본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 멀티플랫폼 환경에서 헙력학습을 지원하는 e-Learning 시스템을 소개한다. 현재 IT 기술이 발전하면서 학습을 할 수 있는 단말의 종류는 과거에 비해 다양하다. 이러한 다양한 단말로 학습콘텐츠를 상호운용 시키기 위해서는 콘텐츠의 적응화가 필요하다. 본 연구에서는 적응화 방법을 소개하며 적응화를 위한 시스템의 architecture를 소개한다. 본 논문에서는 두 가지 적응화 방법을 고려한다. 학습콘텐츠 레이아웃 적응화와 학습자원의 적응화가 고려된다. 또한 학습효율을 향상하기 위해 협력학습을 지원하는 기술을 개발한다. 현재 ISO/IEC JTC1 SC36 WG2에서 헙력학습에 관한 기술표준을 추진 중이므로 본 논문에서는 SC36의 초안에 따라 기술을 개발하여 추후 국제표준을 선도할 것이다.
본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
본 연구에서는 음절 단위의 HMM을 이용하여 발성한 문장에 대해 화자 적응화 할 수 있는 방법을 제안하였다. 문장에 대한 음절 단위의 추출은 음절HMM의 연결과 viterbi세그멘테이션으로 자동화하였고, 화자 적응화는 소량의 문장과 문장의 추가에서도 시켄셜적으로 적응화할 수 있는 MAPE(최대 사후 확률 추정)를 이용한 학습으로 수행하였다. 신문 사설에서 취한 문장에 대하여 화자 적응화한 경우의 인식을 71.8%로 적응화 전의 결과보다 37% 향상되었다.
본 연구에서는 운전자의 피로감을 경감시킬 수 있는 자동차용 향 분사 시스템을 개발하였다. 또한 향 분사시스템의 운전자 적응 특성을 분석하였다. 향 분사 시스템은 휘발된 향을 산소 (공기)와 혼합시켜 외부로 분사하는 방식을 이용하였다. 8051 마이크로프로세서를 이용하여 2-Port Solenoid Valve의 on/off 시간을 변경 가능하도록 하였고 이를 통해 향 분사량을 제어할 수 있도록 하였다. 평균나이 22$\pm$2세인 남녀 대학생 20명을 대상으로 네 가지 천연 향 (쟈스민 30%, 쟈스민 50%, 페파민트 30%, 페파민트 50%)을 사용하여 향의 적응화가 발생하는 시간과 향에 대한 적응화가 제거되는 시간을 결정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 쟈스민 30% 향의 적응화 발생시간은 1분 28초, 적응화 제거시간은 3분 15초, 쟈스민 50% 향의 적응화 발생시간은 2분 41초, 적응화 제거시간은 4분 3초, 페파민트 30% 향의 적응화 발생시간은 1분 47초, 적응화 제거시간은 2분 59초, 페파민트 50% 향의 적응화 발생시간은 1분 58초, 적응화 제거시간은 4분 11초였다.
본 연구에서는 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)을 이용한 연속음성 인식시스템 개발에 대해 연구하였다. 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE로 적응화하였다. 자동차 제어문에 대해 화자 적응화한 경우의 인식률(O(n)DP인 경우)은 77.18%로 적응화 전의 결과보다 약 6%향상되었다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 EK라 플랫폼 프로파일을 표현하는 다양한 방법들이 논의되었고 표준으로 발표되고 있다. 이러한 다양한 플랫폼 프로파일들은 몇 가지 문제점을 안고 있는데 이러한 문제점을 해결하기 위해, 다양한 프로파일을 인식하고 프로파일의 단순화를 통하여 적응화 엔진의 성능을 향상 시키는 프로파일 처리 방식을 제안하고 프로파일링 매커니즘을 개발한다. 즉, 서로 다른 적응화 시스템에서 사용하는 프로파일을 인식하지 못하는 문제를 해결하기 위한 여러 프로파일의 통합방식을 제시하고, 프로파일의 속성을 필수 속성 및 유사 값으로 그룹핑하여 프로파일의 단순화를 실현한다. 이 시스템을 통하여 기존 적응화 시스템에 비교하여 다양한 프로파일 형식의 사용자 요청을 처리할 수 있게 되고, 컴팩트한 프로파일은 콘텐츠 적응화 시스템을 운영하며 동적으로 생성되는 프로파일의 개수를 대폭 줄이게 되어 메모리 사용을 줄이고 콘텐츠 변환의 횟수를 줄이면서 적응화 엔진의 성능을 향상시키는데 기여한다.
수출성과는 수출마케팅 연구의 핵심적인 주제이다. 본 연구는 기업이 해외 수출시장전략으로 선택한 적응화 전략과 표준화 전략이 실제로 마케팅 변수에 실행된 수준과 그 결과 획득된 수출성과 사이에 어떤 상관성이 있는지를 탐구함으로써 적응화와 표준화의 전략적 활용성을 높이는데 도움을 주고자 하였다. 본 연구의 실증분석은 우리나라 수출시장으로 진출하고 있는 뉴질랜드의 수출기업을 대상으로 하였다. 적응화와 표준화는 전략 실행의 정도와 수준을 의미하는 연속적인 개념으로 각각 강점과 약점을 가지고 있다. 실증분석 결과 적응화 전략의 경우 수출성과(만족과 불만족한 수출사업)의 차이는 제품 변수보다는 가격, 장소, 촉진 변수에서 유의미하게 나타난 반면, 표준화 전략의 경우 가격, 장소, 촉진 변수보다는 제품 변수에서 수출성과의 차이가 발견되었다. 이는 기업이 해외 수출시장을 공략할 때 제품 변수는 표준화 노력을 그리고 가격, 장소, 촉진 변수는 적응화의 노력을 기울일 때 만족한 수출성과를 얻게 될 가능성이 높다는 점을 시사해주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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