• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.157-164
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• 2018

딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.500-510
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• 2023

수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.