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최대 사후 추정 화자 적응을 이용한 가변어휘 고립단어 음성인식기의 사무실 환경에서의 성능 평가 (Performance Evaluation of Variable-Vocabulary Isolated Word Speech Recognizers with Maximum a Posteriori (MAP) Estimation-Based Speaker Adaptation in an Office Environment)

  • 권오욱
    • 한국음향학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.84-89
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    • 1998
  • 본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

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퍼지-라프 집합을 이용한 관계 데이터베이스 구성 (Design and Implementation of Relational Database model Using Fuzzy-rough Sets)

  • 강전근;정환묵
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.1-10
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    • 1997
  • 본 논문에서는 의미적으로 접근되어 애매성이 있으며 구별하기 힘든 자료를 효과 적으로 관리하기 위한 방안의 하나로 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집 합(Fuzzy-Rough Sets:FRS)을 이용, 관계 데이터베이스를 구성하고 구현하였다. 먼저 불완전한 정보를 데이터베이스로 구성, 표현하는 방법에 대하여 일반적 관계 데이터 베이스를 확장시킨 퍼지 데이터베이스와 라프 데이터베이스를 간략히 살펴본다. 그리 고 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집합을 근거로 퍼지-라프(Fuzzy -Rough:FR)관계데이터베이스를 구성한 후, 펜티엄 컴퓨터(166Mhz)상에서 데이터베이 스 관리 시스템인 엑세스(access)와 비쥬얼베이직(visual)을 도구(tool)로 구현하고 분석 하였다. 본 논문에서는 퍼지 집합의 특성과 라프 집합의 특성을 가진 집합을 기 반으로 한 데이터베이스를 구성, 구현함으로서 데이터의 감소를 유도하였다.

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영상 클레스별 중요 특징 가중에 의한 영상 검색 방법 (Image Retrieval by Important Feature Weighting for Each Class)

  • 유동근;박채훈;최유경;권인소
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.382-385
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    • 2012
  • 이 논문에서는 영상 검색(image retrieval) 및 영상 부류(image categorization)을 위하여 영상을 기술할 때 영상의 클레스(class)별로 서로 다른 주요 특징량(feature)에 가중치 를 주는 방법론을 제안한다. 기존에 연구되어온 영상의 특징량 벡터에 가중치를 주는 방식은 모든 영상 클레스에 대하여 동일하게 가중치를 적용하기 때문에 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용할 수 없다. 영상이 클레 별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용하기 위하여 영상의 클레스별로 특징량 벡터에 서로 다른 가중치 벡터(weight vector)를 학습하였다. 그 후 질의 영상(query image)이 입력되면, 기존의 영상 검색 프레임워크(framework)를 통해 데이터베이 스(database)로 부터 미리 정의된 서브 클레스(sub-class)의 수에 해당하는 영상부 집합(subset)을 만들었다. 그리고 영상부 집합의 특징량 벡터들에 클레스별로 각각 학습된 가중치 벡터를 적용하여 특징량 벡터들 간의 거리를 다시 계산하여 리랭킹(re-ranking)하였다. 이 방법론을 UKBench Dataset에 적용하여 실험을 해보았으며 가중치를 주기 전과 비교 하였을 때 더 높은 정확도를 보였다.

XML 문서의 분할저장을 위한 XML2RDB 미들웨어의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a XML2RDB Middleware for Partition Storing of XML Documents)

  • 박성진
    • 한국전자거래학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.1-16
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    • 2003
  • XML은 전자 상거래 및 인터넷 기반의 정보시스템에서 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 간주되고 있다. XML이 웹에서 운용되는 모든 데이터가 통합, 저장, 처리될 수 있는 기반을 제공하기 위해서는 데이터베이스 안에 XML문서를 저장한 뒤 다시 구조화된 형태로 데이터를 추출하고 XML문서 형태로 생성할 수 있어 야 한다. 비록 많은 DBMS 업체들이 XML을 지원하기 위해 기존 제품들을 확장하고 있지만 이와는 별도로 XML기반의 B2B전자상거래 시스템을 구축하기 위해서 DBMS종류와 플랫폼에 독립적인 XML미들웨어 개발이 필요하다. 본 논문에서는 개발한 XML2RDB 미들웨어 시스템의 구조와 처리과정에 대한 설계 및 구현 내역을 기술하였다. 구현된 XML2RDB 미들웨어는 DBMS종류에 무관하게 XML DTD로부터 XML문서 저장에 필요한 스키마 구조를 생성하고 데이터베이스 테이블에 저장한 뒤 XMLQL(XML Query Language)를 통해 자유롭게 XML 문서를 재 생성할 수 있다.

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