• Title/Summary/Keyword: 김 열

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Analysis of long-term climate variability by extending hydrologic time series (수문 시계열 확장을 통한 장기 기후 변동성 분석)

  • Kim, Taereem;Kim, Hanbeen;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.308-308
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    • 2019

  • 지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

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A Generation System of English Pronunciation for the medical domain (의료분야를 위한 영어 발음열 생성 시스템)

  • Kim, A-Lum;Jeong, Kyung Seok;Park, Hyuk Ro
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.793-796
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    • 2004

  • 본 논문은 의료분야의 음성 인식 시스템의 발음모델의 성능 향상에 필요한 올바른 영어 단어 발음열을 얻고자 한다. 본 시스템의 텍스트는 의료 전문 용어인 영어와 한글의 조합으로 되어있어, 한국어 G2P 성능뿐만 아니라 영어 G2P의 성능도 중요한 문제가 되고 있다. 또한 본 시스템의 의료 음성 데이터가 한국 화자로써, 표기열이 영어식 발음 폰셋으로 변환되면 효율적이지 못하다. 이를 위해, 영어 G2P의 결과를 한국 화자에 적합하게 변환해주는 방법론이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 텍스트에서 영어만 추출한 후, 영어 G2P 프로그램(addttp, NIST)을 이용해 발음열을 구한다. 그리고 한국 화자의 실제 음성을 통해 얻은 정답 발음열을 구하여 서로 비교한다. 비교를 위해 각 발음열의 한 폰씩 정렬을 수행한 후, 삽입, 삭제, 대치 에러가 이러나는 쌍과 좌우 바이그램 정보를 추출한다. 마지막으로, 좌우 바이그램 정보에서 best1의 에러 패턴을 통해 모든 단어에 적용한다. 이 때, 최종적으로 실보다 득이 되는 에러패턴만을 추출, 적용한다. 실험에서는 26여개의 에러 패턴을 찾을 수 있어, 8%의 올바른 발음열을 추가적으로 얻는데 성공하였다.

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