• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.301-303
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• 2003

사용자 쓰레드와 시스템 쓰레드간의 1:1 맵핑 모델은 병렬성을 지원하는 장점이 있고, M: N 맵핑은 병렬성 지원과 빠른 문맥교환의 장점이 있다. 리눅스 자바 가상 머신에서는 1:1 맵핑 모델만을 지원한다. 연성 실시간을 보장하기 위해서는 쓰레드간의 문맥교환을 최소화하여 성능 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 자바 어플리케이션 레벨에서 경량 프로세스(Light Weight Process, LWP) 개념을 도입하여 리눅스 자바 가상 머신에서 M: N 맵핑을 지원하는 자바 쓰레드 모델을 제안한다. 제안한 모델은 그린 쓰레드 (Green Thread)의 빠른 문맥교환과 네이티브 쓰레드(Native Thread)의 병렬성 지원 장점을 혼합한 것으로 빠른 처리속도와 자바 플랫폼의 독립성을 그대로 유지할 수 있다. 또한, MTR-LS 알고리즘을 경량 프로세스 스케줄링에 채택함으로서, 자바 응용프로그램의 연성 실시간을 보장한다. 1:l 및 M:1 맵핑 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 좋은 성능과 연성 실시간을 보장한다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.901-903
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• 2004

어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전운용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어틀 구성하는 단어의 빈도수, tf.idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장정이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.86-91
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• 1999

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식 실험을 수행하였다. 화자 인식 알고리즘으로는 개선된 Dynamic Time Warping(DTW)을 사용하였고 실시간 처리를 위하여 전체 계산량을 증가시키지 않는 아주 간단한 끝점검출알고리즘을 사용하였으며, 여러 가지 다양한 특징 파라미터를 이용하여 인식실험을 행한 결과 weighted cepstrum을 이용했을 때 가장 좋은 인식성능을 얻을 수 있었다. 실험결과 세 개의 단어를 제시하였을 경우 화자식별오류는 0.02%를 보였고, 화자확인은 문턱값을 적절히 정했을 때 사용자 거부율 1.89%, 사칭자 허용률 0.77%, 총 확인 오류0.97%를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-181
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• 2003

한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절＋반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.205-224
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• 2012

자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.23-34
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• 2002

본 논문은 무선 액세스 망에서의 IP이동성에 대한 새로운 구조로서 이동단말에 독립된 IP의 이동성에 관한 것이다. 이미 이동단말에 독립된 IP 이동성에 관한 연구는 타 기관에서도 유사한 모형을 제시한 바 있으나 여기서는 상속 IP스택을 가진 단말이 인식 IP스택을 가진 단말처럼 이동성에 있어서 동일한 정도의 수준을 가질 수 있게 하기 위해 원거리 이동 절차에 따라 이동 IP사용을 적용한다. 또한 단말 이동시 이동간격을 없애기 위해서 IETF에서 논의되고있는 문맥천이 구조를 사용하여 이동단말에 독립된 IP의 이동성을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-14
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• 2002

본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제34권2호
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• pp.171-176
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• 2015

본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM) - Universal Background Model(UBM)의 주 상태 정보 기반의 i-vector 추출 기술을 제안한다. Ergodic HMM이 UBM을 추정하는데 쓰였으며, 이를 통해 동일 화자 음성에도 다양하게 존재하는 특성을 HMM states로 분류할 수 있다. 제안한 방법을 이용하면 HMM의 state 개수에 따라 i-vector 들이 추출되는데, 주 상태 정보 방법을 통해 이들 중 하나를 선택한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 National Institute of Standards and Technology(NIST) Speaker Recognition Evaluation(SRE) database를 이용하여 실험을 하였으며, Equal Error Rate(EER) 성능 수치에서 12 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.636-652
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• 2008

본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.636-645
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• 2006

어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성이 높다고 말한다. 본 논문에서는 용어의 내부 구성정보와 외부 문맥정보를 이용하여 정보이론에 기반한 방법으로 전문용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 용어의 전문성은 용어간 상하위어 관계 설정에서 중요한 필요조건으로 사용될 수 있다. 제안한 방법은 전문용어의 내부 구성정보를 이용하는 방법, 문맥정보를 이용하는 방법 그리고 두 정보를 모두 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 구성하는 단어의 빈도수, 가중치, 바이그램, 내부 수식구조 둥을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특정을 잘 반영할 수 있는 장점이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병 이름의 전문성 값을 계산한 뒤 상위어의 전문성 값과 비교한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.