• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.530-536
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• 2021

최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구에서는 SLURP 장기 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 수문요소에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.4\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 0.60의 범위로 $R^2$는 0.77에서 0.60의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A2, A1B, B1 기후변화시나리오 의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정 한 뒤 Change Factor Method로 downscaling 하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 불확실성을 줄이고자 개선된 CA-Markov기법으로 미래 토지이용을 예측하였으며, 월별 NDVI와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래 유출량은 MIROC3.2 hires는 A1B(2080s) 시나리오에서 연 유출량이 21.4% 증가, ECHAM5-OM은 A1B(2050s) 시나리오에서 8.9% 증가하였다. 증발산량은 MIROC3.2 hires가 3%, ECHAM5-OM은 16% 증가하였다. 미래 토양수분량은 현재에 비해 약 1% 정도 증가하였다.

• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2014년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.11-11
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• 2014

Fungal pathogens have huge impact on health and economic wellbeing of human by causing life-threatening mycoses in immune-compromised patients or by destroying crop plants. A key determinant of fungal pathogenesis is their ability to undergo developmental change in response to host or environmental factors. Genetic pathways that regulate such morphological transitions and adaptation are therefore extensively studied during the last few decades. Given that epigenetic as well as genetic components play pivotal roles in development of plants and mammals, contribution of microbial epigenetic counterparts to this morphogenetic process is intriguing yet nearly unappreciated question to date. To bridge this gap in our knowledge, we set out to investigate histone modifications among epigenetic mechanisms that possibly regulate fungal adaptation and processes involved in pathogenesis of a model plant pathogenic fungus, Magnaporthe oryzae. M. oryzae is a causal agent of rice blast disease, which destroys 10 to 30% of the rice crop annually. Since the rice is the staple food for more than half of human population, the disease is a major threat to global food security. In addition to the socioeconomic impact of the disease it causes, the fungus is genetically tractable and can undergo well-defined morphological transitions including asexual spore production and appressorium (a specialized infection structure) formation in vitro, making it a model to study fungal development and pathogenicity. For functional and comparative analysis of histone modifications, a web-based database (dbHiMo) was constructed to archive and analyze histone modifying enzymes from eukaryotic species whose genome sequences are available. Histone modifying enzymes were identified applying a search pipeline built upon profile hidden Markov model (HMM) to proteomes. The database incorporates 22,169 histone-modifying enzymes identified from 342 species including 214 fungal, 33 plants, and 77 metazoan species. The dbHiMo provides users with web-based personalized data browsing and analysis tools, supporting comparative and evolutionary genomics. Based on the database entries, functional analysis of genes encoding histone acetyltransferases and histone demethylases is under way. Here I provide examples of such analyses that show how histone acetylation and methylation is implicated in regulating important aspects of fungal pathogenesis. Current analysis of histone modifying enzymes will be followed by ChIP-Seq and RNA-seq experiments to pinpoint the genes that are controlled by particular histone modifications. We anticipate that our work will provide not only the significant advances in our understanding of epigenetic mechanisms operating in microbial eukaryotes but also basis to expand our perspective on regulation of development in fungal pathogens.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.15-23
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• 2016

본 논문에서는 신체 부분 포즈를 이용한 깊이 영상 포즈렛과 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제스처는 순차적인 포즈로 구성되어 있기 때문에, 제스처를 인식하기 위해서는 시계열 포즈를 획득하는 것에 중점을 두고 있어야 한다. 하지만 인간의 포즈는 자유도가 높고 왜곡이 많기 때문에 포즈를 정확히 인식하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 본 논문에서는 신체의 전신 포즈를 사용하지 않고 포즈 특징을 정확히 얻기 위해 부분 포즈를 사용하였다. 본 논문에서는 16개의 제스처를 정의하였으며, 학습 영상으로 사용하는 깊이 영상 포즈렛은 정의된 제스처를 바탕으로 생성하였다. 본 논문에서 제안하는 깊이 영상 포즈렛은 신체 부분의 깊이 영상과 해당 깊이 영상의 주요 3차원 좌표로 구성하였다. 학습과정에서는 제스처를 학습하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 정의된 제스처를 입력받은 후, 3차원 관절 좌표를 획득하여 깊이 영상 포즈렛이 생성되었다. 그리고 깊이 영상 포즈렛을 이용하여 부분 제스처 HMM을 구성하였다. 실험과정에서는 실험을 위해 깊이 카메라를 이용하여 실험 영상을 입력받은 후, 전경을 추출하고 학습된 제스처에 해당하는 깊이 영상 포즈렛을 비교하여 입력 영상의 신체 부분을 추출한다. 그리고 HMM을 적용하여 얻은 결과를 이용하여 제스처 인식에 필요한 부분 제스처를 확인한다. 부분 제스처를 이용한 HMM을 이용하여 효과적으로 제스처를 인식할 수 있으며, 관절 벡터를 이용한 인식률은 약 89%를 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.25-46
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• 2020

본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권5호
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• pp.655-665
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• 2000

산림의 지형적 위치에 따라 수종 구성에 차이가 있을 것이라는 가정 하에, 점봉산 일대 천연활엽수림의 세가지 지형적 위치(계곡, 산복, 능선)에 대한 천이 경향을 비교 분석하였다. 계곡, 산복, 능선에서 각각 20개씩 총 60개의 $20m{\times}20m$ 표본구를 설정하여 현재 상층 임관을 형성하는 상층목들의 수종, 수고. DBH를 조사하고 상층목 밑에서 자라는 하층목의 수종을 조사했다. 시간이 지나면서 상층목이 그 밑에서 자라는 하층목에 의해서 대치되는 천이 경향을 Markov chain의 통계학적 이론을 응용한 추이행렬 모델을 사용하여 예측했다. 연구 결과, 계곡에서는 현재 우점 수종인 신갈나무와 물푸레나무가 각각 약 23%와 약 21%의 구성 비율에서 약 200년 후에 이르게될 안정상태에 가면 두 수종 모두 약 4% 정도로 현저히 감소할 것으로 추정되었다. 반면에, 전나무, 고로쇠나무, 피나무, 난티나무 동은 안정상태에서 증가할 것으로 예측되었다. 산복에서는 약 250년 후에 이르게될 안정상태가 되면, 현재 우점 수종인 가래나무, 음나무, 피나무가 현재의 구성 비율인 15%, 8%. 15%에서 각각 2%, 1%, 5%로 현저히 감소할 것이 괄목할 만한 결과였다. 능선에서는 현재의 절대 우점 수종인 신갈나무가 58%의 구성 비율에서 약 200년 후에 이르게될 안정상태에서는 8%로 상당히 감소하고, 고로쇠나무와 피나무가 현재의 4%와 3% 의 구성 비율이 각각 20%와 40%로 증가할 것으로 예측되었다. 전반적으로 연구대상 산림은 극상 군집이 아닌 천이가 진행 중인 상태이며, 입지 조건과 식생 발달 상황에서 여러 가지의 변수가 작용하겠지만, 상층 임관의 수종 구성 상 안정상태에 도달하려면 약 200년 이상의 기간이 소요될 것으로 추정되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.167-194
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• 2019

본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권5호
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• pp.613-619
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• 2005

Indigenous Yakutian cattle' adaptation to the hardest subarctic conditions makes them a valuable genetic resource for cattle breeding in the Siberian area. Since early last century, crossbreeding between native Yakutian cattle and imported Simmental and Kholmogory breeds has been widely adopted. In this study, variations at 22 polymorphic microsatellite loci in 5 populations of Yakutian, Kholmogory, Simmental, Yakutian-Kholmogory and Yakutian-Simmental cattle were analysed to estimate the genetic contribution of Yakutian cattle to the two hybrid populations. Three statistical approaches were used: the weighted least-squares (WLS) method which considers all allele frequencies; a recently developed implementation of a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method called likelihood-based estimation of admixture (LEA); and a model-based Bayesian admixture analysis method (STRUCTURE). At population-level admixture analyses, the estimate based on the LEA was consistent with that obtained by the WLS method. Both methods showed that the genetic contribution of the indigenous Yakutian cattle in Yakutian-Kholmogory was small (9.6% by the LEA and 14.2% by the WLS method). In the Yakutian-Simmental population, the genetic contribution of the indigenous Yakutian cattle was considerably higher (62.8% by the LEA and 56.9% by the WLS method). Individual-level admixture analyses using STRUCTURE proved to be more informative than the multidimensional scaling analysis (MDSA) based on individual-based genetic distances. Of the 9 Yakutian-Simmental animals studied, 8 showed admixed origin, whereas of the 14 studied Yakutian-Kholmogory animals only 2 showed Yakutian ancestry (>5%). The mean posterior distributions of individual admixture coefficient (q) varied greatly among the samples in both hybrid populations. This study revealed a minor existing contribution of the Yakutian cattle in the Yakutian-Kholmogory hybrid population, but in the Yakutian-Simmental hybrid population, a major genetic contribution of the Yakutian cattle was seen. The results reflect the different crossbreeding patterns used in the development of the two hybrid populations. Additionally, molecular evidence for differences among individual admixture proportions was seen in both hybrid populations, resulting from the stochastic process in crossing over generations.