• 인지과학
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제57호
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• pp.139-152
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• 2006

In this paper, we present a phrase break prediction method using CRF(Conditional Random Fields), which has good performance at classification problems. The phrase break prediction problem was mapped into a classification problem in our research. We trained the CRF using the various linguistic features which was extracted from POS(Part Of Speech) tag, lexicon, length of word, and location of word in the sentences. Combined linguistic features were used in the experiments, and we could collect some linguistic features which generate good performance in the phrase break prediction. From the results of experiments, we can see that the proposed method shows improved performance on previous methods. Additionally, because the linguistic features are independent of each other in our research, the proposed method has higher flexibility than other methods.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제5권6호
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• pp.839-851
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• 1997

Closed-form solutions are analytically derived for stochastic properties of earthquake ground motion fields, which are conditioned by an observed time series at certain observation sites and are characterized by spectra with uncertainties. The theoretical framework presented here can estimate not only the expectations of such simulated earthquake ground motions, but also the prediction errors which offer important information for the field of engineering. Before these derivations are made, the theory of conditional random fields is summarized for convenience in this study. Furthermore, a method for stochastic interpolation of power spectra is explained.

• 인지과학
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• 제22권2호
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• pp.217-233
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• 2011

본 논문에서는 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 한국어 문장을 입력받아 자동으로 띄어쓰기를 해 주는 시스템을 제안한다. 띄어쓰기 문제는 주어진 문장의 각 음절에 대하여 띄어쓰기 여부를 나타내는 레이블을 부착하는 일종의 레이블링 문제이므로, 본 논문에서는 레이블링 문제 해결에 띄어난 성능을 보이는 것으로 알려진 CRF를 이용하여 자동 띄어쓰기를 시도하였다. 약 112만 음절 규모의 학습용 데이터로 학습을 하고, 2,114 문장(약 9.3만 음절)의 평가용 데이터로 띄어쓰기 정확도에 대한 평가를 하였다. 평가 결과 음절 단위의 정확도는 98.84%, 어절 단위의 정확도는 95.99%인 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1252-1255
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• 2006

본 논문은 정보검색, 정보추출, 번역, 자연어처리 등의 작업을 위한 통계적 방법론에서 필요한 학습 데이터 구축을 효율적으로 하기 위한 학습 데이터 반자동 구축 장치 및 그 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 학습 데이터 구축양을 줄이기 위해서 능동 학습을 이용한다. 또한 최근 각광 받고 있는 Conditional Random Fields(CRF)를 능동학습에 이용하기 위해서 CRF를 이용한 Confidence measure를 정의한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제65호
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• pp.125-141
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• 2008

In this work, we propose an automatic word spacing system for Korean using conditional random fields (CRFs) with Korean features. We map a word spacing problem into a classification problem in our work. We build a basic system which uses CRFs and Eumjeol bigram. After then, we analyze the result of inner-test. We extend a basic system added by some Korean features which are Josa, Eomi and two head Eumjeols of word extracting from lexicon. From the results of experiment, we can see that the proposed method is better than previous methods. Additionally the proposed method will be able to use mobile and speech applications because of very small size of model.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.87-103
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• 2008

We describe a new active learning method in conditional random fields (CRFs) framework for keyphrase extraction. To save elaboration in annotation, we use diversity and representative measure. We select high diversity training candidates by sentence confidence value. We also select high representative candidates by clustering the part-of-speech patterns of contexts. In the experiments using dialog corpus, our method achieves 86.80% and saves 88% training corpus compared with those of supervised method. From the results of experiment, we can see that the proposed method shows improved performance over the previous methods. Additionally, the proposed method can be applied to other applications easily since its implementation is independent on applications.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.134-138
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• 2005

본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권3호
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• pp.209-215
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• 2014

Sequence tagging is the task of predicting frame-wise labels for a given input sequence and has important applications to diverse domains. Conventional methods such as maximum likelihood (ML) learning matches global features in empirical and model distributions, rather than local features, which directly translates into frame-wise prediction errors. Recent probabilistic sequence models such as conditional random fields (CRFs) have achieved great success in a variety of situations. In this paper, we introduce a novel discriminative CRF learning algorithm to minimize local feature mismatches. Unlike overall data fitting originating from global feature matching in ML learning, our approach reduces the total error over all frames in a sequence. We also provide an efficient gradient-based learning method via gradient forward-backward recursion, which requires the same computational complexity as ML learning. For several real-world sequence tagging problems, we empirically demonstrate that the proposed learning algorithm achieves significantly more accurate prediction performance than standard estimators.