• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2479-2497
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• 1998

하이퍼미디어시스템을 모델링하기 위해 제공되는 기존의 표준 모델들이나 SGML을 이용하여 설계된 하이퍼미디어 시스템들은 저마다 서로 다른 정보기술 및 저장 방법론을 제시하고 있어 이질적인 시스템간의 문서 교환이나 프리젠테이션을 어렵게 만들고 있다. 그리고 사용자 인터랙션의 처리나 시간종속적 멀티미디어 객체(time-dependent multimedia object)들의 표현에 있어서도 많은 제한점들을 가진다. 본 논문에서는 시간종속적 멀티미디어 객체들을 효율적으로 표현할 수 있고 사용자의 인터랙션에 따라 멀티미디어 객체들을 서로 다른 정보 영역으로 링크시키며 시간종속적 링크를 제공해 주는 시간종속적 하이퍼미디어 시스템(Time-dependent Hypermedia System)을 모델링하고, 그러한 하이퍼미디어 시스템을 기술하기 위한 SGML 문서타입 정의부(Document Type Definition : DTD)를 설계한다. DTD의 설계에 있어서는 멀티미디어 객체들의 동기화를 위한 스케줄링 메커니즘과 다양한 노드 형태의 기술에 중점을 두고, 사용자들에게 구조 및 개념 파악의 용이성을 제공하기 위해 모듈 개념을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.4-6
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• 2012

최근 멀티코어 CPU가 장착된 시스템들이 출시되면서 많은 병렬처리 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 데이터 종속성이 없는 모듈과 종속성이 있는 모듈이 순차적으로 구성된 응용에서 각 코어에 부하를 효과적으로 분산시키는 방법을 제안한다. 즉, 데이터 종속성이 없는 모듈을 각 코어에 대칭적으로 분산시키는 통상적인 방법 대신, 비대칭적으로 부하를 분산시킴으로써 암달의 법칙에서 계산된 성능 상한치를 뛰어넘는 성능 개선을 얻을 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.110-114
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• 1999

영한기계번역에서 영문의 복합문중 종속부사절이 한국어로 생성될 때, 종속절의 주절에 대한 의미에 따라 다양한 한국어 연결어미를 생성하게 된다. 주절의 의미를 보완하는 종속절은 그 연결어미에 의해 그 역할이 결정되는 것이다. 종속부사절을 이끄는 부사어는 연결어미로 재현되는데 기존의 사전을 기반으로 하는 기계번역시스템에서 사전에 있는 부사어의 표층어만을 이용하였기 때문에 그 생성결과가 만족스럽지 않았다. 영문의 부사어중의 일부는 한국어로 생성될 때 의미적 구분에 따라 여러 가지의 연결어미로 생성이 되어야 하는데 영어 해석에서 종속절의 의미 정보를 충분히 분석하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 종속부사절을 이끄는 영어의 부사어와 각 부사어가 생성될 때 필요한 한국어 연결어미를 정리하였다. 또한, 형태소와 구문 자질정보를 이용하여 여러 연결어미를 갖는 부사어의 경우에 하나의 연결어미를 선택한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.65-70
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• 1999

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.331-333
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• 2019

최근 4K UHD로 방송환경이 변화함에 따라 방송 제작 시스템도 기존의 SDI 전송에서 IP 전송을 이용한 시스템으로 변화하고 있다. 다양한 국내외 방송사들은 전송 대역폭을 높이고, 비용 효율화를 하고, 특정 벤더에 종속적이지 않고 시스템 유연성을 높이기 위해, 방송 제작 시스템을 IP 기반으로 구축하고 있다. 하지만 IP 기반 방송제작 시스템은 기존의 방송장비 하드웨어의 종속화로 인해 범용성과 확장성을 높이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 방송 제작 워크플로우의 필요성에 대해 기술하고, 관련 공개 표준의 표준화 동향 및 기술 동향에 대해 알아보고, 소프트웨어 정의 방송 제작 워크플로우와 그 세부요소들을 정의하고 향후 연구 과제를 도출한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.7
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• pp.312-318
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• 2006

The conventional lip-synch system has a two-step process, speech segmentation and recognition. However, the difficulty of speech segmentation procedure and the inaccuracy of training data set due to the segmentation lead to a significant Performance degradation in the system. To cope with that, the connected vowel recognition method using Head-Body-Tail (HBT) model is proposed. The HBT model which is appropriate for handling relatively small sized vocabulary tasks reflects co-articulation effect efficiently. Moreover the 7 vowels are merged into 3 classes having similar lip shape while the system is optimized by employing a class dependent SCHMM structure. Additionally in both end sides of each word which has large variations, 8 components Gaussian mixture model is directly used to improve the ability of representation. Though the proposed method reveals similar performance with respect to the CHMM based on the HBT structure. the number of parameters is reduced by 33.92%. This reduction makes it a computationally efficient method enabling real time operation.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.144-149
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• 1999

발전소의 안정적 운영을 위한 발전소 운전원의 훈련에는 기준 발전소 주제어실의 각종 패널라 계기들을 기계적으로 동일하게 만들고 정확한 수학적 모델로 발전소 시스템을 모사한 전 범위 시뮬레이터가 주로 이용된다. 전범위 시뮬레이터는 실제 현장을 모사하는 시뮬레이션 컴퓨터와 주제어실의 패널 계기들을 연결시켜 주는 I/O 인터페이스 시스템을 필요로 한다. 기 설치 운용되고 있는 선행 호기 시뮬레이터를 보면 주 공급업체는 모델링 기술을 가지고 있는 업체가 맡고, I/O 인터페이스 시스템은 I/O 모듈과 네트웍 프로토콜까지 협력업체나 자사의 독자 모델을 취하고 있다. 그러나 I/O 모듈의 제작사가 대부분 외국의 특정 업체여서 예비품의 입수가 용이하지 않아 유지보수가 어렵고, 많은 비용을 지불해야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서, 유지보수 용이성과 경제적 측면에서 특정 벤더 규격에 종속되지 않고 일반적인 표준을 따르는 off-the-shelf 제품을 이용하는 발전소 시뮬레이터 I/O 인터페이스 시스템의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 화력 발전소와 원자력 발전소를 대상으로 시뮬레이터 I/O 인터페이스 시스템의 요구사양을 소개하고, 네트웍에서 시스템 아키텍처까지 개방형 인터페이스 방식의 상용 제품을 채용하는 PC기반 시뮬레이터 I/O 인터페이스 시스템 구축방안을 제시하고, 성능 예측을 통해 제안한 시스템 구축 방안의 효용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.387-392
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• 2000

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Descriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.16-21
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• 2001

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Discriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.37-42
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• 1998

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.