한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.93-98
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1998
자연스러운 한국어 음성을 합성할 수 있는 비정형 합성단위 선택기술 및 접합을 이용한 한국어 합성 시스템의 갭라을 최종 목표로 하고 있다. 이러한 최종 목쵸에 도달하기 위해 본 연구팀에서 검토중인 연구방향과 시스템의 구조 및 이를 토대로 현재까지 진행된 결과를 보고한다. 현재 검토중인 시스템은 입력된 문장으로부터 목적치 패턴을 생성하고, 이에 근사한 임의 길이 합성단위를 대량의 음성DB 로부터 선택하여 접합시키는 방식을 이용하고자 한다. 본 논문에서는 음성의 왜곡을 최소화할 수 있는 비정형 합성단위의 추출법에 관한 검토 결과와 본 연구팀에서 성능평가 중인 F0 자동 생성 알고리즘에 대하여 보고한다.
금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.
4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.
비즈니스 룰은 이윤을 획득하기 위한 상용 시스템에서는 반드시 명확하게 기술되어야만 하며 시스템에서 비즈니스 룰의 충돌은 시스템에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 요인이 될 뿐만 아니라, 시스템의 계획 당시에는 예측하지 못했던 크고 작은 경제적인 손실을 발생하게 한다. 일반적으로 비즈니스 룰은 애매모호함을 가지고 있는 비정형 언어로 기술되는 경우가 많아서, 설정된 비즈니스 룰간의 충돌을 예측하기가 매우 어려울 뿐만 아니라, 개발 중에 룰이 추가되는 경우에 기존의 룰과의 충돌을 예측하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 정형 명세를 이용한 모델링을 사용하였다. 수학, 논리학에 기반을 둔 정형 모델링 방법으로 비즈니스 룰을 명확하게 표현하고, 해당 룰을 내포한 시스템 모델링을 구현하였다. 그 결과 작성된 비즈니스 룰의 충돌 여부를 판단할 수 있게 되었다. 시스템 개발 초기에 구현 후에 발생할 수 있는 문제를 미연에 발견하여 시스템 모델 혹은 비즈니스 룰의 수정하여 신뢰할 수 있는 시스템을 개발할 수 있도록 도움을 주고자 한다 본 논문에서는 명확한 표현을 위해서 비즈니스 룰을 일차 논리로 기술하고 룰과 모델링을 위해서 일차논리 기반의 정형 명세 언어인 Z 를 사용하였다.
소프트웨어 명세는 비정형, 반 정형, 정형 기법이 존재한다. 이 중 정형 기법은 수학적인 이론을 바탕으로 명세의 모호성, 애매성, 불완전성을 제거하는데 효율적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 Z 정형명세로부터 EJB의 자바 소스코드 까지의 구현 단계를 제안하였다. 또한, 사례 연구로 Stack을 명세하고 EJB 컴포넌트를 구현하는 단계를 제시하였다. 결론적으로 Z의 명세는 스키마의 분류, 인터페이스의 정의, Post-condition과 Pre-condition의 정의 단계를 거치고 정제를 통해서 EBJ의 인터페이스, 예외 클래스, 메소드 구현에 사용할 수 있음을 보였다.
유한상태 기계는 신뢰성이 요구되는 내장형 시스템의 제어흐름을 표현하고 검증하는데 많이 사용되는 모델이다. 하지만 자체가 가지고 있는 단순함으로 인해 복잡한 시스템을 명세하기에는 부족하다. 이러한 유한상태 기계의 단점을 극복하기 위해 다양하게 확장시킨 유한상태 기계들이 나왔지만 이렇게 확장된 유한상태 기계들에 대한 정형 의미의 부재로 인해서 요구사항중 하나인 명세를 검증하는데 어려움이 따른다. 이에 우리는 확장된 유한상태 기계의 정형 단계 의미를 정의하고, 이를 사용하여 모델에 대한 정형검증을 수행하였다. 그 결과 레이스 조건(race condition)과 애매한 전이, 순환하는 전이 등의 버그들을 모델에서 정형적으로 검출 할 수 있었다.
컴퓨터 통신이 확대되면서 심각하게 대두된 문제 중 하나는 보안 프로토콜의 설계와 구현이라 할 수 있다. 현재 안전한 보안 프로토콜을 설계하기 위해 정형 기법을 적용하여 검증하는 연구가 많이 진행되고 있다 하지만 프로토콜을 설계 할 때 나타날 수 있는 보안적 취약 사항들을 정형 기법을 이용하여 제거한다 하더라도 구현된 프로토콜 상에서 프로그래머의 코딩 실수나 프로그램 언어의 특성상 보안 취약점이 존재할 수 있다. 따라서 보안 프로토콜 구현 시 나타날 수 있는 문제를 해결하기 위해 정형 검증된 프로토콜을 실제 구현 코드를 생성할 수 있는 도구의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Casper에서 보안 프로토콜을 검증한 후 검증된 프로토콜을 AISP-C2에 입력하여 C#으로 구현 코드를 자동 생성하도록 하고 정형 검증에서 검증한 수 없는 실제 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 보안성 취약점을 제거하기 위한 기능을 추가하였다.
최근 스마트폰의 보급으로 블로그, SNS 등에서 방대한 양의 데이터가 발생함에 따라 이를 수집하고 분석하는 작업의 중요성이 커지고 있다. 이러한 데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 나눌 수 있는데, 특히 비정형 데이터는 전체 데이터의 약 80%를 차지할 정도로 그 양과 가치가 매우 크다. 이 논문에서는 빅데이터 환경에서 발생하는 이러한 비정형 데이터를 수집하는 모듈 중 가장 널리 알려진 Chukwa와 Flume에 대한 개발 및 비교 분석을 시도 하였다.
슬관절의 반월상연골 손상 중 내측 반월상연골 후방 기시부 파열은 잘 알려져 있다. 내측 반월상연골 전방 기시부 파열은 매우 드물게 보고되고 있으나 내측 반월상연골 전방 기시부의 외상성 견열 골절은 보고된 바가 없다. 저자들은 내측 반월상연골 전방 기시부 견열 골절을 경험하여 관절경적으로 치료한 증례를 보고하고자 한다.
본 논문에서는 심장의 전기활성도를 반영하는 ECG 신호 중 일부를 명세한다. 꾸준히 축적되었고 통용되는 ECG 신호의 비정형 명세를 정형 명세로 바꾸는 과정에서 선형 시제 논리보다 시간을 다루는 명세 및 양적 평가에 유리한 신호 시제 논리(Signal Temporal Logic)를 사용한다. ECG 신호를 감지했다는 가정하에 특징점을 추상화하여 신호를 맹세했고, 양적으로 평가해주는 모델 기발 실시간 ECG 모니터링 시스템의 신속한 개발 필요성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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