• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.56-62
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• 2001

본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12％의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.23-30
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• 2013

본 연구에서는 최근 2003년부터 2012년까지의 10년 동안 연최대평균풍속이 발생한 날의 변동풍속으로부터 최초파괴확률(FEP: first excursion probability)을 알아보기 위하여 대표지점 8개 지점을 선정하고, 선정된 각 지점에 대한 최근 10년 동안의 풍속자료는 기상청으로부터 획득했고, 90개의 앙상블 중 정규확률분포로 평가된 12개의 모집단을 선정하여, 최초파괴확률 평가를 실시하였다. 분석결과 FEP의 발생확률은 P모델이 M모델 보다 약 60-200% 크게 나타나는 사실을 알 수 있었고 지표면 10 m에서 실측된 기상청자료의 변동풍속으로부터 지상 320 m까지 추정한 변동풍속의 평균 풍속 난류강도의 수직분포를 확인할 수 있었고, 서울 대구의 경도풍 고도는 약 300 m, 나머지 지점은 약 240-280 m로 나타났고, 지표면부근에서의 난류강도는 0.72 m/s-3.3 m/s로 100 m 높이 까지는 난류강도의 변화율이 증가하는 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권1호
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• pp.115-124
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• 2010

Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.213-218
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• 2013

은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.349-355
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• 2017

철도시스템의 고장은 운행지연 또는 철도사고의 원인이 될 수 있으며, 철도안전을 확보하기 위하여 높은 신뢰성이 요구된다. 철도시스템은 신뢰도 및 가용도를 높이기 위하여 동일 시스템을 다중으로 구성하여 동작 중인 시스템에 고장이 발생한 경우에 대기 시스템이 정상 동작을 수행하도록 설계한다. 일반적으로 시스템의 신뢰도는 시스템을 구성하는 각 요소의 신뢰도를 사용하여 분석하며, 시스템간의 물리적, 기능적, 프로세스적 독립이 보장되지 않는 다중 시스템의 경우는 다중 시스템에 동시에 고장을 유발하는 공통원인고장을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 철도 시스템에서 사용되고 있는 대기 이중계 시스템에 대하여 각 시스템이 독립일 경우와 공통원인고장을 고려한 종속일 경우에 대한 신뢰도를 분석하였다. 신뢰도 분석을 위하여 다중계 구조의 다양성과 시스템 상태 전이별로 모델링이 가능한 마코브 모델을 사용하였으며, 공통고장모드의 분석 유무의 차이점 평가를 통해 시스템 신뢰도평가의 정확도 향상 방안을 제시한다.

• 창의정보문화연구
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• 제6권3호
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• pp.129-139
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• 2020

19세기 이후 다양한 분야의 과학기술이 거듭 성장하면서 의료분야에서도 보다 혁신적인 기술들이 높은 수준에까지 발전하고 있다. 융복합 기술의 촉진으로 인하여 실버계층을 위한 환자만족도 증진 시스템이 국내 메디컬 프로세스에 도입되고 있지만 기존 대형병원을 중심으로 한정적인 운용성을 유지하고 있으며, 서비스 시스템의 환경 여건 및 높은 경제적 비용으로 인하여 중소병원에서의 활용이 불가피한 실정이다. 그로인해 환자 만족도의 취약성 및 실버계층에 대한 서비스 접근성이 낮아지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 HTK(Hidden Markov Model Toolkit)를 이용하여 일반 사용자는 물론 실버 계층과 같은 취약 계층까지 메디컬 서비스에 대한 사용자 접근성을 높일 수 있도록 하고 중소병원에서의 효율적인 환자 만족 서비스 관리가 가능하도록 하는 안드로이드 기반의 저비용 스마트 진료 정보서비스 시스템(Smart Medical treatment Information Service System)설계 기법을 제안한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제55권5호
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• pp.415-423
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• 2022

Economic evaluations in the healthcare are used to assess economic efficiency of pharmaceuticals and medical interventions such as diagnoses and medical procedures. This study introduces the main concepts of economic evaluation across its key steps: planning, outcome and cost calculation, modeling, cost-effectiveness results, uncertainty analysis, and decision-making. When planning an economic evaluation, we determine the study population, intervention, comparators, perspectives, time horizon, discount rates, and type of economic evaluation. In healthcare economic evaluations, outcomes include changes in mortality, the survival rate, life years, and quality-adjusted life years, while costs include medical, non-medical, and productivity costs. Model-based economic evaluations, including decision tree and Markov models, are mainly used to calculate the total costs and total effects. In cost-effectiveness or costutility analyses, cost-effectiveness is evaluated using the incremental cost-effectiveness ratio, which is the additional cost per one additional unit of effectiveness gained by an intervention compared with a comparator. All outcomes have uncertainties owing to limited evidence, diverse methodologies, and unexplained variation. Thus, researchers should review these uncertainties and confirm their robustness. We hope to contribute to the establishment and dissemination of economic evaluation methodologies that reflect Korean clinical and research environment and ultimately improve the rationality of healthcare policies.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.154-159
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• 2015

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.