• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권6호
• /
• pp.137-142
• /
• 2021

Machine-learning systems have proven their worth in various industries, including healthcare and banking, by assisting in the extraction of valuable inferences. Information in these crucial sectors is traditionally stored in databases distributed across multiple environments, making accessing and extracting data from them a tough job. To this issue, we must add that these data sources contain sensitive information, implying that the data cannot be shared outside of the head. Using cryptographic techniques, Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) helps solve this challenge, enabling information discovery while maintaining data privacy. In this paper, we talk about how to keep your data mining private. Because Data mining has a wide variety of uses, including business intelligence, medical diagnostic systems, image processing, web search, and scientific discoveries, and we discuss privacy-preserving in deep learning because deep learning (DL) exhibits exceptional exactitude in picture detection, Speech recognition, and natural language processing recognition as when compared to other fields of machine learning so that it detects the existence of any error that may occur to the data or access to systems and add data by unauthorized persons.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권7호
• /
• pp.221-228
• /
• 2020

품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.717-726
• /
• 2003

본 논문은 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기를 위한 피치 검출기의 설계 방법과 전이 시점을 검출하고 그 값을 기준으로 유/무성음 변환 구간에 대한 합성 윈도우를 달리하여 효과적인 파형 보간이 이루어지도록 하기 위한 방법을 제안하였다. 하모닉-CELP 부호화기에서 유성음 구간은 과거와 현재 프레임의 표준 파형을 보간하여 이루어지므로 전이 구간에서 피치 주기가 반으로 줄거나 두 배로 예측되어질 경우, 피치주기의 심한 변화량에 의해 파형 왜곡 및 프레임 경계에서의 불연속을 발생시킨다. 또한 하모닉 합성을 할 때 삼각 윈도우에 의한 중첩-합산 (overlap-add) 방법을 사용하기 때문에 전이 구간에서 유성음 구간의 신호가 순간적인 증가 (감소)를 할 경우 삼각 윈도우의 영향으로 합성 여기 신호가 선형 증가 (감소) 하는 단점이 있다. 우선 피치 검출기의 설계는 정확한 피치의 검출을 하되 피치 더블링에 의한 프레임 불연속성을 막기 위해 1차 혼성 검색법을 사용하였으며, ACF에 의한 2차 검색으로 피치의 정확도를 높였다. 그리고 삼각 윈도우에 의해 합성 파형이 선형 증가하던 문제는 웨이블렛에 의해 검출된 GCI를 이용하여 전이 시점을 검출한 후, 그 값을 기준으로 사다리꼴 윈도우 설정을 하여 해결하였다. 실험 결과 파형 보간 코더에서 가장 문제가 되었던 피치 더블링이 사라졌으며, 피치 검색 오차율은 ACF 검출법에 비해 5.4% 개선되었고 웨이블렛에 의한 검출법에 비해 2.66% 개선되었다. 전이 구간에서의 MOS값은 0.13 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.115-118
• /
• 2002

화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 즉, 파라미터의 화자내의 변이보다 화자간의 변이가 큰 특성을 가져야 화자간의 구분이 용이하다. 또한, 화자간 오류를 최소화하기 위해 화자간 구별이 뚜렷한 특징 파라미터뿐만 아니라 분별력이 뛰어난 인식방법도 필요하다. 최근의 실험결과들을 살펴보면 발성기관에 의한 정적인 특징뿐 아니라, 발성습관에 의한 동적인 특징을 같이 이용함으로써 보다 정확한 인식결과를 얻고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같이 제안한다. 음성의 특징벡터로 운율정보 사용을 제안한다 현재 화자인식 시스템에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 특징벡터는 스펙트럼 정보를 모델링하고 있는 것으로 비잡음 환경에서 종은 성능을 보이고 있다. 그러나 잡음 환경변화에 크게 왜곡되며 인식율이 현저하게 저하되는 문제점이 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 측정할 수 있는 세그먼트로 분할한 피치열을 변경하여 인식의 특징패턴으로 사용한다. 이는 문장의 운율정보를 보여주는 것으로 소음환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 재활치료과학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.81-94
• /
• 2021

목적 : 반응시간은 인지 능력과 노화에 대한 연구에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 컴퓨터 프로그램을 이용한 인지반응시간(Cognitive response time: CRT) 검사를 실시하여 정보처리에 대한 인지 능력의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 대구 및 경북 지역에 거주하고 있는 65~79세의 일반 노인(Normal elderly: NE) 30명과 기억성 경도인지장애(Amnestic mild cognitive impairment: aMCI) 노인 30명을 대상으로 하였다. 결과 분석은 통계 분석 프로그램 R 4.0.2(University of Auckland, Auckland, New Zealand)를 사용하였다. 결과 : CRT 검사의 세 개 하위 영역에서의 총 반응시간은 집단 및 연령에 따라 유의한 차이를 보였고, 오류율은 일부 하위 영역에서 연령 또는 집단에 따라 유의한 차이를 보였다. aMCI 집단의 CRT 검사 수행력은 전반적인 인지 및 기억 검사의 수행력과 유의한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 결론 : 인지반응시간을 측정하는 CRT 검사를 통해 노화 및 인지 능력에 따른 정보처리과정과 처리속도의 변별적 수행을 관찰할 수 있었다. 또한, 이 검사의 수행력이 전반적인 인지 및 기억 검사와 유의한 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 지역사회 일반 노인의 초기 인지장애를 예측하는 간편 도구로써 CRT 검사가 의미있게 사용될 수 있기를 기대한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권5호
• /
• pp.174-180
• /
• 2015

본 논문은 근접센서를 이용하여 수중 표적의 정보를 추정하는 수동소나 신호처리 기법을 제안한다. 이 기법은 수중 센서망을 구성하는 단일 센서에서 수행되며 계층적 신호처리 구조를 가진다. 이를 통해 추정되는 표적 정보는 표적의 속도, 깊이, CPA 상황에서의 거리와 방위각이며 계층적 신호처리 구조를 가짐으로써 신호처리 기법의 정확도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해 모의실험을 수행하였고 이를 통해 최대 탐지거리 내에서 최대 20%의 오차를 가짐을 확인하였다. 또한 해상실험을 통해 실제 해상환경에서 신뢰성을 가지는지 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제36권5호
• /
• pp.345-352
• /
• 2017

본 논문에서는 잔향과 잡음이 존재하는 실제 환경을 모델링하여 두 개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 입력신호에 VAD(Voice Activity Detection)를 적용하여 묵음 구간을 제외한 음성 구간만을 사용하였고, 샘플링 주파수의 제한으로 인한 측정 범위를 벗어나는 프레임은 업샘플링(up-sampling)을 통해 지연시간을 다시 추정하였다. 여기서 계산된 도착 지연 시간은 Time-table을 참조해 주변 후보위치의 지연 값들과의 비교로 최대 파워 값을 갖는 지연 시간을 선택하여 음원 위치의 정확도를 높였다. 또한 프레임간의 상관성을 이용하여 연속된 음성 프레임의 경우 큰 추정 차가 발생하는 곳을 찾아 주변 프레임의 평균값으로 대체함으로써 음원의 위치 추정 성능을 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.95-112
• /
• 1998

역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.85-95
• /
• 1996

본 논문에서는 음성 신호의 시간축 변화에 널리 사용되고 있는 SOLA(Synchronized Over-Lap and ADD)기법을 사용하여 더빙된 신호를 본래의 음성 신호와 시간적으로 일치시키는 기법을 제안하였다. 방송 녹음의 경우, 큰 레벨의 배경 잡음등으로 인하여 스튜디오에서의 재녹음이 필요한 경우가 발생하게 된다. 이러한 재녹음 신호는 원래의 녹음 시간과 비교하여 대략 200msec의 시간차이를 갖게 되며, 이러한 시간차이는 화면과 음성과의 합성시 입모양이 서로 불일치하는 현상을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 먼저 에너지궤적을 통해 원녹음 신호와 더빙 신호간의 어절 시작점을 서로 일치시키고, 어절내의 음소 위치를 동기화시키기 위하여 LPC 켑스트럼 분석과 DTW(Dynamic Time Warping)을 적용하였다. 음소가 서로 일치하는 지점은 원래의 녹음 신호와 더빙된 신호간의 LPC켑스트럼 자승 오차가 취소로 되는 지점을 탐색함으로서 결정된다. 음성의 합성시에는 인접 프레임간의 위상 관계가 서로 일치하도록 SOLA 방법을 사용하였다. 컴퓨터를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리즘을 통해 시간축 보정된 음성 신호는 음성 파형, 스펙트로그램 및 청취상으로 원래의 녹음 신호와 시간적으로 서로 일치함을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.57-62
• /
• 2017

기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.