• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권1호
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• pp.13-20
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• 2005

본 논문에서는 M. Bilginer 등이 제안한 CVEM(common vector extraction method)을 이용하여 한국어 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. CVEM은 학습용 음성신호들로부터 공통된 특징의 추출이 비교적 간단하고, 많은 계산 량을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 인식 결과를 보여주는 알고리즘이다. 그러나 학습 음성의 개수를 일정 한도 이상으로 늘릴 수 없고, 추출된 공통벡터들 간의 구별정보(discriminant information)를 가지고 있지 않다는 문제점을 가지고 있다. 임의의 음성군으로부터 최적의 공통벡터를 추출하기 위해서는 다양한 음성들을 학습에 사용해야만 하는데 CVEM은 학습용 음성 개수에 제한이 있으므로 지속적인 인식률 향상을 기대하기 어렵다. 또한 공통벡터들 간의 구별정보 부재는 단어 결정에 있어서 치명적인 오류의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 CVEM이 가지고 있는 이러한 문제점들을 보완하면서 인식률을 향상시킬 수 있는 새로운 방법인 KSCM(k-clustering subspace method)과 DCVEM(discriminant common vector extraction method)을 제안하였고 이 방법을 사용하여 고립단어를 인식하였다. 그리고 제안한 방법들의 우수성을 입증하기 위해 ETRI에서 제작한 음성 데이터베이스를 사용, 다양한 방법으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존 방법의 문제점들을 모두 극복할 수 있었을 뿐 아니라 기존에 비해 계산량의 큰 증가 없이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.167-175
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• 2019

최근 건강검진센터는 병원의 보조시설에서 핵심적이고 독립적인 의료시설로 위상이 높아지고 있다. 그러나 검진센터를 비롯한 의료시설들은 공간 및 인간간의 관계가 주체가 되는 가변적 특성으로 인하여 개선이 쉽지 않다. 이에 검진센터의 문제점과 및 개선방법을 발견하기 위하여 보행자 기반 이산사건시뮬레이션 분석프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램은 5가지 평가지표와 수검자 밀도를 분석할 수 있도록 구축하였으며, 시뮬레이션을 통해 소요시간, 수용능력, 검사항목별 대기열 규모를 분석하여 문제점을 도출하였다. 제안된 평가방법을 통해 검사시간이 길어지는 가장 큰 원인은 대기열의 증가와 집중에 의한 장시간 대기자의 발생으로 밝혀졌다. 적정한 서비스 재배분으로 대기열을 분산시켜 검사시간을 크게 단축시킬 수 있었으며 조정안의 검증 결과, 수검인원 18% 증가, 1인당 수검시간 15% 단축, 이동거리 5.5% 단축의 효과를 정량적으로 계산해 낼 수 있었다. 또한 히트맵 분석과 병행한 공간 재배치 계획으로 복도의 교차부에 집중되었던 과밀현상을 해소할 수 있었으며, 이는 통행자와 대기자간의 혼잡을 줄이는 긍정적 효과를 가져올 것이다. 본 연구는 분석프로그램을 구축하기 위한 기초적 성격을 가진 알고리즘 중심의 검토연구이지만, 이러한 복잡계 시뮬레이션 분석방법론은 운영 중인 시스템을 중단시키지 않으면서도 저비용의 최적 대안을 도출하는 도구로서 충분한 활용가치를 가질 수 있을 것으로 기대하고 있다.