• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.25-30
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• 2009

패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 가중치 평균 분류기는 가중치를 적절히 설정함으로써 뛰어난 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 가중치는 인식 문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식이나 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 가중치의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 가중치 평균 분류기의 가중치를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 가중치 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터들 중의 하나인 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.

• 전기의세계
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• v.38 no.2
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• pp.31-38
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• 1989

신경회로망의 특성 및 영상인식에서의 사용 가능성 등에 대해 알아보고자 한다. 또한 기존의 통계적 패턴인식 방법과 비교해서 신경회로망의 이점 등을 살펴보고자 하며 영상인식 신경회로망의 핵심적인 연구인 perceptron을 중심으로 학습방법과 응용등에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 간단하게 최근 우리나라에서 수행하고 있는 영상 인식 분야의 신경회로망 연구에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.179-183
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• 1995

DTW를 사용한 텍스트종속 화자확인의 성능향상에 관한 것으로, 화자인식의 근본적인 난점인 화자 정보 추출의 어려움, 사칭자의 거부, 시간 변화에 따른 인식률 저하 등을 해결하고자 하였다. 먼저 기존의 DTW 방식을 유지하면서 DTW의 단점이라 할 수 있는 과다한 계산량과 발성 습관과 시간 변화에 따른 음성왜곡을 개선하기 위하여 기준 패턴에 통계적 의미를 도입한 대표 평균치 패턴을 사용하였다. 가중 켑스트럼은 화자별로 유용한 켑스트럼 차수를 구하여, 그 차수에 가중치를 두는 것으로 본 실험에서는 F-ratio를 사용하여 구하였다. 실험결과 대표 평균치 패턴과 F-ratio를 사용할 경우 인식률이 각각 약 3~4% 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.62-68
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• 2002

음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.441-443
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• 2000

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.747-754
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• 2014

In spite of its usefulness for health monitoring of structures on steady external load, the statistical pattern recognition technology (SPRT), based on Mahalanobis distance theory (MDT), is not good enough for the health monitoring of structures on large variability external load like earthquake. Damage is usually determined by the difference between the average measured value of undamaged structure and the measure value of damaged one. So when external variability gets larger, the difference gets bigger along, which is thus easily mistaken for a damage. This paper aims to overcome the problem and develop an improved Mahalanobis distance theory (IMDT), that is, a SPRT with revised MDT in order to decrease external variability so that we will be able to continue to monitor the structure on uncertain external variability. This method is experimentally tested to see if it precisely evaluates the health of a cable-stayed bridge on each general random load and earthquake load. As a result, the IMDT is found to be valid in locating structural damage made by damaged cables by means of data from undamaged cables. So it is proved to be effectively applicable to the health monitoring of bridges on external load of variability.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.255-258
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• 2004

본 논문에서는 필기수식의 인식 및 계산을 목적으로 입력 필기수식의 심볼별 분리 및 순차적 정렬 후 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 온라인 필기인식의 특징인 실시간 개념을 이용하여 태블릿 상에서 입력받은 수식의 픽셀별 좌표를 입력받아서 분리 과정을 수행 한 후, 필기순서와 무관한 순차적인 하나의 완성된 수식을 제공한다. 다음으로 통계적 패턴 정합 및 숫자별 특정 가중치를 이용하여 완성된 수식을 인식하고 계산 결과를 출력한다. 본 모듈은 PDA에 임베디드를 목적으로 구현하였으며, 여러 검증과정을 통해 약 98%의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.775-778
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• 2016

In this paper, we propose a new method to automatically recognize PRI modulation type of radar signal at ES(Electronic Support) in electronic singal environment. The propose method stores pattern of PRI(Pulse Repetition Interval) of radar signal and uses statistic data, which firstly classifies into 2 classes. Then the proposed method recognizes each PRI signal using statistic characteristic of PRI. We apply various 5 kinds of PRI signal such as constant PRI, jitter PRI, D&S(dwell & switch) PRI, stagger PRI, sliding PRI, etc. The result shows the proposed method correctly identifies various PRI signals.