• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.390-396
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• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권3호
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• pp.90-95
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• 1998

본 논문에서는 CHMM인 CDHMM과 ARHMM을 이용하여 화자적응화 하는 방법을 각각 연구하였다. CDHMM에서는 최대사후화확률 추정법에 의하여 각 상태마다 하나의 가 지를 이용하여 화자에 적응시킨다. 본 논문에서는 음성의 다양한 음향학적 특징을 표현하기 위하여 상태마다 여러 개의 가지를 갖는 방법을 제안하였다. 상태마다의 적절한 가지 수를 결정하기 위하여 각 상태에 속하는 프레임 수와 특징 벡터들의 분산행렬의 행렬식값을 이용 하였다. ARHMM에서는 특징벡터로 선형예측계수를 사용하기 때문에 최대사후화확률 추정 법을 사용할 수 없게 된다. 따라서 화자독립모델을 이용하여 적응화자에 대한 음성을 Viterbi 알고리듬으로 상태별로 분할한 후 k-means 알고리듬을 이용하여 각 상태마다 하나 의 가지를 갖는 모델로 적응시키는 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.757-760
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• 2004

유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.566-571
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• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.17-20
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• 2004

무선 네트워크를 기반으로 하는 제3세대로 갈수록 디바이스들의 다양성과 성능이 높아지고 있고 이질적인 환경으로 변화하고 있다. 개방형 프로토콜과 마크업 언어의 발전으로 많은 무유선 디바이스들을 활용하여 인터넷으로 접근할 수 있게 되었고, PC 기반으로 작성된 웹 콘텐츠 및 서비스를 작은 디바이스들에게 적응화하는 것이 최근 핫이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이질적인 환경에서 콘텐츠 적응화를 위한 콘텐츠모델링 스키마를 설계하였고 콘텐츠모델링 정보를 쉽게 저작할 수 있는 저작도구를 개발하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.138-151
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• 2020

본 연구는 대학생들이 팀 활동 중 수행하는 갈등해결전략이 주관적 웰빙에 미치는 조절효과를 분석하고, 대학생활적응에 의한 매개효과를 검증하기 위해 수행하였다. 연구 대상은 대학생 248명이었다. 연구결과, 첫째, 긍정적 갈등해결전략인 타협과 협력 전략은 주관적 웰빙에 유의한 직접효과가 있었고, 대학생활적응을 통한 매개효과도 유의하였다. 둘째, 갈등해결전략 중 양보, 회피, 지배 전략은 대학생활적응을 통한 정신화의 매개된 조절효과가 유의하게 나타났다. 즉, 정신화 실패의 수준이 높을수록 양보, 회피, 지배 전략이 대학생활적응과 주관적 웰빙에 대해 유의한 설명변수가 되었다. 셋째, 양보와 회피 전략이 주관적 웰빙에 미치는 직접효과에서 정신화의 조절효과가 유의하였고, 정신화 실패의 수준이 높을수록 주관적 웰빙에 미치는 영향이 강하게 나타났다. 이러한 결과를 통해 긍정적 갈등해결전략의 중요성을 검증하였고, 양보, 회피, 지배 전략의 경우 정신화 실패의 수준과 함께 대학생들의 적응과 주관적 웰빙에 미치는 부정적 영향을 논의하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권4호
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• pp.27-37
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• 1991

본 논문에서는 퍼지벡터양자화보다 양자화 왜곡을 더욱 저감시키기 위하여 에너지부분공간을 도입한 퍼지벡터양자화(energy subspace fuzzy vector quatization : ESFVQ)를 제안하였으며, 그것을 화자적응에 적용한 에너지부분공간 퍼지벡터양자화 화자적응기법에 의하여 미지화자의 한국어 단어를 인식하였다. 화자적응을 위한 학습과정에서 에너지 부분공간에 따른 퍼지 히스토그램으로 사상코드북을 작성하였으며, 인식과정에서 미지화자의 음성을 ESFVQ에 의해 복화화하므로써 인식율의 향상을 도모하였다. 남성 2인과 여성 1인이 발성한 DDD 전화 지역명에 대하여 ESFVQ에 의한 양자화 왜곡 및 화자적응 단어 인식율을 측정하여 그 성능을 평가하였다. ESFVQ의 양자화 왜곡은 벡터 양자화보다 22% 감소되었으며, 퍼지 벡터 양자화보다 5% 감소되었다. 또한, ESFVQ에 의한 화자적응방법으로 인식한 결과, 화자적응을 고려하지 않은 방법보다 26%, 벡터 양자화에 의한 방법보다 11%의 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.727-739
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• 2003

본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2001년도 춘계학술대회논문집:21세기 신지식정보의 창출
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• pp.247-251
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• 2001

영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전기시스템의 특성으로 인해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 영상의 국부적인 특성을 고려하여 적응 정칙화 파라메타와 적응 정칙화 연산지를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.