• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.169-178
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• 2022

형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권1호
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• pp.39-50
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• 2012

A voice transformation (VT) method that can make the utterance of a source speaker mimic that of a target speaker is described. Speaker individuality transformation is achieved by altering three feature parameters, which include the LPC cepstrum, pitch period and gain. The main objective of this study involves construction of an optimal sequence of features selected from a target speaker's database, to maximize both the correlation probabilities between the transformed and the source features and the likelihood of the transformed features with respect to the target model. A set of two-pass conversion rules is proposed, where the feature parameters are first selected from a database then the optimal sequence of the feature parameters is then constructed in the second pass. The conversion rules were developed using a statistical approach that employed a maximum likelihood criterion. In constructing an optimal sequence of the features, a hidden Markov model (HMM) was employed to find the most likely combination of the features with respect to the target speaker's model. The effectiveness of the proposed transformation method was evaluated using objective tests and informal listening tests. We confirmed that the proposed method leads to perceptually more preferred results, compared with the conventional methods.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.546-552
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• 2013

A cantilevered piezoelectric energy harvester(PEH) and an auxiliary mass-spring unit can be integrated into a novel two-degrees-of-freedom PEH where its lowest eigenmode is not an in-phase modes but an out-of-phase mode. This typical behavior was shown to enhance output power considerably compared with its stand-alone counterpart. The objective of this study is to newly develop a continuum-based mathematical model suitable for efficient analysis of the mode-sequence reversed PEH. Once such a mathematical model is available, various physical behaviors can be analytically investigated for better designs. After a new mathematical model is developed, its validity is checked by using ANSYS results, in terms of resonant frequency, open-circuit voltage, and output power with a specified external resistance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.181-185
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• 1998

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 독순(lipreading)을 PC에서 구현하고자 한다. 간 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 독순(lipreading)을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식 단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의한다. 인식은 다차원(multi-dimensional), 다단계 라벨링 방법을 사용하여 3차원 특징벡터를 입력으로 한 이산 HMM을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.783-788
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• 2002

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 논은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형살 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차인 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.601-610
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• 1999

Crossover design is officially except for special occasions recommended by KFDA and FDA for assessing Bioequivalence between two drugs one for reference and the other for innovator. Such design is regarded as a special case of latin square split-polt or repeated measurement design and its main difference with other designing methods is that each subject in an experiment is exposed two drugs in sequence. Therefore general statistical analysis is not suitable since the model for this experiment includes carryover effect in addition to period and sequence effect. in this paper analysis for crossover model with two drugs and its interpretation are mainly discussed and an example is given for illustration.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.338-342
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• 1988

Recently, in sequence control systems, high flexibility and maintenance of control software are required. This is because product life cycles become shorter and control specification must be changed frequently. The authors extend the concept of Safe Petri Net to develop the design and analysis tool for sequence control systems taking the safeness and notation of input/output functions into consideration. Extended Safe Petri Net (S-Net) is proposed as such a new graph model and real time scanning algorithm based on S-Net is developed.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.47-53
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• 2022

최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.67-79
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• 2002

교통량, 교통밀도, 교통류 속도 등, 교통류 변수에 대한 현재까지의 불확실한 정의와 연속적 파동방정식의 거시적 교통류 해석상의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위해 교통류 변수들에 대한 새로운 확률적 정의를 제시하고 이들의 성격을 규명하였다. 이러한 새로운 교통류 변수들에 대한 새로운 정의를 바탕으로 미시적 운전자 행동을 세밀하게 수용할 수 있고 많은 교통환경에서 연속적 파동 방정식을 대체하여 교통류 변수들과 통행시간을 예측할 수 있는 미분방정식 체계를 확률 미분방적식을 이용하여 도출하였다. 도출된 미분 방정식을 단일 차량의 시공 괘적에 적용해 보았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.554-561
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• 2008

사용자 의도 예측 기술은 음성인식기의 탐색 공간을 줄이기 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있으며, 시스템 의도 예측 기술은 유연한 응답 생성을 위한 전처리 방법으로 사용될 수 있다. 이러한 실용적인 필요성에 따라 본 논문에서는 화행과 개념열의 쌍으로 일반화된 화자의 의도를 예측하는 통계 모델을 제안한다. 단순한 화행 n-그램 통계만을 이용한 기존의 모델과는 다르게 제안 모델은 현재 발화까지의 대화 이력을 다양한 언어 레벨의 자질 집합(화행과 개념열 쌍의 n-그램, 단서 단어, 영역 프레임의 상태정보)으로 표현한다. 그리고 추출된 자질 집합을 CRFs(Conditional Random Fields)의 입력으로 사용하여 다음 발화의 의도를 예측한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안 모델은 사용자의 화행과 개념열 예측에서 각각 76.25%, 64.21%의 정확률을 보였다. 그리고 시스템의 화행과 개념열 예측에서 각각 88.11%, 87.19%의 정확률을 보였다. 또한 기존 모델과 비교하여 29.32% 높은 평균 정확률을 보였다.