• Title/Summary/Keyword: 연속모델

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A Study on Recognition of Korean Continuous Speech using Discrete Duration CHMM. (이산 시간 제어 CHMM을 이용한 한국어 연속 음성 인식에 관한 연구)

  • 김상범
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1994.06c
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    • pp.368-372
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    • 1994
  • 확률적 모델을 이용한 HMM 으로 한국어 연속 음성 인식시스템을 구성하였다. 학습 모델로서는 양자화 DCK가 없는 연속출력 확률밀도를 사용한 연속출력 확률분포 HMM과 과도 구간 및 정상 구간의 시간구조를 충분히 BYGUS할 수 없는 것을 계속시간 확률 파라메터를 추가하여 보완한 이산 지속시간 제어 연속출력 확률분포 HMM을 이용하였다. 인식 알고리즘은 시계열 패턴의 시간축상에서의 비선형 신축을 고려한 에 매칭으로서, 음절의 경계를 자동으로 검출하는 O에을 이용하였다. 실험에서 사용된 연속음성데이타는 4연 숫자음과 연속음성 10문장으로 하였다. 인식 실험 결과 4연 숫자음에서 CHMM은 80.7%, DDCHMM은 92.9%의 인식률을 얻었고, 신문 사설에서 발췌한 연속 음성문장의 경우 CHMM 54.2%, DDCHMM에서는 68.9%을 얻어, 시간장 제어를 고려한 DDCHMM이 CHMM보다 SHB은 인식률을 얻었다.

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The Study of Korean Speech Recognition for Various Continue HMM (연속 HMM에 따른 우리말 음성인식 조사)

  • Lim Changwug;Shin Chwacheul;Kim Sukdong
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.49-52
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    • 2004
  • 본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486 개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 $94.4\%$의 단어 인식률과 $64.6\%$의 문장 인식률을 얻었고, CD Model에서는 $98.2\%$의 단어 인식률과 $73.6\%$의 문장인식률을 안정적으로 얻었다.

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Robust Gesture Spotting and Recognition in Continuous Full Body Gesture (연속적인 전신 제스처에서 강인한 행동 적출 및 인식)

  • Park A.-V.;Shin H.-K.;Lee S.-W
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.898-900
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    • 2005
  • 강인한 행동 인식을 하기 위해서는 연속적인 전신 제스처 입력에서부터 의미 있는 부분만을 분할하는 기술이 필요하다. 하지만 의미 없는 행동을 정의하고, 모델링 하기 어렵기 때문에, 연속적인 행동에서 중요한 행동만을 분할한다는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 연속적인 전신 행동의 입력으로부터 의미있는 부분을 분할하고, 동시에 인식하는 방법을 제안한다. 의미 없는 행동을 제거하고, 의미 있는 행동만을 적출하기 위해 garbage 모델을 제안한다. 이 garbage 모델에 의해 의미 있는 부분만 HMM의 입력으로 사용되어지며, 학습되어진 HMM 중에서 가장 높은 확률 값을 가지는 모델을 선택하여. 행동으로 인식한다. 제안된 방법은 20명의 3D motion capture data와 Principal Component Analysis를 이용하여 생성된 80개의 행동 데이터를 이용하여 평가하였으며, 의미 있는 행동과, 의미 없는 행동을 포함하는 연속적인 제스처 입력열에 대해 $98.3\%$의 인식률과 $94.8\%$의 적출률을 얻었다.

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Collaborative Recommendation System of Continuous Feedback Information Using Support Vector Regression (Support Vector Regression을 ol용한 연속성 피드백 정보의 협동 추천 시스템)

  • 임민택;전성해;오경환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.265-267
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    • 2002
  • 인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

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Fast Navigation in Dynamic 3D Game Environment Using Reinforcement Learning (강화 학습을 사용한 동적 게임 환경에서의 빠른 경로 탐색)

  • Yi, Seung-Joon;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.703-705
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    • 2005
  • 연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.

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Sequential Speaker Classification Using Quantized Generic Speaker Models (양자화 된 범용 화자모델을 이용한 연속적 화자분류)

  • Kwon, Soon-Il
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.44 no.1
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    • pp.26-32
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    • 2007
  • In sequential speaker classification, the lack of prior information about the speakers poses a challenge for model initialization. To address the challenge, a predetermined generic model set, called Sample Speaker Models, was previously proposed. This approach can be useful for accurate speaker modeling without requiring initial speaker data. However, an optimal method for sampling the models from a generic model pool is still required. To solve this problem, the Speaker Quantization method, motivated by vector quantization, is proposed. Experimental results showed that the new approach outperformed the random sampling approach with 25% relative improvement in error rate on switchboard telephone conversations.

Continuos Query Method for Moving Objects using Grid Index based on Spark Streaming (Spark Streaming 기반의 그리드 색인을 이용하는 이동객체를 위한 연속 질의 기법)

  • Choi, Do-jin;Song, Seokil
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.67-68
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    • 2015
  • 이 논문에서는 Spark Stream의 Discretized Streams 모델을 기반의 그리드 인덱스를 제안하고, 이를 이용한 이동객체를 위한 연속질의 기법을 제안한다. 제안하는 연속질의 처리 방법은 Spark 의 RDD 모델을 이용하여 그리드 색인 및 연속질의 목록을 구현하여, 시스템 고장 시에도 빠르게 복구할 수 있는 내 장애성을 확보 하였다.

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A validity study on SSI analysis by comparing the complete system model and the underground structure fixed-end model (연속체 모델과 지하구조물 고정단 모델의 비교를 통한 SSI 해석의 타당성 연구)

  • You, Kwang-Ho;Kim, Seung-Jin
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.20 no.5
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    • pp.757-772
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    • 2018
  • Recently, earthquakes have occurred in large cities such as Gyeongju and Pohang, and seismic analysis studies have been actively conducted in various fields. However, since most of the previous seismic analyses have dealt with ground structures and the ground separately, there is a lack of a study on the complete soil-structure dynamic interaction. Therefore, in this study, a sensitivity analysis is conducted with MIDAS GEN and MIDAS GTS NX to apply the underground structure fixed-end model considering only the building and the complete system model considering both the building and the ground, respectively and the validity of dynamic analysis considering SSI is examined. As a result of the study, in most conditions it is found that the maximum horizontal displacement of the tall building in case of the underground structure fixed-end model is estimated to be smaller, the bending stress is larger, and the range of the weak part is smaller than that of the complete system model. Therefore, it is expected to be more reasonable to use the complete system model considering soil-structure interaction in seismic analysis.

A Discriminative Training Algorithm for Speech Recognizer Based on Predictive Neural Network Models (예측신경회로망 모델 음성인식기의 변별력있는 학습 알고리즘)

  • 나경민
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1993.06a
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    • pp.242-246
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    • 1993
  • 예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

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Control of Deck Cracking at Interior Supports of Continuous PSC-Beam Bridge (연속 PSC-Beam 교량의 지점부 균열제어)

  • 곽효경;서영재;정찬묵;박영하
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.12 no.2
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    • pp.201-214
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    • 1999
  • 이 연구는 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 경간 내측 지지점의 바닥판에서 발생할 수 있는 균열의 제어에 관한 내용을 다루고 있다. PSC-Beam 교량은 주형인 PSC-Beam을 거치시킨후 바닥판을 현장타설 콘크리트로 시공된다. 이로 인하여 주형 콘크리트와 바닥판 콘크리트의 시간의존적 거동차이, 주형의 연속화에 따른 거동 등에 의하여 부모멘트가 가장 크게 걸리는 지점부에서 균열이 쉽게 발생된다. 따라서 이 논문에서는 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 연속화에 따른 거동을 수치적 방법으로 해석하여 지점부 바닥판의 균열거동이 예측되었다. 이를 위하여 해석모델에는 콘크리트의 시간의존적 현상인 크리프와 건조수축이 고려되었으며, 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 거동에 영향을 나타내는 여러 가지 인자가 고려되어 해석되었다. 끝으로 콘크리트의 모델식을 이용하여 지점부 균열을 억제하기 위한 현장에서 관리가능한 방안이 수치적으로 제안되었다.

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