• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.25-33
• /
• 2012

본 논문에서는 모바일 환경에서 음성인식한 결과에 포함된 오류를 교정하는 규칙기반 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 처리시간이나 메모리에 제약을 받는 모바일 환경을 고려하여 다음과 같이 구성된다. 오류 교정 속도를 최소화하기 위해서, 음절 해체 및 조합 과정이나 형태소 분석 등의 처리를 줄이고, 최장일치 규칙 선택기준을 바탕으로 오류 발생 추정 지점에서 교정 후보도 하나만 생성한다. 제안하는 방법은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 어절사전이나 형태소분석기를 사용하지 않고, 규칙도 유형별로 따로 구분하지 않고 통합하여 저장한다. 제안하는 방법은 모델의 수정 및 유지보수가 용이하도록, 오류교정규칙을 학습말뭉치에서 자동으로 추출하여 구축한다. 실험결과 제안하는 방법은 음성인식 결과에 대하여 정확률을 5.27% 정도 재현율을 5.60% 정도 개선하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.284-295
• /
• 2003

The servo tracks of disk drives are constructed at the time of manufacture with the equipment of servo track writer. Because of the imperfection of servo track writer, disk vibrations and head fluctuations during servo track writing process, the constructed servo tracks might deviate from perfect circles and take eccentric shapes. The servo track writing error should be corrected because it might cause interference with adjacent tracks and irrecoverable operation error of disk drives. The servo track writing error is repeated every disk rotation and so is periodic time function. In this paper, we propose a new correction algorithm of servo track writing error based on iterative teaming approach. Our correction algorithm can learn iteratively the servo track writing error as accurately as is desired. Furthermore, our algorithm is robust to system model errors, is computationally simple, and has fast convergence rate. In order to demonstrate the generality and practical use of our work, we present the convergence analysis of our correction algorithm and some simulation results.

• 응용통계연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.75-83
• /
• 2016

본 연구에서는 금융시장 통합화에 따른 금융 시장 전염을 생물학적 전염개념에 기초하여 분석하는 검정 방법론을 제시하였다. 금융 시장 통합화를 측정하기 위하여 U-통계량을 사용하였고, 금융 시장 전염 검정을 위하여 단일방정식 오차수정 모형을 중심으로 잠재 요인모형, 분위수 회귀모형과 런검정을 사용하였다. 시뮬레이션결과 단일방정식 오차수정 모형이 자기상관을 갖는 오차항을 포함한 선형 회귀모형에서 비교적 높은 수준의 적합도를 일관성 있게 보여 주고 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권8호
• /
• pp.173-178
• /
• 2012

어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.824-833
• /
• 2006

In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) model. From this model, a measurement system of lane markings and obstacles is proposed. The system also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by virtue of the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations due to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We con finned that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제16권3호
• /
• pp.1004-1011
• /
• 2016

The inaccurate model parameters in the predictive current control of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SMPMSM) affect the current dynamic response and steady-state error. This paper presents a model parameter correction algorithm based on the relationship between the errors of model parameters and the static errors of dq-axis current. In this correction algorithm, the errors of inductance and flux are corrected in two steps. Resistance is ignored. First, the proportional relations between inductance and d-axis static current errors are utilized to correct the error of model inductance. Second, the flux is corrected by utilizing the proportional relations between flux and q-axis static current errors under the condition that inductance is corrected. An experimental study with a 100 W SMPMSM is performed to validate the proposed algorithm.

• 응용통계연구
• /
• 제35권1호
• /
• pp.93-104
• /
• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.446-451
• /
• 2017

본 논문에서의 문맥의존 철자오류(Context-Sensitive Spelling Error) 교정 기법은 샤논(Shannon)의 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 논문에서 제안하는 교정 기법의 향상에는 보간(interpolation)을 사용하며, 일반적인 보간 방법은 확률의 중간 값을 채우는 방식으로 N-gram에 존재하지 않는 빈도를 (N-1)-gram과 (N-2)-gram 등에서 얻는다. 이와 같은 방식은 동일 통계 말뭉치를 기반으로 계산하는데 제안하는 방식에서는 통계 말뭉치와 교정 문서간의 빈도 정보를 이용하여 보간 한다. 교정 문서의 빈도를 이용하였을 때 이점은 다음과 같다. 첫째 통계 말뭉치에 존재하지 않고 교정 문서에서만 나타나는 신조어의 확률을 얻을 수 있다. 둘째 확률 값이 모호한 두 교정 후보가 있더라도 교정 문서를 참고로 교정하게 되어 모호성을 해소한다. 제안한 방법은 기존 교정 모형보다 정밀도와 재현율의 성능향상을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1592-1596
• /
• 2007

Accuracy of flood forecasting is an important non-structural measure on the flood control and mitigation. Hence, combination of horologic model with real time error correction became an important issue. It is one of the efficient ways to improve the forecasting precision. In this work, an approach based on Kalman Filter (KF) is proposed to continuously revise state estimates to promote the accuracy of flood forecasting results. The case study refers to the Wi River in Korea, with the flood forecasting results of Xinanjiang model. Compared to the results, the corrected results based on the Kalman filter are more accurate. It proved that this method can take good effect on hydrologic forecasting of Wi River, Korea, although there are also flood peak discharge and flood reach time biases. The average determined coefficient and the peak discharge are quite improved, with the determined coefficient exceeding 0.95 for every year.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.81-97
• /
• 2002

Unlike the existing supply-centered water policy, demand management policy of water has become an increasingly important issue in Korea. This paper attempts to analyse the demand for domestic water in Seoul. We employed Engle-Granger's error correction model(ECM) to deduced the price and income elasticities of the water demand. Particularly, we used accounted water amounts instead of supplied water amounts as representative variable of water demand. The result indicates that ECM set up is appropriate and short-run and long-run price elasticities derived by the model are -0.145 and -1.414. In contrast with other studies, we can conclude that the water demand for the water price is elastic. Besides, we can infer from this result that the water price policy with respect to a decrease of leakage ratio is more effective.