• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.590-597
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• 1990

To represent shape characteristics of digital closed curve, many algorithms, mainly based on local properties, have been proposed. In this paper, we propose a new algorithm for detecting local curvature maxima which reflects context, i.e., structural or surrounding regional characteristics. The algorithm does not require the value of k as an input parameter which is the major problem in k-curvature method in digital curve, but calculates it at each point depening on the context. The algorithm has been applied to two dimensional image boundaries. The efficiency of the algorithm is addressed by comparing the result of existing contest dependent algorithm.

• 한국지구과학회지
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• 제25권8호
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• pp.656-662
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• 2004

본 연구의 목적은 고등학생을 대상으로 대기와 물의 순환 개념에 대해 과제 상황(과학적 상황과 일상적 상황)에 따른 지식의 출처와 응답에 상황 의존성이 나타나는지 알아보는 것이다. 또한 이러한 상황 의존성과 학습자의 인지 양식과의 관계를 밝히는 것이다. 이를 위해 고등학생 115명을 대상으로 본 연구에서 개발된 과제 상황에 따른 지구과학적 문제 해결 검사지와 인지 양식 검사지(GEFT)가 사용되었다. 지구과학적 문제해결 검사 문항은 동일한 개념에 대해 과학적 상황 10문항, 일상적 상황 10문항으로 총 10쌍의 문항으로 구성되어 있으며 모든 검사 문항은 지식의 출처를 선택하는 하위문항을 포함하고 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 상황에 따른 학생들의 지식의 출처는 상황에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 즉, 과학적 상황과 관련된 문항에서는 ‘학교에서 과학수업시간’을 그리고 일상적 상황과 관련된 문항에서는 ‘일상생활에서의 경험이 주된 지식의 출처였다. 둘째, 과제 상황에 따른 응답의 일관성을 알아보기 위해 각 상황에서 일치하는 응답 수를 일치 점수로 나타내어 비교한 결과, 불일치 점수가 일치 점수에 비해 유의미하게 높았다(p<.01). 따라서 과제 상황에 따른 응답은 일관성 없으며 상황 의존적임을 알 수 있었다. 셋째, 장의존형 학생은 장독립형 학생에 비해 일치 점수가 낮음을 보였는데 이는 인지 양식에 따라 상황의존성에 차이가 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.195-202
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음소가 좌, 우 음소에 따라 발음 방식이 달라질 때 매 음소를 모델링 하는 방법에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해 유니트 감소 알고리즘과 결정 트리(Decision Tree)를 사용하는 방법을 사용하여 비교 연구한다. 유니트 감소 알고리즘은 통계적 특성만을 이용한 알고리즘이며 결정 트리 모델링 방식은 한국어 음운정보와 통계적 정보를 이용하여 문맥종속 음소를 분류하는 방식이다. 특히 본 논문에서는 결정 트리를 사용하여 문맥종속 음소를 분류하는 것에 대하여 상세히 기술한다. 마지막으로 결정 트리를 사용하여 분류된 문맥종속 음소의 성능을 실험하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제61호
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• pp.113-123
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• 2007

The environmental differences between training and testing mode are generally considered to be the critical factor for the performance degradation in speaker recognition systems. Especially, general speaker recognition systems try to get as clean speech as possible to train the speaker model, but it's not true in real testing phase due to environmental and channel noise. So in this paper, the new method of weighting the frame-based likelihood according to frame SNR is proposed in order to cope with that problem. That is to make use of the deep correlation between speech SNR and speaker discrimination rate. To verify the usefulness of this proposed method, it is applied to the context dependent speaker identification system. And the experimental results with the cellular phone speech DB which is designed by ETRI for Koran speaker recognition show that the proposed method is effective and increase the identification accuracy by 11% at maximum.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.37-45
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• 2013

문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-181
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• 2003

한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절＋반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권2호
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• pp.137-144
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• 2023

The current article studied wave propagation in a nonlocal porous thermoelastic half-space with temperature-dependent properties. The problem is solved in the context of the Green-Lindsay theory (G-L) and the Lord- Shulman theory (L-S) based on thermoelasticity with memory-dependent derivatives. The governing equations of the porous thermoelastic solid are solved using normal mode analysis with an eigenvalue approach. In order to illustrate the analytical developments, the numerical solution is carried out, and the effect of local parameter and temperature-dependent properties on the physical fields are presented graphically.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제37호
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• pp.23-48
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• 1999

To improve the performance of automatic labelling system, the context-dependent demiphone unit was proposed. A phone is divided into two parts: a left demiphone that accounts for the left side coarticulation and a right demiphone that copes with the right side context. Demiphone unit provides a better training of the transition between phones. In this paper, If the length of the phone is less than 120 msec, it is split into two demiphones. If the length of the phone is greater than 120 msec, it is divided into three parts. In order to evaluate the performance of the system, we use 452 phonetically balanced words(PBW) database for training and testing phoneme models. According to the experiment, the system using proposed demiphone unit compared with that using old demiphone unit gains 3.83% improved result(71.63%) within 10ms of the duo boundary, and 2.20% improved result(86.41%) within 20ms of the true boundary.