• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10b
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• pp.1213-1216
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• 2001

정규분포 등의 가정이 곤란한 복잡한 밀도 분포에 대해 데이터의 선험적인 지식 없이 해석하기 위해 다수의 항목이 되고 복잡한 밀도 분포를 가진 데이터를 보다 소수의 단순한 밀도 분포가 되는 그룹으로 분류하는 방법을 나타내었고 데이터를 그룹으로 분류하는데 표본에 의한 분류와 항목에 의한 분류를 할 수 있다. 선험지식을 사용하지 않고 데이터를 분류하면 Parzen의 창함수에 의한 추정과 대수우도에 의한 평가함수를 사용하는 것으로 복잡한 형상을 가진 밀도분포도 선험지식 없이 해석이 가능하다. 표본의 밀도 분포와 항목의 밀도분포를 나타내기 위하여 다수의 밀도 분포의 합과 곱의 형으로 전개하는 방법을 보였고 제안하는 방법을 의도적으로 생성한 데이터에 적용하여 원래의 밀도분포에 따라 분류결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.453-456
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• 2000

고정금리 상품의 투자에서 이자율 변동 위험을 피할 수 있는 방법으로 많이 쓰이는 것은 듀레이션을 이용한 면역 모델(Bond Portfolio Immunization Model)로, 이것은 이자율 변동에 대해 포트폴리오의 가격 민감도인 듀레이션을 이용하여 자산과 부채의 변화를 일치시키는 방법이다. 그러나 이 전략은 수익률 곡선이 평형하게 이동한다는 가정(Parallel Shift Term-Structure)을 단점으로 가지고 있어 현실에 적용될 경우 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 선험적(empirical) 방법으로 평형하지 않은 움직임을 가진 기간구조의 함수(Term-Structure Function)를 정의하고 면역 모델을 부채의 현금흐름에 대해 개별적으로 적용하는 새로운 면역 전략 모델을 구성하고 실험한다

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.85-88
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• 2004

칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.3
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• pp.372-382
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• 2009

When the range of projection angles is limited, tomographic reconstruction suffers from artifacts caused by incomplete data. One can consider a data completion technique, which estimates projection data at unobserved angles using a prior knowledge or mathematical exploration, but the result is often not improved; the improvement by the data completion often undermined by the artifacts by inaccurate estimation, In this paper, we propose an iterative method, which computes projection data at unobserved angles by using the current estimate on the image, links the computed projection data to the observed ones by using the consistence condition of Radon transform, and reconstruct the next estimate on the image by filtered backprojection. The proposed method does not require a prior knowledge on the image, and has much faster approximation rate than the expectation maximization method. The performance of the proposed method was tested through several simulation studies.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.17-23
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• 2016

실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.7
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• pp.540-547
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• 2004

Since speech enhancement algorithms based on Kalman/Wiener filter require a priori knowledge of the noise and have focused on the minimization of the variance of the estimation error between clean and estimated speech signal, small estimation error on the noise statistics may lead to large estimation error. However, H/sub ∞/ filter does not require any assumptions and a priori knowledge of the noise statistics, but searches the best estimated signal among the entire estimated signal by applying least upper bound, consequently it is more robust to the variation of noise statistics than Kalman/Wiener filter. In this paper, we Propose a speech enhancement method using HMM and multi H/sub ∞/ filters. First, HMM parameters are estimated with the training data. Secondly, speech is filtered with multiple number of H/sub ∞/ filters. Finally, the estimation of clean speech is obtained from the sum of the weighted filtered outputs. Experimental results shows about 1dB∼2dB SNR improvement with a slight increment of computation compared with the Kalman filter method.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.527-533
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• 1997

문헌자료 간의 종속성을 고려한 베이지안(Bayesian) 방법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 원자력발전소의 일반 기기 신뢰도 데이타 베이스를 구축하였다. 기존에 개발되어 사용되어 온 3단계 베이지안 자료 분석 코드인 MPRDP (Multi-Purpose Reliability Data Process) [1,2,3]는 기존의 신뢰도 데이타 베이스 계산 코드들과는 달리 문헌자료를 2단계에서 처리한 후 3단계에서 발전소 고유 자료를 처리하여 계산하도록 개발되었다. 그러나 이전에는 일반 자료들간의 종속성을 고려하지 못하고 동일한 자료원을 근거로 만들어진 여러 자료원들을 모두 독립적인 것으로 처리하였다. 본 논문에서는 모수적 선험적 베이지안 방법의 일종인 ML-IIl(Type II Maximum Likelihood) 방법을 이용하여 자료들 간의 종속성을 처리[5]하였다. 솔레노이드 구동밸브를 예로 종속성 처리에 따른 분석 결과의 차이를 보여 주었으며, 또한 일부 기기에 대한 국내 고유 자료를 바탕으로 MPRDP를 통한 기기 신뢰도를 추정하였다.

• (The)Study of the Eastern Classic
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• no.34
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• pp.339-362
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• 2009

If we try to define the concept of beauty in the large sense, as Kant and Chaung-tzu all agree, It can not be fixed in the one sense, but whose connotation and denotation should be extended infinitely. In this sense, I would like to say that the beauty is liberty. Aesthetics of Kant is oriented toward subjective and reflexive dimension, while that of Chuang-tzu is oriented toward natural and practical one. The difference between aesthetics of the two philosophers begins from their philosophical methodology. If the transcendental methode which is proper to Kant's philosophy prefers to discriminate and devide everything especially from dichotomic viewpoint by langage. But Chuang-tzu' methode called Za-Mang criticizes such a dichotomic division and langage itself. Even so, the two in the long run agree as to the foundation of beauty. But Kant's liberty is one of will or transcendental, meanwhile that of Chuang-tzu is based on recognize the fact that we are all production of nature. according to Chuang-tzu, in the great beginning, there was non-being. It had neither being nor name. The One originates from it. When things obtain it and come into existence. As the One, Tao is in the excrement and urine. Everything is under the constant flux. All species have originative or moving power. Although the universe is vast, its transformation is uniform. Because all things are one. Vacuity, tranquillity, mellowness, quietness, and taking no action characterize the things of universe at peace and represent the ultimate of Tao and virtue. The material was transformed to be form, form was transformed to become life, and now life has transformed to become death. A basic principle of Chuang-tzu's art is expressed in the phrase "taking off clothes and squatting down bare-backed". The key of Chuang-tzu's aesthetics is to dedicate to the expression of inner spirit instead of physical verisimilitude, and painting should be a spontaneous and instantaneous flow of the brush. Kant's concepts such as "disinterested" and "purposiveness of nature" seem to imply in the long run the unification of nature and human being which is fundament to Chuang-tzu's aesthetics.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.18 no.1
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• pp.1-17
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• 2014

Instructions for the commutative property of multiplication at elementary schools tend to be based on checking the equality between the quantities of 'a times b 'and b' times a, ' for example, $3{\times}4=12$ and $4{\times}3=12$. This article critically examined the approaches to teach the commutative property of multiplication from Kant's perspective of mathematical knowledge. According to Kant, mathematical knowledge is a priori. Yet, the numeric exploration by checking the equality between the amounts of 'a groups of b' and 'b groups of a' does not reflect the nature of apriority of mathematical knowledge. I suggest we teach the commutative property of multiplication in a way that it helps reveal the operational schema that is necessarily and generally involved in the transformation from the structure of 'a times b' to the structure of 'b times a.' Distributive reasoning is the mental operation that enables children to perform the structural transformation for the commutative property of multiplication by distributing a unit of one quantity across the other quantity. For example, 3 times 4 is transformed into 4 times 3 by distributing each unit of the quantity 3, which results in $3{\times}4=(1+1+1){\times}4=(1{\times}4)+(1{\times}4)+(1{\times}4)+(1{\times}4)=4+4+4=4{\times}3$. It is argued that the distributive reasoning is also critical in learning the subsequent mathematics concepts, such as (a whole number)${\times}10$ or 100 and fraction concept and fraction multiplication.