• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.842-857
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• 2023

Currently, most sentiment classification models on microblogging platforms analyze sentence parts of speech and emoticons without comprehending users' emotional inclinations and grasping moral nuances. This study proposes a hybrid sentiment analysis model. Given the distinct nature of microblog comments, the model employs a combined stop-word list and word2vec for word vectorization. To mitigate local information loss, the TextCNN model, devoid of pooling layers, is employed for local feature extraction, while BiLSTM is utilized for contextual feature extraction in deep learning. Subsequently, microblog comment sentiments are categorized using a classification layer. Given the binary classification task at the output layer and the numerous hidden layers within BiLSTM, the Tanh activation function is adopted in this model. Experimental findings demonstrate that the enhanced TextCNN-BiLSTM model attains a precision of 94.75%. This represents a 1.21%, 1.25%, and 1.25% enhancement in precision, recall, and F1 values, respectively, in comparison to the individual deep learning models TextCNN. Furthermore, it outperforms BiLSTM by 0.78%, 0.9%, and 0.9% in precision, recall, and F1 values.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.149-156
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• 2012

서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.102-110
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• 2017

본 논문에서는 다채널 디지털 보청기에 적용 가능한 적응 음향 궤환 제거(Adaptive Feedback Cancellation : AFC) 알고리즘을 실시간으로 구현한다. 다채널 디지털 보청기는 일반적으로 난청 보상을 위해 FFT 필터뱅크 기반 광역 동범위압축(Wide Dynamic Range Compression) 알고리즘을 사용한다. 구현한 실시간 음향 궤환 제거 알고리즘은 다채널 디지털 보청기와 동일한 FFT 필터뱅크를 사용하여 WDRC와 함께 하나의 통합된 구조를 가짐으로써 보청기 배터리 수명에 영향을 미치는 연산량 측면에서 이득을 볼 수 있었다. 구현된 음향 궤환 제거 알고리즘은 고정 및 변화하는 음향 궤환 경로를 실시간으로 추정하여 보청기 출력 신호의 품질을 향상시킴을 확인하였다. 또한 비선형적인 입, 출력에 의해 음향 궤환 제거기가 정상적으로 작동하지 못해 출력 신호의 포화가 일어날 경우 감소 이득을 적용하여 시스템의 안정성을 높이고자 하였다. 결과적으로 다양한 실제 사용 환경에서 강건하게 동작하는 알고리즘을 구현할 수 있었다. 본 알고리즘은 추후 음질 개선 알고리즘 등 다양한 기능의 추가 구현이 용이하다.

• 한국음향학회지
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• 제35권1호
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• pp.49-54
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• 2016

본 논문에서는 커널 백피팅 알고리즘에 가중 ${\beta}$-지수승 최소평균제곱오차 추정방식(weighted ${\beta}$-order minimum mean square error: WbE)을 적용한 보컬음 분리 방식에 대해 제안한다. 음성 향상 방식에서, WbE는 진폭 성분 기반 MMSE(Minimum Mean Square Error) 추정방식, 로그 스펙트럼 진폭 기반 MMSE 추정방식 등과 같은 기존의 베이지안(Bayesian) 기반의 추정방식들 보다 객관적 및 주관적 측면에서 모두 보다 높은 성능을 나타내는 방식으로 잘 알려져 있다. 이에 본 논문에서는 기본적인 반복적 커널 백피팅 알고리즘에 WbE를 적용하여 음악 신호에서의 보컬음 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 분리 방식보다 분리 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제24권2호
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• pp.145-154
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• 2013

Objectives : The purpose of this study is to examine the effects of treatment with scalp acupunctures for children with learning disorders. Methods : For this study, we evaluated Korea standard progressive matrices test (K-SPM) on 24 children with learning disorders who visited Korean medical center neuropsychiatry outpatient clinic from July 2012 to January 2013. Scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy were applied. All children were treated 2 times a week for 4 months and we compared K-SPM test scores before treatment and 30 times after the treatment. Results : 1) After the treatment, K-SPM test scores have increased significantly (p<0.05) and the number of children in grade 5 (<5%) have decreased from 14 to 6. 2) Comparing K-SPM test scores between two groups: one with medical history and the other without medical history, the scores in both groups have increased significantly (p<0.05). 3) We also divided the children into two groups according to age: under the age of 13 and over the age of 13, and compared K-SPM test scores. Although the scores in both groups have increased respectively, it is the scores of the former group (under the age of 13) that have increased significantly (p<0.05). Conclusions : The treatments with scalp acupunctures were shown to be an effective intervention when improving K-SPM test scores of children with learning disorders.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1759-1769
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• 1997

다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1926-1933
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• 2022

변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제28권3호
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• pp.191-210
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• 2009

정부는 2004년 IT839 전략의 하나로 VoIP를 8대 신규 서비스로 지정하였고, 정부와 일부 사업자에 의해 적극적으로 추진되었다. 인터넷전화는 유선전화와는 달리 이동성이 보장되어 어디서나 인터넷 단말기만 가지고 있으면 인터넷에 연결하여 통화를 할 수 있을 뿐만 아니라 각종의 부가서비스(영상통화, 데이터전송, 인터넷접속 등)가 가능하다는 장점과 더불어 이용요금도 이동전화와 유선전화와 비교했을 때 저렴한 편이다. 국내 통신 기업들은 포화된 국내 통신서비스 시장의 새로운 비즈니스모델 창출을 위해 각종의 부가서비스 제공이 가능한 인터넷전화에 주목하고 있고 통신 소비자들은 저렴한 인터넷 전화요금과 우리나라의 가계당 통신비중이 높다는 점, 그리고 각종 부가서비스가 제공되는 인터넷전화의 긍정적 요인에 크게 반응할 것으로 보인다. 현재는 VoIP가 유선전화시장을 급속하게 대체할 것으로 예측되며, 초고속 하향패킷접속과 와이브로(WiBro: Wireless Broadband Internet)기반의 이동통신에서 VoIP가 장착이 된다면 이동전화를 위협하는 Killer Application으로 자리 잡게 될 것으로 보인다. 또한, 이 기술은 단지 음성전화 뿐만 아니라 SMS(Short Message Service), 음성채팅, 영상통화 등의 다양한 부가 서비스가 가능하며 통신.방송의 융합에 따른 방송서비스까지 가능한 실시간 멀티미디어 서비스 제공을 위한 핵심기술이라는 점에서 최근에 더욱 관심이 증폭되고 있다. 결국 인터넷 전화는 기존의 일반전화가 가진 장단점을 모두 흡수하여 새로운 혁신을 가져 올 것으로 예상된다. 향후 인터넷 전화의 발전과 대중화를 위한 발판을 마련하기 위한 후속적 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 기본간호학회지
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• 제8권1호
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• pp.81-94
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• 2001

The purpose of this study was to identify levels of activity of daily living, self-efficacy. stroke specific quality of life and need for self-help management program for patients with hemiplegia in the home. Data were collected from June to November, 2000 and subjects were 88 poststroke patients who lived in Seoul and Kyunggi-do. The questionnaire consisted of 5 scales: activities of daily living, self-efficacy, stroke specific qulaity of life and need for a self-help management program. Data were analyzed using frequencies, percent, paired t-test, and Pearson's correlation coefficient with the SAS(version 6.12) program. The results are as follows ; 1) Most of subjects were Partially independent in ADL, but they needed assist once to do dressing, bathing meal preparation and house keeping work. 2) The mean self-efficacy score was 54.89(range : 1 to 80) and the individual differences were large. 3) Subjects responded that they were satisfied on the stroke specific quality of life scale totaled 65.8%. This value is comparatively low, especially for social role(51.4%), family functioning(58.3%) and mood (62.2%). 4) The highest needs for self-help management programs were for physical therapy, stress management, and range of motion exercise and the lowest needs were for elimination management and training, family counseling, and speech therapy. 5) On the demographic variables, sex showed significant differences for the dependent variables. Females had higher scores than males for IADL, self-efficacy, stroke-specific quality of life, and need for self-help management. 6) Age had high negative correlation with ADL, self-efficacy and stroke specific quality of life. Age was also correlated with need for self-help management. In conclusion, there was a high correlation for ADL, Self-efficacy and Quality of life in poststroke patients of home. The patient with a stroke also had a strong need for self-help management programs especially physical therapy and stress management. Therefore rehabilitation programs based on self-efficacy enhancement need to be developed in order to promote independent living for patients with hemiplegia.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.