• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.659-663
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• 2023

이 논문은 한국어 음성인식 성능을 개선하고자 기존 음성인식 과정을 자모단위 음성인식 모델과 신경망 기반 자모 병합 모델 총 두 단계로 구성하였다. 한국어는 조합어 특성상 음성 인식에 필요한 음절 단위가 약 2900자에 이른다. 이는 학습 데이터셋에 자주 등장하지 않는 음절에 대해서 음성인식 성능을 저하시키고, 학습 비용을 높이는 단점이 있다. 이를 개선하고자 음절 단위의 인식이 아닌 51가지 자모 단위(ㄱ-ㅎ, ㅏ-ㅞ)의 음성인식을 수행한 후 자모 단위 인식 결과를 음절단위의 한글로 병합하는 과정을 수행할 수 있다[1]. 자모단위 인식결과는 초성, 중성, 종성을 고려하면 규칙 기반의 병합이 가능하다. 하지만 음성인식 결과에 잘못인식된 자모가 포함되어 있다면 최종 병합 결과에 오류를 생성하고 만다. 이를 해결하고자 신경망 기반의 자모 병합 모델을 제시한다. 자모 병합 모델은 분리되어 있는 자모단위의 입력을 완성된 한글 문장으로 변환하는 작업을 수행하고, 이 과정에서 음성인식 결과로 잘못인식된 자모에 대해서도 올바른 한글 문장으로 변환하는 오류 수정이 가능하다. 본 연구는 한국어 음성인식 말뭉치 KsponSpeech를 활용하여 실험을 진행하였고, 음성인식 모델로 Wav2Vec2.0 모델을 활용하였다. 기존 규칙 기반의 자모 병합 방법에 비해 제시하는 자모 병합 모델이 상대적 음절단위오류율(Character Error Rate, CER) 17.2% 와 단어단위오류율(Word Error Rate, WER) 13.1% 향상을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1290-1295
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• 2017

Document classification, a task of classifying the category of each document based on text, is one of the fundamental areas for natural language processing. Document classification may be used in various fields such as topic classification and sentiment classification. Neural network models for document classification can be divided into two categories: word-level models and character-level models that treat words and characters as basic units respectively. In this study, we propose a neural network model that combines character-level and word-level models to improve performance of document classification. The proposed model extracts the feature vector of each word by combining information obtained from a word embedding matrix and information encoded by a character-level neural network. Based on feature vectors of words, the model classifies documents with a hierarchical structure wherein recurrent neural networks with attention mechanisms are used for both the word and the sentence levels. Experiments on real life datasets demonstrate effectiveness of our proposed model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.26-27
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• 2021

본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.643-646
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• 2020

본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.9 no.2
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• pp.145-151
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• 1997

In concrete mix design we need the informations of the codes, the specifications, and the experiences of experts. However we can't consider all factors regarding concrete mix design. The final acceptance depends on concrete quality control test results. In this process we meet the uncertainties of materials. temperature, site environmental situations, personal skillfulness. and errors in calculations and testing process. Then the mix design adjustments must be made. Concrete mix design and adjustments arc somewhat complicated, time-consuming. and uncertain tasks. In this paper, as a tool to minimize the uncertainties and errors the neural network is applied to the concrete mix design. Input data to train and test the neural network are obtained numerically from the results of design following the concrete standard specifications of Korea. The 28-days compressive strengths which are variate according to the uncertainties and errors are considered. The results show that neural networks have a strong potential as a tool for concrete mix design.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.158-159
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• 2019

본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 하는 감정 인식을 위해 스파이크 특성을 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 심층 신경망을 이용한 감정 인식 기술은 대부분 MFCC를 특성 백터를 사용한다. 그러나 프레임 단위의 연산인 MFCC는 높은 시간 해상도를 확보하기 어려워 시간적 특성의 영향을 받는 감정 인식에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 인간의 청각 필터를 모델링한 ERB에 따라 샘플 단위로 주파수의 특성을 나타내는 스파이크그램을 이용한 감정 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법이 감정 인식의 대표적 특성인 MFCC보다 높은 인식률을 제공하는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.76-81
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• 1998

문장의 에너지 컨투어 제어를 위한 방법을 제안한다. 제안된 모델은 음절을 기본단 위로 하며 다층 신경망을 이용하여 어절내 각 음절의 피크값을 추정한다. 그리고 신경망 입 력에 문장내 어절의 기능과 관련된 간접적인 피라미터를 수용함으로써 문장단위의 에너지 컨투어 생성을 가능하게 하였다. 본 추정기의 예측오차는 학습문장에 대해 10% 이내로서 높은 신뢰도를 보인다. 또한 이용함으로써 단어사전 없이 단어의 에너지 컨투어 추정을 가 능하게 하였으며, TTS에의 활용 가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-94
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• 2011

플라즈마 감시를 위한 신경망 진단 모델을 개발한다. 이를 위해 광반사분광기, 웨이브릿, 주인자 분석, 그리고 신경망이 이용되었다. 플라즈마 식각공정데이터에 적용하여 비교 평가한 결과 모델의 예측성능이 식각특성, 분산비율, 그리고 웨이브릿의 종류에 따라 다름을 확인하였다. 개발된 모델은 웨이퍼 단위의 플라즈마 감시시스템의 개발에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.512-512
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• 2015

시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.