• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.13-21
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• 2023

본 논문은 실제 시스템의 빅데이터가 확보되었고 시스템에 대한 정보를 일부 알고 있을 때 파라미터를 가진 그레이박스 혹은 블랙박스 형태의 가설모델을 설정하고 기계학습을 통해 모델을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 프레임워크를 구현하고 다양한 가설모델에 대한 실험을 통해 학습된 모델의 정합도와 가설모델의 학습에 소요되는 비용에 대해 분석하였다. 실험결과 제안된 가설모델 기반 기계학습 기법으로 상미분방정식으로 기술될 수 있은 연속시스템의 그레이박스 혹은 화이트 박스 가설모델과 주어진 빅데이터를 이용하여 모델링을 했을 때 상당히 좋은 성능과 정확도를 보인 모델을 찾아낼 수 있음을 확인하였다. 이 기법은 최근 생성된 빅데이터를 이용하여 디지털트윈 모델의 일치성을 자동 갱신하거나 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 목적으로도 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제40호
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• pp.91-104
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• 2000

생성음운론의 입장에서 본 Hyman 가설을 적용할 때 영어와 한국어에 공통으로 나타나는 영어 분절음 $/p^h,{\;}t^h,{\;}k^ h/$는 한국어 화자에게서 그대로 인식되며, 영어에는 있지만 한국어에 없는 /f, v, $\theta$/는 관련 음운 규칙이 적용되어 한국어음과 유사하게 된 $[/p^h]$], [p], [s]로 각각 인식된다고 설명했다. 이와 같은 Hyman 가설의 적용은 /f, v, $\theta$/가 왜 한국어에서 존재하지 않고 관련 음운규칙이 적용된 형태로 나타나는 지에 대한 이유를 제시하지 못하는 한계가 있다. 그러나 최적성 이론에서는 입력형에서 모든 분절음을 받아들이고 언어간 제약등급의 차이로 /f, v, $\theta$/와 같은 분절음이 한국어에서 나타나지 않고 [p, t, k]로 나타난다고 설명하였다. 따라서 최적성 이론은 영어 분절음이 한국어에서 나타나는 다양한 양상을 적절히 설명할 수 있음을 보여 주고 있다.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권1호
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• pp.139-145
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• 1996

The input estimation method estimates maneuvering input acceleration in order to track a maneuvering target. In this paper, the optimal input estimator is derived by choosing the MAP hypothesis among maneuvering input transition hypotheses under the assumption that a maneuvering input acceleration is a semi-Markov process. The optimal input estimation method cannot be realized because the optimal filter should consider every maneuver onset time hypothesis from filter starting time to current time which increase rapidly. Hence the suboptimal filter using a sliding window is proposed. Since the proposed method can consider all hypotheses of input transitions inside the window, it is general enough to include Bogler's input estimation method. Simulation results show, however, that we can obtain a good performance even when the filter considering just one input transition in the window is used. (author). 9 refs., 3 figs., 1 tab.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.327-330
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• 2020

순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-10
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• 1992

프리스트레스트 콘크리트 교량을 압출공법으로 가설하는 과정에서는 구조계가 계속하여 변하므로 교량의 주형에는 사용하중 상태에서와는 상이한 교번 단면력이 발생하게 된다. 이러한 단면력의 크기는 경간 길이, 추진코의 길이 및 강성등에 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 많은 예제를 해석하여 이러한 요소들이 주형에 발생하는 최대 단면력에 미치는 영향을 연구하였다. 주프로그램의 복잡한 입력작업을 쉽게 처리할 수 있는 선처리 프로그램과 더불어 주형압출시 변화되는 구조계의 다단계 해석을 수행하여 최종적인 결과를 종합 출력할 수 있는 전산프로그램을 개발하였다. 압출공법으로 시공되는 박스거더교를 대상으로 하여 여러 가지 경간길이에 대한 구조해석을 수행한 결과로부터 경간 길이에 따른 최적 추진코길이와 강성비의 상호 관계를 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-94
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• 2000

본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.212-213
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• 2009

본 연구의 목적은 소방공무원이 현장에서 겪는 충격 스트레스로 발생하는 외상 후 스트레스장애 (posttraumatic stress disorder, PTSD) 분석을 통해 위기상황 스트레스 해소 교육 프로그램 기초 자료를 제시하고자 하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위하여 독립변인(업무부담감, 스트레스, 스트레스 대응) 3개, 매개변인(현장충격 스트레스) 1개, 종속변인(신체적 증상)으로 구성하여 영향력을 파악하였다. 본 연구 대상자는 전국 970명 소방공무원으로 2007년 3월부터 12월까지 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 자료분석은 SPSS 14.0과 구조방정식 모형인 AMOS 7.0 통계패키지를 사용하였으며, 정확한 코딩데이터의 입력확인을 위해 데이터클리닝(data cleaning) 작업을 실시하였다. 가설검증을 위하여 구조방정식 모형분석을 실시한 결과, 업무부담감, 스트레스, 현장충격 스트레스가 낮고, 스트레스 대응이 높을 때 신체적 증상이 낮아지는 것으로 나타났다. 서울소방학교와 공동으로 총 10개 차시로 웹기반 교육을 구성하였으며, 2010년 1월부터 소방공무원 전체를 대상으로 웹기반 교육을 실시하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.223-228
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• 2008

엑셀이 자료 통계 분석에서 매우 편리하고 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주기 위하여 지하철 이용객 자료로 가설을 검정하는 사례 연구를 시행하였다. 양적 자료는 엑셀의 기술통계량 메뉴에 의하여, 질적 자료는 히스토그램 메뉴에 의하여 기술되었고, 변수들간의 관계성 검정은 회귀 분석 메뉴에 의하여, 차이 검정은 T검정 메뉴에 의하여, 요인 검정은 분산배치법 메뉴에 의하여 전문적인 결과를 얻을 수 있었다. 엑셀만을 이용하여 자료 입력, 관리 및 통계 분석 결과를 편리하게 수행할 수 있는 사례가 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-422
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• 2023

자연어 추론은 전제 문장과 가설 문장의 관계를 함의, 중립, 모순으로 분류하는 자연어 처리 태스크이다. 최근 여러 자연어 처리 태스크에서 딥러닝 모델을 이용하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있지만, 이는 미세 조정과정에 드는 비용이 많다는 점과 모델 출력의 근거, 과정을 사람이 이해하기 어려운 한계가 있다. 이러한 이유로 최근에는 소량의 입력, 출력 예시를 포함한 프롬프트를 이용한 방법론과 모델 출력에 대한 근거를 생성, 활용하는 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨샷 학습 환경의 한국어 자연어 추론 태스크를 위한 세 가지 프롬프트 방법과 이들을 조합하여 적용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 '해석 가능성'과 자연어 추론 성능을 모두 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제24권4호
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• pp.695-708
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• 2011

영상융합이란 두 개 이상의 영상을 하나의 영상으로 결합하는 기술로 원격탐사, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 의료영상 그리고 군사분야 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 변환을 이용한 영상 융합규칙들은 웨이블렛 분해 후 얻어진 각 영역에서 평균 혹은 분산과 같은 액티비티(activity) 측도를 단순 수치 비교를 통하여 영상융합의 픽셀을 선택하였다. 이 경우 특징을 갖고 있는 영상이 융합과정에서 배제될 수 있고 또한 잡음의 영향으로 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 하에 분산에 대한 통계적 검정인 제곱 순위 검정을 사용하여 통계적으로 유의하다고 판단되는 영역만을 융합 영상의 대체 영역으로 선택하였다. 영상 실험 결과 제안된 방법은 가시적인 평가에서 뿐 만 아니라 정량적인 평가에서도 입력 영상의 종류와 관계없이 기존의 방법들 보다 뛰어난 결과를 보여주었다.