• Title/Summary/Keyword: 표준집합

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A Piecewise Linear Transformation Method based on SPMF and Its Application to Linguistic Approximation (표준 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법과 언어 근사에의 응용)

  • Choe, Dae-Yeong
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.4
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    • pp.351-356
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    • 2001
  • 표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.

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A Study on the Implementation of an Automatic Segmentation System of Korean Speech based on the Hidden Markov Model (HMM에 의한 한국어음성의 자동분할 시스템의 구현에 관한 연구)

  • 김윤중;김미경;이인동
    • Journal of Information Technology Application
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    • v.1 no.3_4
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    • pp.1-23
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    • 1999
  • 본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

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A Study on Phonetic Value - Transcription Look-Up Table Generation for Postprocessing of Voice Recognition (음성인식 후처리를 위한 음가-표기 변환표 생성에 관한 연구)

  • 김경징;최영규;이상범
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.3 no.5
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    • pp.585-594
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    • 2002
  • This paper, describes about creation and implementation of phonetic value- transcription conversion table for postprocessing of the voice recognition. Transcription set generator, which produces transcription set that is pronounced as recognized phonetic value, is designed and implemented to postprocess for the voice recognition system which recognizes syllable unit phonetic value Phonetic value-transcription conversion table is produced with transcription-phonetic value conversion table produced by modeling standard pronunciation on petrinet. To show that phonetic value-transcription conversion table produces correct transcription set, transcription set generator is designed and implemented. This paper proves that correct transcription set is produced, which is including pre-vocalization transcription as a result of experimenting standard pronunciation examples and the words randomly sampled from pronunciation dictionary.

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Efficient Part-of-Speech Set for Knowledge-based Word Sense Disambiguation of Korean Nouns (한국어 명사의 지식기반 의미중의성 해소를 위한 효과적인 품사집합)

  • Kwak, Chul-Heon;Seo, Young-Hoon;Lee, Chung-Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.16 no.4
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    • pp.418-425
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    • 2016
  • This paper presents the part-of-speech set which is highly efficient at knowledge-based word sense disambiguation for Korean nouns. 174,000 sentences extracted for test set from Sejong semantic tagged corpus whose sense is based on Standard korean dictionary. We disambiguate selected nouns in test set using glosses and examples in Standard Korean dictionary. 15 part-of-speeches which give the best performance for all test set and 17 part-of-speeches which give the best performance for accuracy average of selected nouns are selected. We obtain 12% more performance by those part-of-speech sets than by full 45 part-of-speech set.

A Study on the Taxation Equity between Non-Residential Real Estate and Apartment Houses (비주거용 부동산과 아파트의 과세형평성에 관한 연구)

  • Im, Dong Heok;Choi, Min Seub
    • Korea Real Estate Review
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    • v.27 no.3
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    • pp.87-102
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    • 2017
  • The purpose of this study was to compare the taxation equity of non-residential collective real estate based on its standard market prices set by National Tax Service and those for taxation set by the Ministry of Government Administration and Home Affairs with that of the apartment houses in Seoul, South Korea. The study findings were as follows. First, the analysis results of the standard market price rates of non-residential collective real estate pointed to a huge gap in the assessment rate (AR) of the taxation standards among the Gu offices. Second, there was a big coefficient of dispersion (COD) in the standard market prices of non-residential collective real estate, which confirmed the presence of horizontal inequity. Finally, there was regressive vertical inequity, which leads to the undervaluation of high-value assets, in the standard market prices of non-residential collective real estate. The evaluation of the standard market prices of non-residential collective real state should thus reflect the market prices and the addition and assessment of the land and buildings to achieve taxation equity. Based on these findings, it is hoped that this study will make a significant contribution to the improvement of the official announcement system for non-residential real estate based on real transactions during the shift to such system.

Optimal Design of Interval Type-2 Fuzzy Set-based Multi-Output Fuzzy Neural Networks (다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크 최적 설계)

  • Park, Keon-Jun;Kim, Yong-Kab;Oh, Sung-Kwun;Kim, Hyun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1968-1969
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    • 2011
  • 본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

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Automatic Text Classification by Learning from Unlabeled Data (레이블이 없는 데이터로부터의 학습에 의한 자동 문서 분류)

  • 박성배;김유환;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.265-267
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    • 2001
  • 본 논문에서는 레이블이 없는 데이터를 이용하는 새로운 자동 문서 분류 방법을 제시한다. 제시된 방법은 적은 수의 레이블이 있는 데이터로부터 학습된 후 많은 수의 레이블이 없는 데이터로 보강되는 일련의 분류기(classifier)에 기반한다. 레이블이 없는 데이터를 활용하기 때문에, 필요한 레이블이 있는 데이터의 수가 줄어들고, 분류 정확도가 향상된다. 두 개의 표준 데이터 집합에 대한 실험 결과, 레이블이 없는 데이터를 사용함으로써 분류 정확도가 증가함을 보였다. 분류 정확도는 전체 데이터의 2/3만 사용하고도 NIPS 2000 워크숍 데이터 집합에 대해서는 약 7.9% 정도, WebKB 데이터 집합에 대해서는 9.2% 증가하였다.

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An Association Rules Mining System based-on SQL (SQL을 이용한 연관 규칙 탐사 시스템)

  • 전수정;김영지;우용태
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.89-94
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    • 2000
  • 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

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