• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.367-373
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• 2022

VANET은 애드 혹 네트워크의 한 종류로 네트워크 인프라 없이 도로를 운행하는 자동차 노드들 사이에서 혹은 자동차들과 RSU 사이에서 운전자에게 주변의 교통 정보를 제공하고 탑승자에게 다양한 부가 정보를 제공하기 위해 생성되는 네트워크이다. VANET을 구성할 때 CCN을 기반으로 하는 경우 사용자는 필요한 자료를 저장하는 서버 주소를 지정하지 않고 키워드 등으로 주변 교통 콘텐츠를 조회할 수 있고 네트워크에 참여하는 주변 노드들의 캐시 정보를 즉시 사용할 수 있으며 멀티캐스트 전송으로 다른 노드들과 쉽게 정보를 공유할 수 있다. 본 논문은 VCCN에 참여하는 노드들이 다양한 무선 채널을 사용하는 경우 각 무선 채널에 대해 데이터 전송 성능을 측정하고 평가하였다. 모의실험 결과 802.11a 무선 채널이 다른 채널에 비해 전반적으로 전송 성능이 우수하였다. 또한 채널의 데이터 전송 용량이 허용하는 범위 내에서 CCN의 멀티캐스트 통신 속성에 의해 동시에 여러 노드가 데이터를 수신하는 경우 물리적으로 제공하는 네트워크 대역폭 이상으로 데이터를 전송할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제27권4호
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• pp.191-199
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• 2008

본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.203-210
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• 2017

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.51-64
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• 2004

표기 체계인 한글을 한국어 음가로 변환하는 음운변동 규칙을 역으로 적용하여, 한국어 음가를 한국어를 표기하는 문자 체계인 한글로 전환시키는 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표이다. 제정된 규칙은 한국어 음성인식에 있어서 매우 귀중한 역할을 담당한다. 일반적인 음성인식 기법은 수회의 학습과정을 통하여 추출된 음성의 표준패턴과 인식 대상으로 입력된 음성을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이 때 표준 음성패턴이 띄어쓰기 단위의 어절이라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 하므로 표준패턴을 위한 방대한 데이터베이스의 구축은 물론 표준패턴과의 비교 회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 이에 대한 대안인 음절 단위 인식의 경우는 인식된 음가가 실제의 한글 표기와 맞지 않으므로, 인식된 결과를 출력할 때에 실제의 한글표기로 변환해 주어야 하는 과제를 안게 된다. 이 과제를 해결하는 과정, 즉 일련의 한국어 음가들을 일련의 한글 표기 문자로 바꾸어 주는 과정에서는 본 논문에서 제안한 표준 한국어 음가 - 표기 문자 변환 규칙을 적용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 새롭게 제안된 표준 한글 음가-표기 문자 변환 규칙을 사용하여 한국어 음가를 한글 표기로 변환하는 시스템을 구현하였다. 그리고, 고안된 규칙의 무결성을 보이기 위하여 표준 발음규칙 30항을 반영하는 데이터 집합을 이용하여 구현된 시스템을 시험하였으며, 그 실험 결과를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.13-33
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• 2020

본 연구는 자모 단위의 임베딩과 회선 신경망을 활용한 한국어 감성 분석 알고리즘을 제안한다. 감성 분석은 텍스트에서 나타난 사람의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터 분석을 위한 자연어 처리 기술이다. 최근 한국어 감성 분석을 위한 연구는 꾸준히 증가하고 있지만, 범용 감성 사전을 사용하지 못하고 각 분야에서 자체적인 감성 사전을 구축하여 사용하고 있다. 이와 같은 현상의 문제는 한국어 특성에 맞지 않게 형태소 분석을 수행한다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 감성 분석 절차 중 형태소 분석을 배제하고 초성, 중성, 종성을 기반으로 음절 벡터를 생성하여 감성 분석을 하는 모델을 개발하였다. 그 결과 단어 학습 문제와 미등록 단어의 문제점을 최소화할 수 있었고 모델의 정확도는 88% 나타내었다. 해당 모델은 입력 데이터의 비 정형성에 대한 영향을 적게 받으며, 텍스트의 맥락에 따른 극성 분류가 가능하게 되었다. 한국어 특성을 고려하여 개발된 본 모델이 한국어 감성 분석을 수행하고자 하는 비전문가에게 보다 쉽게 이용될 수 있기를 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제23권
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• pp.207-261
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• 1992

The purpose of this study is (1) to design and test a database which can be automatically classified, and (2) to generate automatic classification number by processing the keywords in titles using the code combination method of Colon Classification(CC) as well as an automatic recognition of subjects in order to develop an automatic classification system (Auto BC System) based on CC which can be applied to any research library. To conduct this study, 1,510 words in the fields of agricultrue and medicine were selected, analized in terms of [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC, and included in a database for classification. For the above-mentioned subject fields, the principle of an automatic classification was specified in order to generate automatic classification codes as well as to perform an automatic subject recognition of the titles included. Whenever necessary, editing, deleting, appending and reindexing of a database can be made in this automatic classification system. Appendix 1 shows the result of the automatic classification of books in the fields of agriculture and medicine. The results of the study are summarized below. 1. The classification number for the title of a book can be automatically generated by using the facet principles of Colon Classification. 2. The automatic subject recognition of a book is achieved by designing a database making use of a globe-principle, and by specifying the subject field for each word. 3. The automatic subject-recognition of input data is achieved by measuring the number of searched words by each subject field. 4. The combination of classification numbers is achieved by flowcharting of classification formular of each subject field. 5. The efficient control of classification numbers is achieved by designing control codes on the database for classification. 6. The automatic classification by means of Auto BC has been proved to be successful in the research library concentrating on a Single field. The general library may have some problem in employing this system. The automatic classification through Auto BC has the following advantages: 1. Speed of the classification process can be improve. 2. The revision or updating of classification schemes can be facilitated. 3. Multiple concepts can be expressed in a single classification code. 4. The consistency of classification can be achieved with the classification formular rather than the classifier's subjective judgement. 5. A user's retrieving process can be made after combining the classification numbers through keywords relating to the material to be searched. 6. The materials can be classified by a librarian without subject backgrounds. 7. The large body of materials can be quickly classified by means of a machine processing. 8. This automatic classification is expected to make a good contribution to design of the total system for library operations. 9. The information flow among libraries can be promoted owing to the use of the same program for the automatic classification.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-56
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• 2000

본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권1호
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• pp.97-102
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• 2000

부대역 코딩은 데이터의 압축을 위해 신호의 주파수를 부대역 필터로 통과시켜 서로 상관이 없는 주파수대역으로 분할하여 각 대역의 신호의 에너지에 적합한 비트 할당을 사용하여 인코딩한다. 실제로 부대역 신호의 코딩은 PCM, DPCM이 사용되는 데 고압축의 전송속도를 얻기 위해서 벡터양자기를 사용하였다. 대부분의 연구자들은 부호화기의 오차에만 주안점을 두고 전체 필터대역의 회복오차와 이 오차가 필터대역에 의존되는 것에는 연구가 진행되지 않았다. 본 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석과 최적구현의 새로운 접근방법을 제공하여 준다. 본 논문에서는 부대역 코덱에서 벡터양자기의 코드 북의 크기와 벡터크기 그리고 대역필터계수에 의존되는 전체 시스템의 회복오차인 Mean Squared reconstruction Error(MSE)를 계산하였다. 본 논문에서는 각 대역의 구조에서 이 MSE로 양자화를 모델링하고 주어진 전송속도, 필터길이, 입력신호 상관모델의 함수인 이 MSE를 최소화하는 최적의 Finite Impulse Response(FIR) 필터를 구현하였다. 최적구현의 예로 2-채널의 paraunitary 필터뱅크의 4-tap 필터계수를 구하였다. 이 paraunitary 최적의 필터 계수들을 Monte Carlo 모의시험을 사용하여 구하였다. 이 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석방법을 제공하여 주어서 그 활용도가 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.129-152
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• 2022

디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.