• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.73-76
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• 2001

본 논문에서는 음소인식기와 음소결합확률모델을 이용하여 전화음성을 대상으로 입력음성이 어느 나라 말 인지를 식별할 수 있는 언어식별시스템을 구현하였고 성능을 실험하였다. 시스템은 음소인식기로 입력음성에 대한 음소열을 인식하는 과정, 인식된 음소열을 이용하여 인식대상 언어별 음소결합확률모델을 생성하는 훈련과정, 훈련과정에서 생성된 음소결합확률모델로부터 확률 값을 계산하여 인식결과를 출력하는 식별과정으로 구성된다. 본 논문에서는 음소결합확률모델로부터 우도를 계산할 때 정보이론(Information Theory, Shannon and Weaver, 1949)을 이용하여 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다. 시스템의 훈련 및 실험에는 OGI 11개국어 전화음성 corpus (OGI-TS)를 사용하였으며, 음소인식기는 HTK를 이용하여 구현하였고 음소인식기 훈련에는 NTIMIT 전화음성 DB를 이용하였다. 실험결과 11개국어를 대상으로 45초 길이의 음성에 대해서 평균 $74.1\%$, 10초 길이의 음성에 대해서는 평균 $57.1\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.24-31
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• 2015

효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.1
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• pp.53-62
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• 2009

The real data obtained from field exercises has a crucial role in modeling and simulation of a combat or a wargame. This becomes an important input especially in analyzing weapon systems realization. Many existing models have been using the mean value of the time between each fire. The firing data can be incorporated into a known probability distribution or used directly as an empirical distribution. Data of field exercises are very useful instead of the real combat outcomes. This study finds a new modeling approach and techniques to compare the data with the previously generated outcomes. This fundamental research work will continue to consider more of the various weapon systems, the sizes, and other tactical aspects.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.130-134
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• 2005

본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.6
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• pp.46-52
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• 1992

본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.141-150
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• 1997

분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.21 no.3
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• pp.247-257
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• 2011

In this study the infinite slope model, one of the physical landslide models has been suggested to evaluate the susceptibility of the landslide. However, applying the infinite slope model in regional study area can be difficult or impossible because of the difficulties in obtaining and processing of large spatial data sets. With limited site investigation data, uncertainties were inevitably involved with. Therefore, the probabilistic analysis method such as Monte Carlo simulation and the GIS based infinite slope stability model have been used to evaluate the probability of failure. The proposed approach has been applied to practical example. The study area in Boeun area been selected since the area has been experienced tremendous amount of landslide occurrence. The geometric characteristics of the slope and the mechanical properties of soils like to friction angle and cohesion were obtained. In addition, coefficient of variation (COV) values in the uncertain parameters were varied from 10% to 30% in order to evaluate the effect of the uncertainty. The analysis results showed that the probabilistic analysis method can reduce the effect of uncertainty involved in input parameters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1385-1389
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• 2010

수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.120-125
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• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.642-651
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• 2014

This paper proposes three probabilistic models for syllable-based Korean morphological analysis, and presents the performance of proposed probabilistic models. Probabilities for the models are acquired from POS-tagged corpus. The result of 10-fold cross-validation experiments shows that 98.3% answer inclusion rate is achieved when trained with Sejong POS-tagged corpus of 10 million eojeols. In our models, POS tags are assigned to each syllable before spelling recovery and morpheme generation, which enables more efficient morphological analysis than the previous probabilistic models where spelling recovery is performed at the first stage. This efficiency gains the speed-up of morphological analysis. Experiments show that morphological analysis is performed at the rate of 147K eojeols per second, which is almost 174 times faster than the previous probabilistic models for Korean morphology.