This study is concerned with the control system design using Labview Simulation Interface Toolkit and Matlab/simulink combined system for an application to the personal rapid transit system which has very short headway, requiring accurate speed control to avoid the impact between the vehicles. A simple equation of motion for a vehicle which is activated on the linear motor is introduced. A speed profile that should be tracked by a rear vehicle is produced based on the state information of the two vehicles(the preceding vehicle and the rear vehicle). The speed profile tracking control system is designed by Matlab/simulink. The simulation results show that the proposed control system is effective to evaluate the speed tracking performance.
가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.426-432
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1999
통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.6
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pp.543-559
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2017
Tree-based regression and classification ensembles form a standard part of the data-science toolkit. Many commonly used methods take an algorithmic view, proposing greedy methods for constructing decision trees; examples include the classification and regression trees algorithm, boosted decision trees, and random forests. Recent history has seen a surge of interest in Bayesian techniques for constructing decision tree ensembles, with these methods frequently outperforming their algorithmic counterparts. The goal of this article is to survey the landscape surrounding Bayesian decision tree methods, and to discuss recent modeling and computational developments. We provide connections between Bayesian tree-based methods and existing machine learning techniques, and outline several recent theoretical developments establishing frequentist consistency and rates of convergence for the posterior distribution. The methodology we present is applicable for a wide variety of statistical tasks including regression, classification, modeling of count data, and many others. We illustrate the methodology on both simulated and real datasets.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2012.05a
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pp.51-52
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2012
본 논문은 논문, 특허, 연구보고서 등과 같은 다양한 과학기술문헌에 포함된 기술 지식을 효과적으로 추출하는데 필요한 기반 텍스트 분석 엔진들의 성능 평가 및 개선을 위한 테스트베드 툴킷을 소개한다. 이 툴킷은 과학기술분야의 전문용어를 비롯한 인명, 지명, 기관명 등을 자동으로 인식하는 기술개체인식엔진을 위한 테스트베드와 인식된 기술개체 간의 의미적 연관관계를 자동으로 추출하는 기술개체 간 관계추출 테스트베드 로 구성되어 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.19-21
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2002
인터넷의 사용이 보편화되어 가고 있는 현대 정보 사기에서는 다양한 정보들이 인터넷 상에 분산되어 존재하고 있다. 이러한 정보 자원들은 서로 이질적인 형태로 분산되어 존재하기 때문에, 정보론 얻으려 하는 최종 사용자가 이러한 정보 자원들에 대해 단일화된 형태로 접근할 수 있는 방법이 요구된다. 따라서, 이러한 정보 통합에 대한 말은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 XML Schema를 이용한 정보 홍합에 있어서, 각 정보 자원들의 이질성에 기인하는 충돌문제를 분류하고, XQuerySD를 이용한 뷰 정의 방식의 동한 과정에서 충돌 해결 방안을 제시하며, XQuerySD를 쉽게 생성한 수 있도록 도와주는 저작 도구를 설계한다.
개방형 서비스개발자들은 SCE(service Creation Environment) 도구를 사용하여 망에 대한 전문적인 지식이 없더라도 예전보다 쉽고 빠르게 서비스를 개발할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 툴킷 라이브러리 형태의 SCE를 제공하는 방법을 제안한다. SCE 툴킷 라이브러리는 SCE를 SDK((Software Development Kit) 형태로 제공한다. 이는 기존의 IDE(Integrated Development Environment) 환경에 라이브러리 형식으로 SCE 기능을 추가할 수 있게 함으로써, 개발자가 기존에 사용하던 친숙한 환경에서 서비스를 개발할 수 있도록 해준다. 또한 Parlay X API, 웹 2.0 API, 유틸리티 API를 제공하는데 있어서 복잡한 API 및 파라미터를 추상화하여 제공하는 방법을 제안한다. 이러한 SCE 툴킷 라이브러리는 창조적인 새로운 서비스의 출현에 많은 기여를 할 것으로 전망된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.205-213
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2004
음성인식기술을 실제 생활에 적용할 때 발생하는 대표적인 문제로, 인식기의 낮은 인식률로 인한 오동작을 들 수 있다. 본 연구에서는. 텔레뱅킹 도메인에서의 HTK(Hidden Markov Model Toolkit) 연속 음성 인식 시스템과, 최대 엔트로피 기법에 기반한 사용자 발화에서의 핵심이 되는 단어(주로 고유 명사들)들에 대한 인식 신뢰도의 측정 방법을 제시한다. 음향특징과 언어특징들을 모두 고려하여 인식 신뢰도를 구하였으며 인식된 단어들에 대해 오인식 되었음을 약 86%의 정확도로 판단할 수 있음을 확인하였다. 본 인식신뢰도를 이용하여 차후에 음성인식의 확인대화(Clarification Dialog)모델을 개발하는데 활용하고자 한다.
Jung, Sang-Keun;Jeong, Min-Woo;Lee, Gary Geun-Baee
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.200-204
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2004
음성인식기술을 실제 생활에 적용할 때 발생하는 대표적인 문제로. 인식기의 낮은 인식률로 인한 오동작을 들 수 있다. 본 연구에서는, 텔레뱅킹 도메인에서의 HTK(Hidden Markov Model Toolkit) 연속 음성 인식 시스템과, 최대 엔트로피 기법에 기반한 사용자 발화에서의 핵심이 되는 단어(주로 고유 명사들)들에 대한 인식 신뢰도의 측정 방법을 제시한다. 음향특징과 언어특징들을 모두 고려하여 인식 신뢰도를 구하였으며 인식된 단어들에 대해 오인식 되었음을 약 86%의 정확도로 판단할 수 있음을 확인하였다. 본 인식신뢰도를 이용하여 차후에 음성인식의 확인대화(Clarification Dialog)모델을 개발하는데 활용하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.237-241
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2009
본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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