• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.351.2-356
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• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.67-71
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• 2006

현재까지 제안된 자동 띄어쓰기 교정 모델들은 그 중의 대다수가 입력 문장에서 공백을 제거한 후에 교정 작업을 수행한다. 이러한 교정 방식은 입력 문장의 띄어쓰기가 잘 되어 있는 경우에 입력 문장보다 좋지 못한 교정 문장을 생성하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 입력 문장의 띄어쓰기를 고려한 자동 띄어쓰기 교정모델을 제안한다. 이 모델은 입력 문장의 음절단위 띄어쓰기 오류가 5%일 때 약 8%의 성능 향상을 보였으며, 10%의 오류가 존재할 때 약 5%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.56-63
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• 2008

Image calibration at preprocessing step is very important for face recognition rate improvement, and background noise deletion affects accuracy of face recognition specially. In this paper, a method is proposed to remove background area utilizing elliptical model at preprocessing step for face recognition rate improvement. As human face has the shape of ellipse, a face contour can be easily detected by using the elliptical model in face images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.285-288
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• 2008

최근의 구문분석 연구는 컴퓨터 성능 향상과 사용 가능한 대량의 구문분석 말뭉치 증가, 견고한 기계학습 기법 개발 등에 힘입어 통계적인 모델 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 다양한 기계학습 기법 중 ME(Maximum Entropy) 모델과 SVM(Support vector machine) 모델을 이용한 한국어 구문분석 방법을 제안한다. 국어정보베이스(KIBS) 구문분석 말뭉치를 가지고 실험한 결과 SVM 모델을 이용한 한국어 구문분석기가 기존의 확률 기반 통계적 한국어 구문분석기의 성능보다도 최대 1.84% 높은 87.46%의 의존관계 결정 정확률을 보였다. 추후 언어지식을 반영한 다양한 자질들을 이용할 경우 성능 향상이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.48-55
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• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과(94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.621-623
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• 2000

클러스터를 구성하는 단위 노드로 SMP가 새로운 대안으로 시장에 등장하였다. 이러한 멀티프로세서 클러스터(CLUMP)는 하나의 시스템에 다중 메모리 구조를 가지는데, CLUMP가 가지는 다중 메모리 구조를 효과적으로 사용하기 위해서 본 논문에서는 중첩된 병렬화 프로그램 모델을 제안하였다. 중첩된 병렬화 모델은 중첩된 루프 레벨의 병렬화, 중첩된 태스크 레벨의 병렬화, 그리고 다중 중첩된 병렬화로 나뉜다. 본 논문에서는 중첩된 루프 레벨의 병렬화를 실험대상으로 하여 그 성능을 평가하고 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램과 성능을 비교하였다. 실험 결과 시험한 중첩된 병렬화 모델이 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램에 비하여 좋은 성능을 나타내었지만, 실험대상이 된 루프 레벨 병렬화의 잠재적인 특징으로 인해 실행에 참여하는 노드 수가 많아질수록 성능 향상 폭이 감소하는 결과를 보였다. 프로그램의 성능 향상 폭과 확장성은 문제 크기가 클수록 좋은 특성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.328-330
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• 2002

존의 멀티 에이전트 모델에서는 이동 에이전트의 노드 이주 시 정보 검색의 적중률에 따라 우선 순위를 부여하여 정보 검색의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 위하여 이동, 푸쉬 및 모니터링 에이전트 시스템을 등록하고 네이밍 서비스의 연결을 통해 이동 및 분산 객체의 투명성을 제공하는 네이밍 에이전트 시스템과 이동 에이전트의 효율적인 노드 이주를 지원하여 멀티 에이전트 시스템의 정보 수집 능력을 향상시키기 위한 메타데이터 구조를 정의하고, 이들을 이용한 멀티에이전트 시스템 내의 각각의 에이전트들간의 상호 협력 모델을 제시한다. 제안한 상호협력 모델은 분산 환경의 통합된 정보 서비스를 제공하고 정보 검색의 질을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1099-1102
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• 2002

최근의 정보화 사업들은 인터넷 환경을 기반으로 하여, 웹 시스템으로 구축되고 있다. 그러나 웹 환경은 그 개방성으로 인하여 보안이 매우 취약하지만, 보안에 대한 체계적으로 정립된 보안모델이 없어 정보화사업마다 나름대로의 보안 모델을 만들어 적용하고 있다. 이렇게 자체적으로 정의한 보안모델은 구성 정도에 따가 취약성을 내포할 수 있으며, 일부 시스템 보안성에 문제가 발생하면 네트워크로 연결된 다른 시스템에도 문제가 전이치는 사례를 초래할 수 도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 부 연구에서는 정보화 사업들의 보안성 향상을 위하여 지켜야 하는 최소한의 보안 모델을 표준과 함께 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.77-81
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• 2013

본 논문은 두 가지 주제에 대해 연구한다. 첫 번째는 수학식 검색에 대한 것이다. 웹에는 양질의 수학식 데이터가 마크업 언어 형태로 저장되어 있으며 이를 활용하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 MathML (Mathematical Markup Language)로 저장된 수학식 데이터를 일반 질의어를 이용하여 검색한다. 두 번째 주제는 토픽 모델(topic model)로 검색 성능을 향상시키는 방법에 대한 것이다. 먼저 수학식 데이터를 일반 자연어 문장으로 변환한 후 Indri 시스템을 이용하여 검색을 수행하고, 토픽 모델을 이용하여 미리 산출된 스코어를 적용하여 검색 순위를 재랭킹한 결과, MRR 기준 평균 5%의 성능을 향상시킬 수 있었다.