• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 한국음향학회지
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• 제18권6호
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• pp.49-56
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• 1999

결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제28권1호
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• pp.9-15
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• 2017

실리콘 기판으로 만든 바이오센서에서 펩타이드-항체의 접합 동특성을 회전 타원분광계로 정밀하게 측정하고 분석하였다. 극도로 낮은 몰농도의 펩타이드를 측정할 때, 시료가 놓이는 바이오센서의 표면의 불완전한 편평도와 완충용액 굴절률 변화로 인한 측정오차를 줄이기 위하여 금속박막의 유리 프리즘 대신에 실리콘 기판 위에 덱스트란 SAM을 직접 적층하여 바이오센서를 만들었다. $100{\mu}l/min$의 완충용액 주입속도에서 바이오센서에 올려진 항체 및 펩타이드의 접합특성을 각각 측정하였다. 리터당 5 ng의 낮은 항체농도에서도 항체-덱스트란 SAM 사이의 동특성을 쉽게 측정할 수 있었다. 또한 100 nM까지의 펩타이드에 대한 미세한 흡착 및 해리 특성을 정밀하게 측정할 수 있었으며, 접합 동특성 식에 이 실험결과를 피팅하여 흡착계수와 해리계수를 구할 수 있었다. 이 결과로부터 펩타이드의 평형상태의 해리상수인 $K_D$는 97 nM이었고, 이 수치는 Class I에 속함을 알 수 있었다.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.671-687
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• 2019

This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.

• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.431-439
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• 2010

교차간섭기법은 ERS-2와 Envisat SAR 데이터를 이용하여 긴 기선거리를 지니면서도 양질의 간섭도를 제작할 수 있다. 또한 긴 기선거리에 의해서 고도에 대한 프린지 변화율이 약 5m 내외로 계산되며 이는 매우 정밀한 DEM생성을 가능하게 한다. 본 연구에서는 ERS-2와 Envisat 교차 간섭기법으로부터 정밀한 DEM을 추출하는 효율적인 방안을 제안하였으며 경사가 매우 완만한 알라스카지역에서 교차간섭기법으로 제작된 CInSAR(Cross-Interferometry SAR) DEM과 기존에 존재하는 NED(National Elevation Dataset) DEM을 비교하였다. 연구 결과 차분 간섭도 생성과정에서 NED DEM 오차라고 생각되는 부분이 발견되었으며 이 부분에 대한 CInSAR DEM과의 고도 차이에 대한 표준편차는 2.63m로 계산되었다. 하지만 전체지역에 대해서는 NED DEM과 CInSAR DEM의 고도값 차이에 대한 표준편차는 약 1m로 NED DEM과 매우 유사한 값이 계산되었다. 이는 연구대상 지역이 매우 편평한 지형으로 양질의 DEM이 구축되어 있으므로 매우 유사한 값이 계산된 것으로 판단된다. 하지만 두 DEM에 대한 공간주파수 분석을 하였을 경우 CInSAR DEM은 약 0.08 rad/m(약 40m) 보다 고주파영역에서도 높은 파워 스펙트럼 값을 지닌 반면 NED DEM은 그렇지 못하였다. 결과적으로 16m로 해상도로 구축된 CInSAR DEM의 경우 NED DEM보다 약 2.5배 공간해상도가 높아졌으며 경사가 심하지 않은 지역에서도 정밀한 DEM이 생성되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.17-24
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• 2011

CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다.

• 재무관리연구
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• 제26권2호
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• pp.155-180
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• 2009

본 연구에서는 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장과 유럽의 유로화, 일본의 엔화, 영국의 파운드화 등 선진 통화선물시장을 대상으로 최적헤지비율을 추정하고, 외표본헤지기간을 두고 헤징유효성을 측정 및 비교하고자 하였다. 헤지비율은 모수의 추정기간을 한기간씩 이동하여 모수를 추정하는 롤링 윈도우즈(rolling windows)에 따른 OLS 모형, 오차수정모형과 일정 조건부 상관관계 이변량 GARCH(1, 1) 모형에 의해 추정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 어떠한 헤징모형을 이용하더라도 한국 원/달러 선물을 이용한 헤징은 현물환율의 가격변동위험을 97% 상회할 정도로 감소시키고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 한국 원화 선물시장은 브라질 리알화, 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장과 유럽 유로화, 영국 파운드화, 일본 엔화 등의 선진통화 선물시장보다 현물환율의 변동위험에 대한 헤징수단으로 우월함을 보여주고 있다. 이는 한국 원/달러 통화선물이 현물환율의 위험관리수단으로 유용성이 매우 높고 위험관리도구로서 역할을 성실히 수행하고 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 셋째, 헤징모형 간의 헤징유효성을 비교하면, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 최적헤지 비율의 추정에 이용된 단순모형, OLS 모형, 오차수정모형, 그리고 CCC BGARCH(1, 1) 모형에 따른 헤징성과에 유의한 차이가 없음을 보여준다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, OLS 모형, 오차 수정모형, 이변량 GARCH(1, 1) 모형 등의 복잡한 계량모델을 이용한 헤징보다 단순히 현물보유 포지션과 반대되는 동일한 금액의 포지션을 선물시장에 취하는 단순모형을 이용한 헤징이 유용할 수 있음을 시사하고 있다. 넷째, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 헤징기간이 늘어날수록 헤징유효성 또는 헤징성과가 높아지고 있음을 보여주고 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.81-88
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• 2011

최근, 공공주택에 대한 소비자의 요구사항이 더욱 다양해지는 반면, 이를 공급하는 공급자 입장에서 개발사업의 불확실성은 상대적으로 증가되고 있어 건설공사 예정가격의 불확실성을 더욱 가속시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 택지개발사업 공공주택건설공사의 사업초기단계에서 공사비를 합리적으로 추정하여 발주자 입장에서 적정한 자금 투자계획 마련과, 공사수행 전반의 원가관리를 지원할 수 있는 신뢰성 있는 도구 개발을 목적으로 하였다. 2007년 상반기에서 2008년 상반기에 설계된 총 20개 공공아파트 단지를 사례로 하여 회귀분석을 실시하였다. 사례의 대표성 및 설명력을 높이기 위해 건축, 기계, 토목, 승강기, 조경, 전기, 통신공사의 단지 내 총공사금액을 합산하여 1개 표본으로 활용하였다. 또한 모형의 적합성과 실제 활용도를 높이기 위해 총공사비를 설계, 계약, 준공금액으로 구분하여 분석을 다양화 하였다. 개발모형을 실제공사비와 검증한 결과 총공사비를 준공, 설계 금액으로 설정한 추정모델은 오차율 2%이내의 매우 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 개발한 공사비 추정모델은 사업초기단계에서 소수의 데이터만으로 실제공사비에 근접하게 개략공사비를 추정할 수 있는 유용한 도구로 활용되리라 기대한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3210-3218
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• 2000

IS-95 셀룰라 시스템에서는 다른 역방향 사용자들의 통화로 인한 간섭 레벨(level)이 이미 정해져 있는 레벨 이상이 되었을 때 통화 블럭킹(blocking)이 일어난다. 본 논문에서는 이동 무선채널을 전파음영(shadowing) 채널로 가정하고 불완전 전력제어된 IS-95 셀룰라 시스템의 역방향 링크에 대한 얼랑용량(Erlag capacity)을 산출한다. 블록킹 확률(blocking probability)은 로그노말 근사(lognormal approximation)를 사용하여 유도하고 가우시안 근사와 로그노말 근사의 결과들을 서로 비교 분석한다. 데이터율 $R_b$=9.6kbps 와 $R_b$=14.4kbps에서 1% 블록킹 확률을 가정하면, 로그노말 근사를 사용한 얼랑용량은 각각 13.68 얼랑과 7.08 얼랑으로 가우시안 근사가 약 24,4%와 40.4% 의 근사한 오차를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 또한 전력제어가 완벽하게 된다면 얼랑용량은 전력제어 오차가 2.5㏈인 불완전 전력제어보다 6.99 얼랑과 4.21 얼랑 증가하고, 음성활동율을 40%로 간주하면 음성활동을 고려하지 않은 경우보다 8.21 얼랑과 4.25 얼랑이 각각 증가함을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.187-194
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• 2020

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.