• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.21-31
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• 1996

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.73-82
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• 2018

경쟁과 협력을 인식하는 것은 일하는 공간에서 상호작용 디자인을 하는 데에 필요한 요소이다. 본 연구는 타인과의 상호작용에서 유발되는 경쟁과 협력의 사회 감성을 심장의 생리 반응 패턴으로 객관적이고 정량적으로 인식하는 방법을 개발하는 것이 목적이다. 피험자 60명은 패턴 게임으로 구성된 과제로 경쟁-협력 실험에 참여하였고 심전도를 측정하였다. 심전도로부터 시간 영역 지표인 RRI와 SDNN, pNN50, rMSSD를 추출하였고, 주파수 영역 지표인 VLF와 LF, HF, VLF/HF, LF/HF, lnVLF, lnLF, lnHF, lnVLF/lnHF를 추출하였다. 독립 표본 t검정으로 사회 감성에 따라 추출한 지표들의 통계적 유의성을 확인하였다. 통계적으로 유의한 지표들로 단계적 판별 분석을 진행하여 선정된 SDNN, VLF, lnVLF/lnHF 지표로 경쟁-협력 규칙을 정의하고 검증하였다. 검증 결과 85%의 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 감성 인식 방법은 다양한 분야에 접목되어 사용자 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.5-10
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• 1995

본 논문에서는 단어를 발음하는 방법 이 각각 다른 화자들의 변이성을 잘 흡수하도록 복수개의 통계적인 모델들을 구성하기 위하여 HMM을 기본으로 하는 집단화 방법을 제시한다. 또한 개발된 방법으로부터 얻어진 HMM집단화된 모델들이 불특정화자 고립단어 인식에 응용된다. HMM 집단화 방법은 학습용 데이타로부터 어떤 경계치 보다 낮은 유사도를 갖는 관측열들을 분리하여 새로운 집단을 만들고 이 집단내에 있는 관측열들을 이용하여 새로운 모델들을 학습시키는 방법이다. 집단화 과정은 반복되는데 최고의 유사도를 갖는 모델의 집단에 관측열들을 재분배하고 집단내 관측열들이 변화하면 새로운 모델을 재 추정하여 기존의 모델을 대신한다. 그러므로 이 집단화 방법은 집단화 과정과 파라미터 추정이 일체화되어 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다 더욱 효율적이 된다. 실험결과 HMM에 의한 집단화 방법이 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다. 고립 숫자음 인식에 있어서 $1.43\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었으며 단일 모델의 사용보다는 $2.08\%$의 인식률이 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-9
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• 2010

애니메이션 캐릭터의 동작을 만들어내기 위해 펜으로 스케치하는 형식의 인터페이스를 이용하는 저작 도구들이 연구되어 왔지만, 아직까지 음향적인 요소에 있어서 직관적인 인터페이스를 사용하여 만들어내는 방법은 연구되지 않았다. 본 논문에서는 사용자가 음향과 대응되는 의성어의 발성을 통하여 표현하면 이에 대응되는 음향샘플이 선택되어 삽입되는 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 사용되는 통계적 모델을 기반으로 하는 패턴인식 방법을 이용하여 의성어 발성만으로 대응되는 음향샘플을 어느 정도 인식할 수 있는지를 실험해본 결과 의성어의 음성샘플을 이용한 경우 최대 97%의 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 새로운 음향샘플 등록 시에 발생하는 음성데이터 수집의 어려움을 극복하기 위하여 음성모델을 만드는 대신에 의성어의 음성샘플 하나만 사용하는 GLR Test를 활용해보니 기존의 방법과 거의 대등한 인식률을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.195-214
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• 2016

예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.343-350
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• 2015

본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-94
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• 2000

본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.323-333
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• 2024

최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4568-4575
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• 2010

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하는 생체인식 기술로 안정성, 보안성과 같은 특징을 가지고 있기 때문에 높은 보안을 요구하는 환경에 특히 적합하다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 홍채 특징 추출시 크기, 조명, 회전에 무관한 홍채 특징을 추출하는 것이 바람직하다. 홍채크기 및 조명 문제는 전처리를 통해 쉽게 해결할 수 있지만 회전에 무관한 홍채 특징 추출은 여전히 문제가 된다. 본 논문에서는 회전 보정으로 인한 인식률 및 속도 저하를 개선하기 위해 Zernike 모멘트와 Daubechies Wavelet을 이용한 홍채인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전에 불변한 Zernike 모멘트의 통계적 특성을 이용하여 회전된 홍채에 대해서 1단계로 유사홍채를 분류함으로서 홍채인식에 필요한 시간을 단축하였고, 인식성능 역시 기존 방법과 대등함을 보였다. 따라서 제안한 방법이 대용량의 홍채 인식 시스템에 효과적인 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.107-114
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• 2010

사용자가 직접 연주하여 제작한 콘텐츠에서 많이 사용되는 악기는 기타, 피아노, 그리고 바이올린 이다. 이중 기타와 피아노가 만들어 내는 오디오 신호의 특성이 비슷하여 구분하기가 어렵다. 하지만 시간에 따른 신호의 에너지 변화가 피크(Peak)들을 중심으로 서로 다른 패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 누적 히스토그램을 이용하여 피크 존재 가능성의 확률적 분포를 구한 후, 피크를 중심으로 그 주변의 주파수 대역 별에너지 변화 패턴을 통계적 방법으로 모델링하여 실험한 결과 피아노와 기타의 구분 성공률이 최고 14% 정도의 향상을 보였다.