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191.

DEVELOPMENT OF A KNOWLEDGE-BASED HYBRID FAILURE DIAGNOSIS SYSTEM FOR URBAN TRANSIT

Kim. H.J., Bae. C.H., Kim. S.H., Lee. H.Y., Park. K.J., Suh. M.W. 한국자동차공학회 International journal of automotive technology 7 Pages

한국자동차공학회 International journal of automotive technology 2009, Vol.10 No.1 123-129 (7 pages)

Kim. H.J., Bae. C.H., Kim. S.H., Lee. H.Y., Park. K.J., Suh. M.W. 저

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192.

의미 기반의 지식모델 통합과 탐색에 관한 연구

전승수, Chun. Seung-Su 한국인터넷정보학회 Journal of Internet Computing and Services 8 Pages

한국인터넷정보학회 Journal of Internet Computing and Services 2014, Vol.15 No.6 99-106 (8 pages)

전승수, Chun. Seung-Su 저

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지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로...
193.

음소 결정트리의 노드 분할을 위한 임계치 자동 결정 알고리즘

김범승, 김순협, Kim. Beom-Seung, Kim. Soon-Hyob 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 9 Pages

한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2012, Vol.31 No.3 170-178 (9 pages)

김범승, 김순협, Kim. Beom-Seung, Kim. Soon-Hyob 저

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본 논문에서는 코레일에서 운영중인 640개 기차역명의 음소기반의 음성인식을 위하여 트라이폰 단위의 음소 결정트리 구축 시 노드 분할 과정에서 사용되는 임계치의 결정에 있어 통계적 기법인 상관관계 분석과 회귀분석을 활용하여 군집화율을 추정하고 이를 이용한 평균 군집화율에 따른 임계치의 값에 의해 자동으로 결정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 유효성 검증을 위한 실험에서 기존의 일괄 적용된 Baseline 보다 1.4~2.3 %의 인식률 향상을 보였다.
194.

음소 질의어 집합 생성 알고리즘

김성아, 육동석, 권오일 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages

한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2004, Vol.23 No.2 173-179 (7 pages)

김성아, 육동석, 권오일 저

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음소 질의어 집합은 문맥 속에서 비슷한 조음 효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해...
195.

결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구

정현열, 정호열, 오세진, 황철준, 김범국 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 12 Pages

한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2002, Vol.21 No.2 199-210 (12 pages)

정현열, 정호열, 오세진, 황철준, 김범국 저

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음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때...
196.

한국어 음성합성기의 운율 예측을 위한 의사결정트리 모델에 관한 연구

강선미, 권오일, Kang. Sun-Mee, Kwon. Oh-Il 한국음성과학회 음성과학 13 Pages

한국음성과학회 음성과학 2007, Vol.14 No.2 91-103 (13 pages)

강선미, 권오일, Kang. Sun-Mee, Kwon. Oh-Il 저

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197.

기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구

김종민, 최경호, 이동휘, Kim. Jong-Min, Choi. Kyong-Ho, Lee. Dong-Hwi 한국융합보안학회 정보·보안논문지 10 Pages

한국융합보안학회 정보·보안논문지 2012, Vol.12 No.2 61-70 (10 pages)

김종민, 최경호, 이동휘, Kim. Jong-Min, Choi. Kyong-Ho, Lee. Dong-Hwi 저

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기법을 도출하는데 있다. 이를 위해 기계경비시스템 오경보의 발생원인을 살펴보고, 오경보 시의 출동건수, 오경보율 그리고 오경보원인의 통계자료를 토대로한 데이터를 데이터마이닝 프로그램인 WEKA에 맞게 변환시켜 여러 알고리즘에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서는 적합한 데이터마이닝 기법을 찾기 위해 Decision Tree, Naive Bayes, BayesNet Apriori, J48Tree 알고리즘을 활용하였고, 분석을 통해 생성된 가장 높은 값을 도출하여 해당 알고리즘의 적용 가능성을 확인하였다. 이와 같은 연구를 통해 효율적으로 기계경비시스템의...
198.

FAST BDD TRUNCATION METHOD FOR EFFICIENT TOP EVENT PROBABILITY CALCULATION

Jung. Woo-Sik, Han. Sang-Hoon, Yang. Joon-Eon 한국원자력학회 Nuclear engineering and technology : an international journal of the Korean Nuclear Society 10 Pages

한국원자력학회 Nuclear engineering and technology : an international journal of the Korean Nuclear Society 2008, Vol.40 No.7 571-580 (10 pages)

Jung. Woo-Sik, Han. Sang-Hoon, Yang. Joon-Eon 저

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199.

열간압연 스케줄변경에 따른 최적연삭조건 결정

배용환, Bae. Yong-Hwan 한국안전학회 한국안전학회지 7 Pages

한국안전학회 한국안전학회지 2008, Vol.23 No.6 7-13 (7 pages)

배용환, Bae. Yong-Hwan 저

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200.

Hidden Markov Network 음성인식 시스템의 성능평가에 관한 연구

오세진, 김광동, 노덕규, 위석오, 송민규, 정현열 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 10 Pages

한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 2003, Vol.4 No.4 30-39 (10 pages)

오세진, 김광동, 노덕규, 위석오, 송민규, 정현열 저

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State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은...

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