• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.20-26
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• 2000

화자 확인시스템에서 화자의 장기간 음성 변동에 대처하기 위해서는 작은 양의 데이터로써 화자 확인을 위한 HMM(hidden Markov model) 파라미터 갱신과 사전 문턱치 결정이 중요한 요소이다. 본 연구에서는 화자내 변이(mea-speaker variation)에 적응하는 모델 갱신방법과 이에 따른 문턱치 적응에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분기간 화자내 변이로 발생할 수 있는 오인식율을 Baum-Welch re-estimation을 통해 현재 화자 모델 파라미터에 새로운 음성 데이터를 적응시킴으로써 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 사전 문턱치 결정 방법은 기존의 월드 모델(world model) 방법과 군중 모델(cohort model) 방법의 하이브리드 형태로써 실험적으로 결정된다. 실험에 의해 모델 갱신을 하지 않은 경우보다 제안하는 모델 갱신방법의 화자 인식율이 우수함을 확인하였다. 또한, 사후 문턱치 결정에 의한 인식율과 제안한 사전 문턱치 결정에 의한 인식율의 차이가 근소함을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.277-280
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• 2001

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제6권1호
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• pp.1-16
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• 2004

서비스품질의 차원과 위계에 대한 논의가 최근 들어 늘어나고 있다. 그 이유는 서비스품질, 고객만족, 고객의 긍정적 행동의향, 수익성 간의 선순환 때문이다. 차원모델은 SERVQUAL과 SERVPERF 모델이 있고 위계모델은 Grönroos(1984)모델과 미국학자들이 개발한 모델이 대표적이다. 최근들어 이들을 결합한 하이브리드모델이 제안되고 있다. 하지만 기존의 하이브리드모델은 차원과 위계를 결합하여 일반성은 높지만 위계를 정하는 이론적 근거가 분명하지 않다. 본 연구는 욕구위계이론 중 Herzberg(1968)의 두 요인이론에 근거하여 서비스품질의 위계모델을 제시하려 한다. 이를 위해 CIT로 판매접점에서 고객이 느끼는 결정적 사건(critical incidents)을 조사하였다. 먼저 중복요인과 단독요인으로 나누고 각각을 다시 불만족중심과 만족중심으로 나눌 때 이들 결정적 사건이 잘 분류되었다. 분류결과 신뢰성은 불만족중심 중복요인, 응답성은 만족중심 중복요인, 공감성은 단독만족요인으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 서비스품질의 욕구위계모델에 따르면 신뢰성, 응답성, 공감성의 순으로 서비스품질이 중요하다. 확신성과 유형성은 따로 분류되는 결정적 사건이 없어 만족, 불만족 요인을 도와주는 조절요인으로 볼 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권3호
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• pp.205-220
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• 2013

이 연구의 목적은 스토리텔링 수학 모델 교과서의 유형 중 의사결정형에 초점을 맞추어 의사결정과 스토리텔링에 관한 선행연구를 살펴보고, 조건부 확률 단원을 중심으로 개발한 의사결정형 스토리텔링 수학교과서의 개발 원리 및 개발 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 의사결정에 관한 선행연구들을 종합하여 의사결정의 의미를 정립하고 의사결정에 관련된 주요 단계를 정리하여 스토리텔링이 학생의 의사결정 역량을 개발하는데 기여할 수 있는 교육적 수단으로서 역할을 할 수 있는 방안을 탐색하였다. 구체적으로 의사결정형 스토리텔링 모델 교과서의 개발 원리로 '맥락성의 원리', '과정지향성의 원리', '소통의 원리', '다양성의 원리'를 제시하였다. 내용 전개를 위한 틀에 해당하는 (1) 문제 제기 (2) 수학적 개념 탐구 (3) 문제해결 (4) 판단과 정당화 그리고 (5) 성찰의 다섯 단계로 이루어졌다. 이들 개발 원리와 의사결정 단계가 스토리텔링 모델 교과서 개발에 적용된 사례를 조건부 확률 단원을 중심으로 예시를 통해 서술하였으며 제시하면서 향후 의사결정형 스토리텔링을 적용하는 수학 교과서의 개발 가능성 및 방향에 대하여 탐색할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.522-524
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• 2003

품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적응하였다. 그리고, 품사 결정에서 중요한 요소 중의 하나인 미지어 처리를 위해서 특별히 설계된 일차 자질을 고려하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델의 장점은 쉬운 모델링인데, 실제로 품사 결정을 위한 일차 자질만 작성하는 노려만 들이고도 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 거의 비슷한 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 추계 학술대회
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• pp.119-123
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• 2006

본 연구는 말콤볼드리지(ME) 모델에 근거하여 경영진의 의사결정을 분석하는 것이다. 경영진의 회의록 분석을 통해서 경영방향을 분석하는 방법과 결과 활용을 논한다. 데이터마이닝의 기법인 의사결정나무를 이용하여 의사결정의 패턴을 찾는 방법도 소개한다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1996년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.433-439
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• 1996

본 논문에서는 스트럿-타이 모델을 이용한 콘크리트 구조물의 설계 및 해석과정에서 필요로 하는 스트럿 유효강도의 결정 및 절점영역 지지력의 검토를 일반적이고 일관성 있게 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘크리트 스트럿의 유효강도는 스트럿-타이 모델의 스트럿 영역에 해당되는 유한요소들의 주응력비를 고려하여 결정하였으며, 스트럿의 기하하적인 형상을 이용하여 형성된 절점영역의 지지력은 조합응력을 받는 콘크리트의 파괴기준을 고려하는 비선형 유한요소 해석을 이용하여 검토하였다. 제안한 방법을 예증하기 위해 실험된 철근콘크리트 보의 해석을 스트럿-타이 모델 방법을 이용하여 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.