• 제목/요약/키워드: sequence-to-sequence 모델

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선재압연공정의 소재 자유표면 형상예측 (Prediction of Stress Free Surface Profile of Wrokpiece in Rod Rolling Process)

  • 이영석;김영호;진영은
    • 한국정밀공학회지
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    • 제17권9호
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    • pp.174-180
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    • 2000
  • A reliable analytic model that determines the cross sectional shape of a workpiece(material) in round-oval(or oval-round) pass sequence has been developed. the cross sectional shape of an outgoing workpiece is predicted by using the linear interpolation of the radius of curvature of an incoming workpiece and that of roll groove to the roll axis direction. The requirements we placed on the choice of the weighting function were to ensure boundary conditions specified. The validity of the analytic model has been examined by hot rod rolling experiment with the roll gap and specimen size changed. The cross sectional shape and area of a workpiece predicted by the proposed analytic model were good agreement with those obtained experimentally. It was found that the analytic model has not only simplicity and accuracy for practical usage but also save a large amount of computational time compared with finite element method.

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가산잡음환경에서 강인음성인식을 위한 은닉 마르코프 모델 기반 손실 특징 복원 (HMM-based missing feature reconstruction for robust speech recognition in additive noise environments)

  • 조지원;박형민
    • 말소리와 음성과학
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    • 제6권4호
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    • pp.127-132
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    • 2014
  • This paper describes a robust speech recognition technique by reconstructing spectral components mismatched with a training environment. Although the cluster-based reconstruction method can compensate the unreliable components from reliable components in the same spectral vector by assuming an independent, identically distributed Gaussian-mixture process of training spectral vectors, the presented method exploits the temporal dependency of speech to reconstruct the components by introducing a hidden-Markov-model prior which incorporates an internal state transition plausible for an observed spectral vector sequence. The experimental results indicate that the described method can provide temporally consistent reconstruction and further improve recognition performance on average compared to the conventional method.

혼합모델 조립라인의 다목적 투입순서 문제를 위한 유전알고리즘 (A Genetic Algorithm for a Multiple Objective Sequencing Problem in Mixed Model Assembly Lines)

  • 현철주;김여근
    • 대한산업공학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.533-549
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    • 1996
  • This paper is concerned with a sequencing problem in mixed model assembly lines, which is important to efficient utilization of the lines. In the problem, we deal with the two objectives of minimizing the risk of stoppage and leveling part usage, and consider sequence-dependent setup time. In this paper, we present a genetic algorithm(GA) suitable for the multi-objective optimization problem. The aim of multi-objective optimization problems is to find all possible non-dominated solutions. The proposed algorithm is compared with existing multi-objective GAs such as vector evaluated GA, Pareto GA, and niched Pareto GA. The results show that our algorithm outperforms the compared algorithms in finding good solutions and diverse non-dominated solutions.

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한국인의 영어 인식을 위한 문맥 종속성 기반 음향모델/발음모델 적응 (Acoustic and Pronunciation Model Adaptation Based on Context dependency for Korean-English Speech Recognition)

  • 오유리;김홍국;이연우;이성로
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제68권
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    • pp.33-47
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    • 2008
  • In this paper, we propose a hybrid acoustic and pronunciation model adaptation method based on context dependency for Korean-English speech recognition. The proposed method is performed as follows. First, in order to derive pronunciation variant rules, an n-best phoneme sequence is obtained by phone recognition. Second, we decompose each rule into a context independent (CI) or a context dependent (CD) one. To this end, it is assumed that a different phoneme structure between Korean and English makes CI pronunciation variabilities while coarticulation effects are related to CD pronunciation variabilities. Finally, we perform an acoustic model adaptation and a pronunciation model adaptation for CI and CD pronunciation variabilities, respectively. It is shown from the Korean-English speech recognition experiments that the average word error rate (WER) is decreased by 36.0% when compared to the baseline that does not include any adaptation. In addition, the proposed method has a lower average WER than either the acoustic model adaptation or the pronunciation model adaptation.

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권한이동 모델링을 통한 은닉 마르코프 모델 기반 침입탐지 시스템의 성능 향상 (Performance Improvement of Infusion Detection System based on Hidden Markov Model through Privilege Flows Modeling)

  • 박혁장;조성배
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제29권6호
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    • pp.674-684
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    • 2002
  • 기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.

K-mer Based RNA-seq Read Distribution Method For Accelerating De Novo Transcriptome Assembly

  • Kwon, Hwijun;Jung, Inuk
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.1-8
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    • 2020
  • 본 논문에서는 드노보 전사체 어셈블리의 수행시간을 단축하기 위해 RNA-seq 서열을 유전자계 정보를 활용하여 여러 노드로 분산이 가능한 방법을 제시한다. 제안하는 전사체 서열 데이터 분산기법의 성능을 측정하기 위해 애기장대의 리드를 4개의 데이터 셋(전체 비분류 리드, 완전 분류 리드, 모델 분류 리드, 무작위 분류 리드)으로 구성하여 실험을 수행하였다. 전체 비분류 데이터와 비교하여 생성된 유전자 콘티그(Contig)는 95% 일치하였고 동일한 리소스들을 사용하는 단일 노드에 비해 본 연구에서 제시하는 분산환경분산 환경 기반의 어셈블리 수행시간은 4.2배 단축되었다.

신뢰도 물리모델을 이용한 인간신뢰도분석 연구 (Human Reliability Analysis Using Reliability Physics Models)

  • Moo-sung Jae
    • 한국안전학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.123-130
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    • 2002
  • 본 논문은 사고관리방안 수행에 있어서 발생되는 인적오류의 정량적 평가방법을 개발하여 공동범람 사고관리방안의 예제문제에 적용한 연구결과를 기술하고있다. PSA에서 사용되었던 기존의 인간오류평가 방법론인 THERP, HCR, SLIM-MAUD 방법의 특징을 검토하여 장단점을 기술하였다. 본 연구에서 제시하는 인간오류평가 방법론은 신뢰도물리모델을 이용하는 새로운 HRA 분석방법이다. 불확실성 분석을 위하여 MAAP 코드와 LHS 코드가 사용되었다. 본 연구를 통하여 제안하는 방법은 매우 유연하여 중대사고관리방안과 관련한 다양한 인간오류행위에 대한 평가에 사용될 수 있음을 보여주었다.

연판정 하이브리드 PN 코드 동기 획득 기법 (Hybrid PN Code Search with Soft-decision Technique)

  • 이성주
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권7A호
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    • pp.682-688
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    • 2006
  • 본 논문에서는 파일롯 채널(pilot channel)이 존재하는 직접확산 코드분할 다중접속 방식(DS-CDMA)에서 PN 코드의 초기 동기획득 성능을 개선하기 위해 연판정 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 연판정 기법을 하이브리드 동기획득 알고리듬에 적용하고, 평균 동기획득 시간 측면에서 분석한다. 분석을 위해, 제안된 방식의 수학적 모델을 제시하고, IMT-2000 채널모델에서 시뮬레이션을 수행한다. 수식적인 분석 결과, 제안된 방식이 한 쌍의 임계치를 사용하는 기존 방식에 비해 평균 동기획득 시간에서 약 0.2초 내지 0.4초 정도의 성능향상을 가져오는 것을 보여준다. 이것은 연판정 기법이 기존의 경판정 기법의 사용으로 인한 성능열화를 보상함으로써 생기는 이득이라고 볼 수 있다.

그룹 고장 데이터의 소프트웨어 신뢰성 예측에 관한 신경망 모델 (Neural Network Modeling for Software Reliability Prediction of Grouped Failure Data)

  • 이상운;박영목;박수진;박재흥
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.3821-3828
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    • 2000
  • 많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.

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이산사건 워게임 시뮬레이션을 위한 실시간 병렬 엔진의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Real-Time Parallel Engine for Discrete Event Wargame Simulation)

  • 김진수;김대석;김정국;류근호
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제10A권2호
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    • pp.111-122
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    • 2003
  • 군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.