본 논문에서는 인식이 진행되는 동안 탐색 공간을 효과적으로 줄임으로써 음성인식의 고속화를 달성할 수 있는 새로운 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 이것은 앞 프레임과 뒤 프레임 사이의 최대확률은 높은 상관성을 가지므로 프루닝 문턱치를 앞 프레임의 최대 확률로부터 효과적으로 구할 수 있다는 사실에 근거를 두고있다. 이 방법에서는 앞 프레임의 최대 우도 확률과 후보 확률들의 조합으로 현재 프레임의 프루닝 문턱치를 갱신함으로써 현재 프레임의 문턱치를 인식 과정 중에 얻을 수 있기 때문에, 인식 태스크가 바뀌어도 문턱치를 구하기 위한 사전 실험을 수행할 필요가 없게 된다. 또한, 프레임 단위로 적응적으로 얻어진 문턱치는 다른 환경 하에서도 인식 속도의 향상을 가져올 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하여 위하여 한국어 주소 인식 시스템에 적용하였다. 본 시스템은 48개의 유사음소단위(PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, 적응알고리즘으로는 최대사후확률추정법((MAP: Maximum A Posteriori Probability Estimation)을, 인식 알고리즘으로는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다 남성화자 3인이 25개의 연결 주소명을 대상으로 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 프레임단위 적응프루닝 문턱치를 적용한 경우를 기존의 고정 프루닝 문턱치와 가변 프루닝 문턱치를 적용한 경우와 비교하였을 때 인식률의 변화 없이 탐색공간이 상대적으로 각각 $14.4\%와 $9.14\%가 감소되어 제안된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. 시,공간적 분포 특성이 구체적으로 규명되면 보다 정확한 음장변화 추정이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 또한 내부파와 음파의 상대적인 진행 방향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ 耀 Ā 삱?⨀ Ā Ā ?⨀ ጀĀ 耀 Ā ? 돀ꢘ?⨀ 硩?⨀ ႎ?⨀ ?⨀ 넆 돐 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ?⨀ 焆 덐 瀆 倆 Āⶇ퍟 ⶇ퍟 Ā Ā Ā Ā 磀鲕 좗?⨀ 肤?⨀ ⁅ Ⴅ?⨀ 쀃잖⨀ 䣙熸 ጁ ?⨀
본 연구에서는 확률형 아이템과 게임 과몰입과의 관련성을 살펴보기 위해, 확률형 아이템을 성능 확률형과 치장 확률형, 그리고 비확률형 아이템을 사용하는 세 집단으로 구분 후, 집단간 게임 과몰입을 포함한 변인들의 차이를 살펴보고, 게임 과몰입에 영향을 미치는 인구통계학적, 심리사회적 변인이 무엇인지 탐색하고자 하였다. 이를 위해 게임 이용률이 가장 높은 20대를 대상(N=413)으로 인구통계학적 변인(연령, 성별), 게임 과몰입, 게임시간, 게임이용비용, 확률형아이템이용비용(이하 확률형이용비용)을 측정하고, 심리사회적 변인은 기질 및 성격, 인지정서조절, 스트레스를 Cloninger의 기질 및 성격 검사, 인지적 정서조절전략 척도, 일상생활 스트레스 척도를 사용하여 각각 측정하였다. 연구 결과, 첫째, 게이머의 2/3가 확률형 아이템 게임을 즐기는 것으로 나타났으며, 여자의 비율이 남자의 비율보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, 아이템 유형에 따라 구분한 세 집단 간에는 게임 과몰입, 게임시간, 게임이용비용, 확률형이용비용에서 유의미한 차이가 관찰되었다. 셋째, 게임 과몰입에 영향을 미치는 변인은 게임이용비용, 게임시간, 부적응적 인지정서조절, 스트레스, 자극추구 기질과 연대감 성격으로 나타났다. 게임 과몰입을 위한 적절한 개입으로서, 게임시간, 지출비용, 정서조절과 스트레스 관리의 중요성을 확인하였고, 본 연구 결과의 일반화를 위한 후속 연구에 대해 논의하였다.
최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.
본 논문은 MLP와 MultiCAMShift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 영상 내 문자 추출 방법을 제안한다. MLP를 이용한 텍스춰 분석기는 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대해 효과적으로 문자 확률 영상을 생성하며, 문자 확률 영상 상에서 수행되는 MultiCAMShift 알고리즘은 국소 탐색만으로 효율적으로 문자 영역을 추출할 수 있다.
배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 확률 진화 알고리즘(stochastic evolution algorithm; StocE)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.
연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
잠재 의미를 색인하는 것은 문서 색인에 있어서 그 색인 품질에 주요한 요인을 차지한다. 본 논문에서 살펴보는 의미 확산 방법은 문서 집합에 나타나는 단어들의 의미적 연관성을 바탕으로 활성화 작용 모델(spreading activation model)을 구축하고 색인 대상 문서의 단어 분포를 출발점으로 삼아, 그 모델 안에서 의미적으로 수렴할 수 있도록 랜덤 워크 방법(random walk method)1)을 수정한 변형 방법을 이용해 확률을 확산시킨다. 이 방법은 단어 사이의 연관성을 따라 탐색하며 동의어와 다의어 등 단순 단어 일치로는 알 수 없는 의미적 유사 단어들이 의미 있는 확률 분포를 갖게 한다. 이는 단어들의 의미 분포를 가중치 그래프를 통해 보다 합리적으로 다루게 된다. 실험에서는 문서 분류를 시행하여 평균 정확도 및 정확도-재현율 곡선을 산출하였고, 비교 실험을 통해서 전반적인 우수성을 관찰할 수 있었다.
본 연구는 고용보험 DB(2000~2007)를 사용하여 이직사유별로 일자리 이행 경로 및 성과를 비교하고, 미취업탈출 및 취업탈출 확률의 결정요인에 대한 회귀분석을 수행하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 비자발적 이직의 경우 자발적 이직에 비해 새로운 일자리에서 일자리 기간이 크게 감소하고 실질임금 증가율도 매우 낮다. 이러한 일자리 이행성과의 차이는 체계적인 직장탐색 부족에 따른 우수한 일자리 매칭 확보의 어려움, 노동시장에서의 부정적 신호효과, 이전 일자리에서 축적된 인적자본의 활용 가능성 저하 등 비자발적 이직의 특성을 반영하는 것으로 풀이된다. 실업급여 수급 여부는 미취업탈출 확률을 줄이는 효과를 가지지만 동시에 실업급여 수급 후 진입한 새로운 일자리에서는 취업탈출 확률을 낮추는 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고속의 초기동기가 가능한 Kronecker 부호를 DS/CDMA 시스템의 확산부호로 하여 패킷 무선 데이터 통신에서의 사용을 위한 타당성을 보인다 먼저 Kronecker 부호의 생성방법 상관특성을 보여 대체적인 부호의 특성을 밝히고 부분 상관기를 이용할 수 있음을 보인다 더 나아가 PN 부호와 같은 평균 초기동기획득 시간을 가질 때의 Kronecker 부호의 오경보 확률과 실패 확률을 구하여 Kronecker 부호가 PN 부호보다 더 높은 동기 확률을 가짐을 보임으로써 패킷 통신에서 Kronecker 부호를 사용할 수 있는 가능성을 확인한다.
연속 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘 인식을 수행하기 위하여 확률분포를 이용하며 이는 음소 단위의클러스터링을사용하여모델링하여샘플들을기반으로 확률 파라미터를 추정한다. 어휘 검색 시 추정된 확률 파라미터로부터 인식 결과를 나타내는데 미리 정의되지 않은 음소와 추가되어진 음소로부터 인식률이 저하되는 문제점이 발생하며, 하나의 클러스터링으로 모델링하므로 가우시안 모델이 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하여 유사도를 기반으로 Euclidean과 Bhattacharyya 거리 측정 방법을 혼합한 군집화 모델을 제안하고, 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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