• 제목/요약/키워드: Multi-task Architecture

검색결과 63건 처리시간 0.018초

DP 알고리즘에 의한 발음사전 전처리와 문맥종속 자소별 MLP를 이용한 영어 발음사전 생성기의 개선 (Improvements of an English Pronunciation Dictionary Generator Using DP-based Lexicon Pre-processing and Context-dependent Grapheme-to-phoneme MLP)

  • 김회린;문광식;이영직;정재호
    • 한국음향학회지
    • /
    • 제18권5호
    • /
    • pp.21-27
    • /
    • 1999
  • 본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30~50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

  • PDF

부산도시보건소의 기능별 공간구성 및 면적배분에 관한 연구 (AA Study of Spatial Composition and Area Distribution by Function in Public Health Centers of Busan)

  • 조희영;윤소희;김석태
    • 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.55-65
    • /
    • 2015
  • Purpose: Korea is increasing in the demand for medical services due to rapid economic growth and population aging in modern society. Thus, the importance has been emphasized for the health promotion in the community and the publicity and substantiality of public health centers. However, the environment is insufficient, compared to required functions and developed services as a urban public health center. The purpose of this study is to analysis the plane type and area composition of public health centers in Busan and to identify the property of their spatial configuration Methods: Eight public health centers in Busan, were classified, which had been selected as a medical tourism city. Subsequently, space requirements were analyzed, facilities were typed, vertical, horizontal spaces were reviewed, and area ratios by business function were calculated. Results: A review of the property of spatial configuration and an analysis of the area ratio revealed the three findings. 1)The horizontal analysis found various types: a single type, a multi-type, a radial type, and a circular type, 2)The vertical analysis showed that since a care function (general practice), and a task function (maternal and child health) were concentrated in lower level spaces, the lobby and core were closed located for providing quick medical services. 3)The analysis of the area ratio in public health centers in terms of their function indicated that each public health center' programs had the greatest influence on the area. Implications: This study attempted to present spatial structural problems and improvements for city public health center by identifying their state and classify their functions and types and by calculating the ratio of their area configuration according to the spatial composition. It was thus aimed to presenting implications in establish public functions and roles by activating business through in connection with the number of municipalities in many ways, such as regional health. medical welfare, etc. to improve the health of local residents, and by providing differentiated programs in accordance with local characteristics.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권3호
    • /
    • pp.1-19
    • /
    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.