하여 입력 노래와 유사한 노래를 데이터베이스에서 검색하는 작업을 수행한다. 이 논문에서 제안하는 멜로디 유사도 방식은 기존의 많이 연구되던 동적 시간 왜곡 (dynamic time warping, DTW) 방법과 크로마 표현 방법 (chroma representation)을 사용하였다. DTW방법은 비대칭적으로 사용하고 미디 노트 영역에서 표현된 멜로디 특징은 0이상 12 미만의 크로마 레벨로 표현하였다. 기존의 방법에서는 정수값을 많이 사용하였으나 이 논문에서는 실수값을 사용한다. DTW 에 사용하는 거리 함수를 기존에 사용하던 차이의 절대값 대신 꺾인 함수 형태를 사용함으로써 성능을 높였다. QbSH 시스템에서의 실험을 통해서 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리(Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 순위 역의 평균 (Mean reciprocal rank, MRR) 값이 0.713을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.603-608
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• 2009

본 논문에서는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 제안한다. 구간값 모호집합에서는 모호집합의 상한과 하한을 각각 구간값 퍼지집합의 구간으로 표현한다. 제안한 유사척도는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 평가하기 위해 기하학적 거리와 구간값 모호집합 사이의 중심점 개념을 결합한다. 우리는 제안한 유사척도에 대한 세 가지 속성도 증명한다. 제안한 방법은 구간값 모호집합 사이의 유사정도를 측정하는 유용한 방법을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.424-433
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• 2015

본 연구는 조음거리와 발성유형에 따른 영유아의 자음 음운인식 능력에서의 차이를 규명해 보기 위해 한국어 장애음을 대상으로 반복측정 실험설계를 통해 진행되었다. 집단 내 변인인으로서의 조음거리는, 연음과 경음의 자질을 갖는 1음절 초성의 조음 위치에 의해 구분된 조음점 간 거리로서 음운인식 수행도의 차이에 구조적으로 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 실험결과, 음운차이 인식 수행력에서 조음거리를 변인으로 한 주효과를 확인하였는데, 그 거리가 멀어질수록 수행력이 점강하였다. 이는 동일위치나 근접거리 조음점 조건의 음운인식 수행도가 조음점 간 거리가 먼 조건에서의 수행도에 비해 민감한 반응을 보임으로써, 당해 조음점에 인접한 말소리들을 인식하는 능력이 우선 발달하는 결과를 시사함은 물론, 조음 유사성이 조기 음운습득에 영향을 끼칠 수 있음을 말해준다 하겠다. 아울러 집단 간 요인에서도 연령효과를 확인할 수 있었는데, 연령이 높을수록 조음거리에 영향을 덜 받는 경향이 있었으며 인접거리 조건에서는 남아대비, 여아의 수행력이 우수함을 알 수 있었다. 발성유형 중 긴장성을 피험자 내 변인으로 설정한 조건의 주효과는 나타나지 않았지만 연령의 주효과 및 성별과의 상호작용을 통해 연령상승에 따른 긴장음의 인식률의 유의한 상승을 관찰하였고, 긴장음 내에서는 여아의 변별력이 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.493-495
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• 2001

본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.89-96
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• 2020

링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.337-339
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• 1999

최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.