• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.9-15
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• 2001

본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.104-115
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• 2010

유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 알고리즘과 MAUT를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.409-418
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• 2015

IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4B호
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• pp.354-361
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• 2011

스마트 홈 분야에 대한 관심의 증가와 기술적인 발전은 상황인지 서비스와 베이시안 네트워크 알고리즘, 트리 구조 알고리즘 그리고 유전자 추측 알고리즘과 같은 예측 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 상황 인지 서비스는 개별적인 사용자의 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 사용자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움 주는 것을 의미한다. 하지만 상황인지 서비스를 구현 하는 것은 상황정보와의 부합성 문제와 예외적인 상황 처리가 고려하는데 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 지능형 순차적 매칭 방식 알고리즘(Intelligent Sequential Matching Algorithm : ISMA)을 제안하고, 페트리 넷에 시간 개념을 추가하여 시간 페트리 넷(Timed Petri-net : TPN)으로 모델링한다. 제안한 지능형 순차적 매칭 알고리즘의 유효성을 증명하기 위하여 시나리오를 제시하고, 그것을 모델링 한다. 또한 동일한 실험 조건 아래, 기존의 예측 알고리즘과 비교를 통하여 과 제안된 알고리즘의 예측 정확도가 4~6% 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1417-1426
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• 2004

유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.810-819
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• 2013

FCM 클러스터링 알고리즘은 대표적인 분할기반 군집화 알고리즘이며 다양한 분야에서 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 FCM 클러스터링 알고리즘은 잡음 및 지역 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제, 초기 원형과 클러스터 개수 설정 문제 등이 존재한다. 본 논문에서는 FCM 알고리즘의 결과를 해당 속성의 데이터 축에 사상하여 퍼지구간을 결정하고, 결정된 퍼지구간을 FDT에 적용함으로써 FCM 알고리즘이 가지는 문제 중 잡음 및 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제를 개선하는 시스템을 제안한다. 또한 실제 교통데이터와 강수량 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 모델과 FCM 클러스터링 알고리즘을 비교한다. 실험 결과를 통해 제안 모델은 잡음 및 데이터에 대한 민감도를 완화시킴으로써 보다 안정적인 결과를 제공하며, FCM 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템보다 직관적인 결과와의 일치율을 높여줌을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.23-30
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• 2008

유비쿼터스 환경에서 상황정보 인식 분야를 연구하면서 가장 밑바탕에서 기초가 될 수 있는 것은 인터넷 기술과 XML(Extensible Markup Language)이다. 인터넷을 통한 통신에서 XML 데이터의 사용이 일반화되고 있으며 데이터의 형태는 연속적이다. 그리고 XML 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하기 위한 방안들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의처리를 효율적으로 수행하기 위한 기반연구로써 XML을 레이블의 순서화된 트리로 모델링하여 온라인 환경에서 빈발한 구조를 추출하는 마이닝 방법을 제안한다. 즉, 지속적으로 입력되는 XML 데이터의 구조를 트리로 모델링하고 각각의 트리를 하나의 트리 집합의 구조로 표현하여 현재 윈도우 시점에서 빈발한 구조를 정확하고 빠르게 추출하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 XML의 질의 처리 및 색인 구성의 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권5호
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• pp.635-644
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• 2016

Birds play a main role in the formation and change of forest structures as they are seed-dispersal agents. This study aims to identify birds consuming fruits and seeds of the tree and their associated fruits and seeds on Jeju Island in the context on the forest restoration in Korea. We conducted field surveys twice a month from 2013 to 2015 at nine study sites located across Jeju Island and collected available photographic and observation records. A total of 50 species of birds consuming fruits and seeds of the tree were identified and birds belonging to Bombycillidae, Pycnonotidae, Zosteropidae, Sturnidae and Fringillidae were confirmed as major birds consuming fruits and seeds of the tree. Gulping was the dominant type of feeding as well as crushing, but relationship between the size of a bird and the number of fruit and seed species used by the bird was not significant. We also documented that 118 fruit and seed species were consumed by birds and that shrubby fruits and seeds were more consumed by birds than those of other plant types. The relative consumption rate of fruits and seeds ranged from 0.02 to 0.44, but five species were the most important fruits and seeds for birds. Our finding suggest that avian frugivorous gulpers will benefit the seed dispersal, especially of five fruiting plants, providing useful baseline data for forest restoration and urban park design.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.667-669
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• 2005

유비쿼터스 시대를 향하여 나아가는 현대 사회에서 사람들을 위한 추천시스템은 필수 불가결한 요소 중의 하나이다. 추천 시스템 중에서 사용자의 성별, 나이, 직업 등의 인구 통계적 요소를 고려한 시스템이 주를 이루고 있지만 이러한 시스템에는 어느 정도의 한계가 있다. 추천에 있어서 사용자의 기분, 날씨, 온도 등 주변 환경의 상황이 반영되지 않고 있고 학습을 위한 데이터에 대한 신뢰도 또한 문제가 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상황정보(Context Information)와 공간 데이터 마이닝(Spatial Data Mining) 기법을 이용한 향상된 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 보다 정확한 추천을 위해 첫째, 날씨, 온도, 사용자의 기분 등의 상황정보를 고려하였다. 그리고 사용자의 유사도 측정을 통해 학습 데이터의 신뢰도를 향상시켰으며, 셋째, 의사결정 트리(Decision Tree) 기법을 이용하여 추천의 정확도를 높였다. 실험을 통하여 측정한 결과 제안하는 추천시스템이 기존의 인구 통계적 요소만을 고려한 시스템이나 의사결정 트리만을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.