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FVQ(Fuzzy Vector Quantization) 사상화에 의한 화자적응 음성합성
이진이, 이광형 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 18 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 1993, Vol.3 No.4 3-20 (18 pages)
연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)에 의한 사상된(mapped) 코드북을 사용하는 화자적은 음성합성 알고리즘을 제안한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 신경망 클러스터링 알고리즘인 자율경쟁 학습을 사용하여 작성된다. 사상된 코드북은 입력 음성벡터에 대한 두 화자의 대응 코드벡터의 소속갑(membership value)으로 퍼지 히스토그랩을 작성하여 이들을 1차 결합함으로써 얻어지는 퍼지사상화에 의하여 작성된다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음것을 퍼지 벡터양자화한 다음, CFM 연산으로 합성함으로써... -
Fuzzy Learning Vector Quantization based on Fuzzy k-Nearest Neighbor Prototypes
Roh. Seok-Beom, Jeong. Ji-Won, Ahn. Tae-Chon 한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 5 Pages
한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 2011, Vol.11 No.2 84-88 (5 pages)
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특이치 분해와 Fuzzy C-Mean(FCM) 군집화를 이용한 벡터양자화에 기반한 워터마킹 방법
이병희, 장우석, 강환일, Lee. Byung-Hee, Jang. Woo-Seok, Kang. Hwan-Il 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2007, Vol.17 No.7 964-969 (6 pages)
본 논문은 원본 영상과 은닉 영상의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 영상 은닉의 한 방법을 제안한다. 이 워터마킹 방법은 특이치 분해와 퍼지 군집화 기반 벡터양자화를 이용한다. 실험에서는 은닉된 영상의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다. 이 워터마킹기법의 장점은 워터마크된 영상이 이미 압축되어 있으므로 압축과정과 동시에 저작권 보호에 이용할 수 있다는 장점이 있다. -
Fuzzy를 이용한 VQ/NN에 기초를 둔 음성 인식
안태옥, Ann. Tae-Ock 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 1996, Vol.15 No.6 5-11 (7 pages)
관한 연구로써, fuzzy개념를 이용한 VQ(Vector Quantization)/NN(Neural Network)에 의한 음성 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 fuzzy를 이용하여 VQ codebook에 의해 다중 관측열(multi-observation sequence)을 구해 각 symbol이 데이타로부터 가질 수 있는 확률값을 계산하여 이 값을 신경 회로망의 입력으로 사용하는 방법이다. 인식 대상어로는 한국어 단모음을 선정하였으며 10명의 남성 화자가 8개의 단모음을 10번씩 발음한 음성 데이터베이스를 이용하여 fuzzy를 이용하지 않은 VQ/NN과 fuzzy를 이용한 VQ/HMM(hidden Markov... -
효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법
조윤정(Yoon-Jeong Cho), 김재영(Jae-Young Kim), 김종면(Jong-Myon Kim) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 8 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 3호 52 563-570 (8 pages)
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해 석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계 가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를... -
FSVQ, 퍼지 개념 및 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM에 기초를 둔 음성 인식
정의봉 한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터産業敎育學會論文誌 12 Pages
한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터産業敎育學會論文誌 2004, Vol.5 No.4 491-502 (12 pages)
논문은 화자 독립의 단독어 인식에 관한 연구로써, FSVQ(first section vector quantization), 퍼지 이론 및 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(hidden Markov model) 모델을 제안한다. 제안된 연구 방법에서, 이중 특징 파라메타로써 LPC ？스트럼과 LPC 스트럼의 회귀 계수를 사용한다. 학습 데이터는 몇 개의 구간으로 나누어지며, 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫 번째 구간의 코드북으로 부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률 값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고,... -
선택적 학습률을 활용한 학습법칙을 사용한 신경회로망
백용선, 김용수, Baek. Young-Sun, Kim. Yong-Soo 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2010, Vol.20 No.5 672-676 (5 pages)
때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지... -
데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 이용한 퍼지학습법칙
김용수, Kim. Yong-Soo 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2007, Vol.17 No.4 472-476 (5 pages)
학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여... -
클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수, 백용선, 이세열, Kim. Yong-Soo, Baek. Yong-Sun, Lee. Se-Yul 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2006, Vol.16 No.4 460-465 (6 pages)
본 논문은 입력 벡터와 클래스들의 대표값들간의 유클리디안 거리들을 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망 4에 적용하였다. 이 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류역전파 신경회로망과 LVQ 알고리듬보다 성능이 우수하였다. -
비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수, Kim. Yong-Soo 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2005, Vol.15 No.7 800-804 (5 pages)
본 논문에서는 LVQ(Learning )rector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기존의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC (Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에...
