• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.127-130
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• 2004

혼합정규분포에서 얻어진 히스토그램 자료에서 모수의 추정은 EM 알고리즘 혹은 스프라인 방법이 흔히 이용되고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 자료를 비선형회귀모형으로 적합하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션으로 제시된 방법과 EM 알고리즘 방법을 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.5
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• pp.825-833
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• 2008

Discriminant analysis based on Gaussian mixture models, an useful tool for multi-class classifications, can be extended to semi-supervised learning. We consider a model selection problem for a Gaussian mixture model in semi-supervised learning. More specifically, we adopt Bayesian information criterion to determine the number of subclasses in the mixture model. Through simulations, we illustrate the usefulness of the criterion.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.256-261
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• 1998

Uranium silicide는 우수한 조사안정성을 가지는 유망한 연구로용 저농축 분산형 핵연료 소재이나 상대적으로 낮은 uranium 함량으로 인해 고출력에 필요한 8~9g-U/㎤ 정도의 uranium 충진 밀도를 얻기 위해서는 Al기지내에 uranium silicide 핵연료 입자의 부피분율을 높여주는 것이 필요하다 핵연료 입자의 부피분율을 높이기 위하여는 핵연료봉의 Al 기지내에 핵연료 입자가 균일하게 분포되어야 한다. 균질한 핵연료 심재를 제조하기 위해서는 핵연료 입자와 알루미늄과의 균일한 혼합이 중요하며 이러한 혼합체내의 분말에 대한 균질도를 정확히 평가하는 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 혼합분말의 충진시 겉보기 밀도 측정을 통한 조성의 표준편차를 구하는 방법과 X-ray image 분석법을 새로운 균질도 평가방법으로 제시하였다. 구형의 U$_3$Si분말과 Al분말의 혼합시 drum 회전법의 경우에는 밀도차에 의한 segregation이 발생되고 있으나, Spex mill 혼합법의 경우에는 균질도가 향상되었다. 45-150$\mu\textrm{m}$의 분말크기 분포를 갖는 구형 U$_3$Si의 경우가 작은 입자들이 큰 입자들 사이를 효과적으로 채울 수 있기 때문으로 균일한 분포를 갖는 것으로 생각되며, 밀도차가 큰 U$_3$Si의 경우는 밀도차가 작은 구형 Cu-Sn 혼합체에 비해 균질도가 저하됨을 확인하였다. 겉보기 밀도 측정에 의한 균질도 측정평가와 X-ray image 분석법과의 관계에서는 같은 경향성을 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.80-83
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• 1993

본 논문에서는 양질의 규칙합성을 얻기 위하여, 유성음에 대한 여기신호로 임펄스 스펙트럼과 노이즈 스펙트럼을 다중대역으로 혼합하여 생성한 여기신호를 규칙합성에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 분석합성에서 각 프레임별로 요구되었던 혼합여기신호에 대한 정보량 문제를 해결하기 위해 유성음의 정상부분의 한 프레임에 대해 혼합여기신호를 구하여 규칙합성에 적용하였고, 정보량을 더욱 줄이는 방안으로, 켑스트럼 유클리디안 거리를 이용하여 유성음을 분류하여, 각 그룹에 대한 대표 여기신호를 규칙합성의 여기신호로 사용하였다. 제안된 방법으로 음성을 합성한 결과 양질의 합성음을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.24 no.3
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• pp.141-149
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• 2005

Tn general. Gaussian mixture model (GMM) is used to estimate the speaker model from the speech for speaker identification. The parameter estimates of the GMM are obtained by using the Expectation-Maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood (ML) estimation. However the EM algorithm has such drawbacks that it depends heavily on the initialization and it needs the number of mixtures to be known. In this paper, to solve the above problems of the EM algorithm. we propose an EM algorithm with the initialization based on incremental ${\cal}k-means$ for GMM. The proposed method dynamically increases the number of mixtures one by one until finding the optimum number of mixtures. Whenever adding one mixture, we calculate the mutual relationship between it and one of other mixtures respectively. Finally. based on these mutual relationships. we can estimate the optimal number of mixtures which are statistically independent. The effectiveness of the proposed method is shown by the experiment for artificial data. Also. we performed the speaker identification by applying the proposed method comparing with other approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.286-288
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• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.10 no.4
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• pp.73-79
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• 2000

We show how to reduce the number of multiplications required for an exponentiation by using a window method and a factor method. This method requires 599 multiplications for a 512-bit integer exponent while the window method with window size 5 requires 607 multiplications. This method requires fewest multiplications among practical exponentiation algo- rithms.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.7 no.1 s.23
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• pp.1-9
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• 2005

This is a basic research for producing hot-mix recycled asphalt mixtures and suggesting methods for solving quality problems, if any. Various mixing methods are introduced to mate aging evenly between old and virgin aggregates and to improve aging conditions. Gel-permeation chromatography(GPC) analysis was performed to evaluate aging of binders coated on coarse aggregates and a matrix separately. Round-shaped aggregates(13m gravel) were used in manufacturing mixtures for analysis of aging levels in recycled mixtures. It was found out that there was significant difference in aging levels between the binder coated on RAP's coarse aggregates and on virgin aggregates in a recycled mixture. The difference in the aging level was reduced by modifying mixing method(RAP and virgin binders were mixed first and then virgin aggregates were introduced). Among A to E mixing methods studied, the D was turned out to be the best.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.8
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• pp.711-716
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• 2003

This paper proposes the method to select the number of optimal mixtures in each state in Continuous Density HMM (Hidden Markov Models), Previously, researchers used the same number of mixture components in each state of HMM regardless spectral characteristic of speaker, To model each speaker as accurately as possible, we propose to use a different number of mixture components for each state, Selection of mixture components considered the probability value of mixture by each state that affects much parameter estimation of continuous density HMM, Also, we use PCA (principal component analysis) to reduce the correlation and obtain the system' stability when it is reduced the number of mixture components, We experiment it when the proposed method used average 10% small mixture components than the conventional HMM, When experiment result is only applied selection of mixture components, the proposed method could get the similar performance, When we used principal component analysis, the feature vector of the 16 order could get the performance decrease of average 0,35% and the 25 order performance improvement of average 0.65%.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.1
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• pp.101-115
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• 2008

Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system.