• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1994.06c
• /
• pp.157-160
• /
• 1994

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식에 대한 이산분포 HMM과 연속분포 HMM의 인식 성능을 비교하였다. 일반적으로 연속분포 HMM은 많은 계산량이 필요하고, 학습시 초기값이 매우 민감하다는 단점이 있지만, 이산분포 HMM의 VQ로 인한 왜곡을 제거함으로써 인식률을 향상시킬 수 있다. 여기서는 성능비교를 위해서 mel-cepstrum의 분석차수, 이산분포 HMM의 codebook 크기, 연속분포 HMM의 miture 개수등에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험 결과 이산분포 HMM에서는 mel-cepstrum 벡터가 14차이고, codebook 크기가 64일 때 가장 좋은 성능을 나타냈으며, 연속부포 HMM에서는 mel-cepstrum 벡터가 16차이고 miture가 3개일 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터의 양이 적은 경우에는 연속분포 HMM이 이산분포 HMM보다 더 좋은 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.791-805
• /
• 1998

음성데이타베이스 이미지 데이터베이스 등과 같은 응용에서 다차원 구조의 시계열 패턴을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이러한 인덱스구조로 시계열 패턴 인덱스(9)가 제안되었다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스가 실제 응용에 적용가능한가를 판단하기 위하여 , 다양한 분포의 대량 데이터를 이용한 실험을 통한 성능을 비교한다. 성능 실험결과 저장시의 성능은 균일 분포에서 좋은 성능을 나타냈다. 질의 처리시의 성능은 모든 분포에서 좋은 후보 선택의 결과를 나타냈다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.66-79
• /
• 1999

요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.267-283
• /
• 2007

In this study, measures of distributional similarity such as KL-divergence are applied to cluster documents instead of traditional cosine measure, which is the most prevalent vector similarity measure for document clustering. Three variations of KL-divergence are investigated; Jansen-Shannon divergence, symmetric skew divergence, and minimum skew divergence. In order to verify the contribution of distributional similarities to document clustering, two experiments are designed and carried out on three test collections. In the first experiment the clustering performances of the three divergence measures are compared to that of cosine measure. The result showed that minimum skew divergence outperformed the other divergence measures as well as cosine measure. In the second experiment second-order distributional similarities are calculated with Pearson correlation coefficient from the first-order similarity matrixes. From the result of the second experiment, secondorder distributional similarities were found to improve the overall performance of document clustering. These results suggest that minimum skew divergence must be selected as document vector similarity measure when considering both time and accuracy, and second-order similarity is a good choice for considering clustering accuracy only.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.1691-1694
• /
• 2005

대부분의 웹 캐싱 관련 연구들은 객체적중률의 향상과 캐싱 비용의 절감을 중심으로 이루어졌다. 하지만, 웹 객체 참조의 확률분포특성은 웹 캐싱 기법들의 성능을 감소시키는 중대한 원인이 되고 있다. 따라서 웹 캐싱의 성능을 향상시키기 위해서는 객체 참조의 확률 분포특성을 기반으로 한 캐싱 능력 향상에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 객체 참조의 확률분포특성 기반의 적응성을 가진 새로운 웹 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 제안기법의 성능 향상을 확인하였다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.81-85
• /
• 2016

This paper introduces a performance integration method to predict variation characteristic of a performance function of electromagnetic machines or devices due to manufacturing tolerances. A normalized performance function space and a hybrid mean value technique are adapted to effectively predict mean and variance, which can identify probabilistic distribution of the performance function. To verify the effectiveness and accuracy of the proposed method, a mathematical problem and a loudspeaker model are tested, and numerical results are compared with those of existing methods such as Monte Carlo simulation and univariate dimension reduction method.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.766-767
• /
• 2015

전자기 관련 제품에서 제작공차에 의한 성능변동의 확률론적 분포특성을 효율적으로 예측하기 위해 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해 간단한 수학예제와 스피커 모델의 폴피스 사이 공극의 평균자속 밀도에 대한 확률론적 분포특성 예측을 수행하고, 이를 기존 확률론적 분포특성 예측 기법과 비교하였다. 또한 몬테카를로 수치모사법을 이용하여 도출된 성능의 확률론적 분포특성 예측 값을 재계산 후 비교함으로써 제안된 기법의 정밀도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1995.04a
• /
• pp.19-31
• /
• 1995

본 연구에서는 현재 개발중인 이동통신 교환기 CMS-MX의 성능 분석에 적용될 수 있는 큐잉 네트워크 모형을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 여러가지 지연시간의 분포를 구하는 분석적인 방법을 제시한다. 전체적인 분석은 메시지들이 교환기내의 여러 프로세서 사이를 이동하는 과정을 세마이 마코프 과정으로 단순화시키고, 이 세마이 마코프 체인에서 특정 상태로 전이되는 시간의 분포를 구하는 방식으로 이루어진다. 이 때 각 프로세서에서의 체류시간 분포는 GPH/GPH/1 큐로 근사화하여 구해진다. 본 연구에서 제시되는 방법은 이동통신 교환기를 포함한 일반적인 교환기의 성능 분석 및 일반적인 상황에서의 통신망의 성능분석에 이용될수 있다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.282-285
• /
• 2000

본 논문에서는 사용자의 분포에 따라 섹터의 크기가 가변되는 안테나의 섹터 형성과 오율성능 개선을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 섹터의 크기가 가변적이기 때문에 사용자의 분포에 따라 섹터별 부하의 차이를 줄일 수 있어 간섭제거 효과를 얻을 수 있었다. 시뮬레이션 결과 가우스 분포를 하는 사용자 수에 따라 섹터의 크기가 가변됨을 확인할 수 있었고, 고정된 섹터 시스템에 비해 동일한 SNR에 대해 오율성능이 개선됨을 알 수 있었다. 채널 환경으로는 가우스 잡음, 레일리 페이딩 및 다중 사용자 간섭을 고려하였고 변복조 시스템은 BPSK로 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.158-158
• /
• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.