• 한국음향학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.62-70
• /
• 2000

일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.99-109
• /
• 2002

본 연구에서는 중학교 2학년 국어교과의 '시의 주제' 단원에 WBI를 활용한 학습을 설계 및 구현하여 학교 수업현장에 적용하였으며, 학업성취도 변화와 WBI를 적용한 수업에 대한 학생들의 반응 정도를 연구하였다. 연구 가설 1 은 'WBI를 적용한 실험집단이 전통적 강의식 수업을 적용한 통제집단 간에 학업 성취도에 있어서 유의미한 차이가 있을 것이다.'로 설정하여 검증한 결과 표준편차와 평균은 실험집단이 통제집단보다 나아졌다. 연구 가설 2는 'WBI를 적용한 실험집단이 통제집단에 비해 학습의 이해도, 흥미도, 집중도가 높을 것이다.'로 설정하고, WBI를 적용한 수업을 받은 학생들을 상대로 질문조사를 한 결과 대체로 학습에 도움이 되었으며, 긍정적인 변화를 나타내었다. WBI를 적용한 수업이 전통적인 방식을 적용한 수업보다는 이해도, 흥미도, 주의 집중도가 높은 것으로 나타난 것으로 보아 학생들은 전통적인 수업보다 WBI를 적용한 수업을 선호하는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 종합하여 볼 때, 기존 수업에 WBI를 적용한 수업을 적절히 활용을 하면 시 학습에 대한 흥미와 학업성취도 면에서 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
• /
• pp.121-124
• /
• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.634-638
• /
• 2014

본 연구의 목적은 대학 졸업 전공계열과 동일 학번의 학년변화에 따른 학업성취도를 비교 분석하는 것이다. C 의학전문대학원 2008학년에 입학한 학습자를 대상으로 입시원서 제출시 본교 전공 구분 기준을 자연 과학계열과 비자연과학계열로 대학 전공 계열을 구분하여 2008-2011년까지 학업성취도를 학년별, 교육과정별로 분석하였다. 대학 전공 계열에 따라 학년별 학업성취도 및 교육과정별 학업성취도간에 통계적으로 차이가 없는 것으로 나타났다. 또 대학 전공 계열이 학년별 및 교육과정별 학업성취도 상 중 하 수준별 분포와 그 차이를 분석한 결과 통계적으로 의미가 없는 것으로 나타났다. 다양한 학문분야의 배경을 가진 학습자들에게 선발의 가능성을 열어두는 입학전형제도가 일부 유지될 필요가 있고, 대학 전공 계열에 따라 학업성취도 차이가 있을 것이라는 일반적인 인식의 전환과 학습자들의 학습 가능성을 믿고 학습지도하는 것이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.547-557
• /
• 2018

본 연구의 목적은 프로젝트 기반 학습을 활용한 교직수업이 예비특수교사의 실천적 교수역량 강화에 미치는 영향을 알아보고자 하는 것이다. 연구결과, 액션러닝을 활용한 교사양성과정 수업을 통하여 예비특수 교사들(n = 39)의 실천적 교수역량은 평균 6.76점이 향상된 것으로 나타났다. 5가지 실천적 교수역량의 하위 척도 중에서 수업계획 및 조직(1.49점), 의사소통(1.49점), 학생과 상호작용(0.49점), 교수 학습 환경조성(2.49점), 성의와 열의(0.89점) 순으로 상승하였다. 또한, 사전-사후 대응표본 t 검정 결과 예비특수교사 들은 실천적 교수역량 총점에서 통계적으로 유의미한 향상 정도를 보였다(p < 0.01). 전체 5가지 실천적 교수역량 하위 척도 중 '교수 학습 환경 조성', '의사소통', '수업계획 및 조직'에서 예비특수교사들은 유의미한 향상 정도를 보였다. 실천적 교수역량 하위 척도 간의 상관관계는 0.64-0.90로 모두 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.1-5
• /
• 2018

본 논문에서는 노이즈에 의해 훼손된 시계열 데이터의 모델링에 대하여 다룬다. 모델링 기법으로, 논싱글톤 퍼지 시스템을 사용한다. 논싱글톤 퍼지 시스템의 주요특징은 미지의 비선형시스템의 입력이 퍼지값으로 모델링 된다는데 있다. 그러므로 퍼지시스템에 인가되는 학습데이터나 입력데이터 등이 노이즈나 외부 환경에 의해 변형된 경우에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 성능비교를 위해 벤치마크 데이터로 잘 알려진 Mackey-Glass 데이터를 사용한다. 이들 데이터 모델링을 통하여 결과를 비교, 분석하여 논싱글톤 퍼지시스템이 잡음에 대하여 보다 강인하고 효율적임을 본 논문에서 보인다.

• 분석과학
• /
• 제28권3호
• /
• pp.187-195
• /
• 2015

승화열은 대기 유기 오염물질의 확산에 관련된 환경적인 문제를 해결하거나, 위험한 화학 물질의 위해성을 평가하는 데에 중요한 변수이다. 하지만 실험적으로 승화열을 측정하려면 많은 시간과 비용이 소모 되며, 그 실험자체도 복잡하고 위험하다. 따라서 본 연구에서는 유기화합물의 승화열을 간단하게 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정량적 구조-물성 상관관계 연구를 이용하였다. 군기반 전진선택방법을 적용하여 다중선형회귀방법과 서포트 벡터 머신과 같은 학습방법에 적합한 분자표현자들을 선택하도록 하였다. 개별 모델과 복합모델들은 부스트래핑 방법과 y-임의추출법에 의해 내부검증이 되었다. 외부 테스트 데이터의 예측 성능은 적용범위를 고려하므로서 개선되었다. 다중선형회귀모델에 따르면, 승화열은 분자간의 분산력, 수소결합, 정전기적 상호작용, 쌍극자-쌍극자 상호작용과 관련이 있는 것을 나타낼 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권9호
• /
• pp.954-965
• /
• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.105-114
• /
• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권3호
• /
• pp.29-38
• /
• 2005

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.