• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1817-1824
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• 1990

This paper describes a shape matching algorithm for occluded or distorted two-dimensional objects. In our approach, the shape matchin is viewed as a segment matching problem. A shape matching algorithm, based on both the stochastic labeling technique and the hypothesis generate-test paradigm, is proposed, and a simple technique which performs the stochastic labeling process in accordance with the definition of consisten labeling assignment without requiring an iterative updating process of probability valiues is also proposed. Several simulation results show that the proposed algorithm is very effective when occlusion, scaling or change of orientation has occurred in the object.

• East Asian Economic Review
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• 제24권3호
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• pp.275-301
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• 2020

We analyze state-level matching efficiencies in the Indian labor market using stochastic frontier analysis. The key contribution of this research is the estimation of matching efficiencies at the state level because these can be used for a state-level measure of labor market conditions. Next, we explore the relationship between the estimated matching efficiencies and population density, labor market flexibility, and the Ease of Doing Business index, respectively. The results show that matching efficiency is heterogeneous across states with considerable variation in accordance with the regional diversity in India. However, we find that there is little relationship between the estimated matching efficiencies and the labor market conditions of interest, suggesting that other regional diversity affects matching efficiencies across states in India.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권1호
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• pp.43-48
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• 2016

We propose plain fingerprint classification based on a core stochastic algorithm that effectively uses a core stochastic model, acquiring more fingerprint minutiae and direction, in order to increase matching performance. The proposed core stochastic algorithm uses core presence/absence and contains a ridge direction and distribution map. Simulations show that the fingerprint classification accuracy is improved by more than 14%, on average, compared to other algorithms.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.752-765
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• 2012

본 연구는 확률변경생산함수를 이용하여 지역노동시장의 인구학적, 산업적, 공간적 특성과 일자리결합 효율성의 관계에 대해 분석하는 것을 목적으로 시도되었다. 주요 결과로는 지역내 50세 이상의 구직자 비율과 공간적 밀도 수준이 높을수록 일자리결합 효율성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 정규직 계약을 제시한 일자리 비중의 증가는 오히려 결합 효율성을 하락시키는 것으로 나타났다. 지역별 결합 효율성의 크기를 비교 분석한 결과 서울의 결합 효율성이 가장 높게 나타났으며 제주가 가장 낮게 나타나, 대체적으로 수도권 지역이 타지역보다 높은 수준의 결합 효율성을 보였다. 마지막으로 결합 효율성은 전산업생산지수와 음(-)의 관계를 보였는데, 이는 불황기에 구직자가 자신의 기대보다 낮은 수준의 일자리를 받아들일 경향이 커지기 때문에 나타난 결과이다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권2호
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• pp.86-95
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• 2016

We propose a new approach to the stochastic version of Lanchester model. Commonly used approach to stochastic Lanchester model is through the Markov-chain method. The Markov-chain approach, however, is not appropriate to high dimensional heterogeneous force case because of large computational cost. In this paper, we propose an approximation method of stochastic Lanchester model. By matching the first and the second moments, the distribution of each unit strength can be approximated with multivariate normal distribution. We evaluate an approximation of discrete Markov-chain model by measuring Kullback-Leibler divergence. We confirmed high accuracy of approximation method, and also the accuracy and low computational cost are maintained under high dimensional heterogeneous force case.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.72-76
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• 1990

A new statistical linearization technique for nonlinear system called covariance matching method is proposed in this paper. The covariance matching method makes the mean and variance of an approximated output be identical real functional output, and the distribution of the approximated output have identical shape with a given random input. Also, the covariance matching method can be easily implemented for statistical analysis of nonlinear systems with a combination of linear system covariance analysis.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.515-518
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• 2004

This paper presents a method that improves the performance of the personal voice dialling system in which speaker Independent phoneme HMM's are used. Since the speaker independent phoneme HMM based voice dialing system uses only the phone transcription of the input sentence, the storage space could be reduced greatly. However, the performance of the system is worse than that of the system which uses the speaker dependent models due to the phone recognition errors generated when the speaker Independent models are used. In order to solve this problem, a new method that jointly estimates transformation vectors for the speaker adaptation and transcriptions from training utterances is presented. The biases and transcriptions are estimated iteratively from the training data of each user with maximum likelihood approach to the stochastic matching using speaker-independent phone models. Experimental result shows that the proposed method is superior to the conventional method which used transcriptions only.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.12-19
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• 2014

본 논문에서는 다중사용자 간섭이 존재하는 M-ary TH-PPM 시스템에서 확률분포 모델에 기반하는 개선된 초광대역 Rake 수신기법이 연구되었다. Rake 수신기의 성능 향상을 위해서 다중사용자 간섭과 잡음의 혼합 분포를 유연하게 근사할 수 있는 확률모델이 필요하며, 본 연구에서는 라플라스분포와 첨두치 정합(kurtosis matching) 기법이 적용된 일반화된 정규 라플라스 모델이 고려되었다. 각 확률분포에 기반하는 Rake 수신기의 성능이 IEEE 다중 경로 페이딩 채널에서 평가되었고 종래의 Rake 수신기와 비교 되었다. 제안된 접근법은 종래의 Rake 수신기보다 더 우수한 BER 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.455-461
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• 2002

본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.696-700
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• 2007

본 논문에서는 화자 독립 음소 인식기를 사용하는 음소열 기반 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 화자독립 음소 HMM을 사용하는 음성 인식 시스템은 입력 문장에 대한 음소열만을 사용하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있다. 그러나 시스템의 성능은 화자독립 모델을 사용하므로 발생하는 음소 오차 때문에 화자 종속 시스템보다 저하된다. 여기에서는 화자 적응 기술을 사용하여 화자독립 모델과 학습 데이터간의 불일치를 감소시키도록 음소열과 변환 벡터를 반복적으로 추정하는 학습 방법을 제안하였다. 화자 적응을 위한 변환 벡터를 추정하기 위하여 확률적 매칭 방법이 사용되었다. 실험은 전화선을 통하여 얻어진 데이터를 사용한 실험에서 기존 방법에 비하여 약 45%정도 오차가 감소되었다.