External knowledge를 사용한 LFMMI 기반 음향 모델링

박호성,강요셉,임민규,이동현,오준석,김지환,Park, Hosung,Kang, Yoseb,Lim, Minkyu,Lee, Donghyun,Oh, Junseok,Kim, Ji-Hwan 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5

This paper proposes LF-MMI (Lattice Free Maximum Mutual Information)-based acoustic modeling using external knowledge for speech recognition. Note that an external knowledge refers to text data other than training data used in acoustic model. LF-MMI, objective function for optimization of training DNN (Deep Neural Network), has high performances in discriminative training. In LF-MMI, a phoneme probability as prior probability is used for predicting posterior probability of the DNN-based acoustic model. We propose using external knowledges for training the prior probability model to improve acoustic model based on DNN. It is measured to relative improvement 14 % as compared with the conventional LF-MMI-based model. 본 논문은 external knowledge를 사용한 lattice 없는 상호 정보 최대화(Lattice Free Maximum Mutual Information, LF-MMI) 기반 음향 모델링 방법을 제안한다. External knowledge란 음향 모델에서 사용하는 학습 데이터 이외의 문자열 데이터를 말한다. LF-MMI란 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 학습의 최적화를 위한 목적 함수의 일종으로, 구별 학습에서 높은 성능을 보인다. LF-MMI에는 DNN의 사후 확률을 계산하기 위해 음소의 열을 사전 확률로 갖는다. 본 논문에서는 LF-MMI의 목적식의 사전 확률을 담당하는 음소 모델링에 external knowlege를 사용함으로써 과적합의 가능성을 낮추고, 음향 모델의 성능을 높이는 방법을 제안한다. External memory를 사용하여 사전 확률을 생성한 LF-MMI 모델을 사용했을 때 기존 LF-MMI와 비교하여 14 %의 상대적 성능 개선을 보였다.

모기질종의 세침흡인 세포학적 소견 - 5예 보고 -

박호성,강명재,이동근,정명자,Park, Ho-Sung,Kang, Myoung-Jae,Lee, Dong-Geun,Chung, Myoung-Ja 대한세포병리학회 2000 대한세포병리학회지 Vol.11 No.1

Pilomatrixoma is a benign tumor which usually occur as a solitary, firm nodule in the head and neck, and upper extremities of young people. This tumor is occasionally encountered during aspiration biopsy of subcutaneous masses, but only a small number of cases are correctly diagnosed prior to excision. We report five cases of pilomatrixoma. Four cases occurred in the neck and one case in the back. The characteristic fine needle aspiration cytologic features are shadow cells and basaloid cells in the background of inflammatory cells, including some multinucleated giant cells. The shadow cells were recognized in all five cases. These cells were pale, anucleated cells with relatively distinct cell borders. $May-Gr\ddot{u}nbald-Giemsa$ stain is useful for the identification of shadow cells. The recognition of shadow cells appears to be essential for accurate diagnosis of pilomatrixoma.

경골에 발생한 거대 골 섬 - 증례 보고 -

박호성,장규윤,이상용,김정렬,Park, Ho-Sung,Jang, Kyu-Yun,Lee, Sang-Yong,Kim, Jung-Ryul 대한근골격종양학회 2004 대한골관절종양학회지 Vol.10 No.1

골 섬 (bone island)은 해면골 내에 성숙된 치밀골 병소가 존재하는 것이다. 골 섬은 특징적인 임상적 및 방사선학적 소견으로 진단될 수 있다. 병변은 무증상인 경우가 많으며 골반, 대퇴골, 그리고 다른 장골에서 호발한다. 방사선 검사상 병변은 해면골 내에 난원형, 원형, 또는 길게 늘어진 모양의 균질하고 진한 경화성 병변으로 관찰되며 "가시 방사" 또는 "위족"으로 알려진 방사상 뼈 줄무늬가 특징적인 소견이다. 대부분의 골 섬은 직경이 0.1 cm 부터 2.0 cm 로 크기가 작다. 직경이 2 cm 이상으로 정의된 거대 골 섬은 보고가 극히 드물다. 저자들은 31세 남자에서 발생한 10${\times}$1.7${\times}$1 cm 크기의 거대 골 섬 1예를 보고하고자 한다. A bone island represents a focus of mature compact bone within the cancellous bone. It can be diagnosed based on characteristic clinical and radiologic features. The lesion is typically asymptomatic with a preference for the pelvis, femur, and other long bones. On the radiologic study, the lesion appears as an ovoid, round, or oblong homogeneously dense and sclerotic focus in the cancellous bone. Characteristic feature of this lesion is radiating bony streaks, known as "thorny radiations" or "pseudopodia". Most bone islands are small, and majority of the lesions measure from 0.1 to 2.0 cm. Giant bone island, defined as a diameter greater than 2 cm, has been rarely reported in the literature. We report a case of giant bone island measured by 10${\times}$1.7${\times}$1 cm in the diaphysis of right tibia in 31-year-old man.

책갈피산책-리영희 비평집 "반세기의 신화"를 읽고

박호성,Park, Ho-Seong 대한출판문화협회 1999 출판저널 Vol.267 No.-

림프유상피형 말초 T세포 림프종의 세침흡인 세포학적 소견 - 결핵성 림프절염과 감별이 어려웠던 1예 -

박호성,홍종명,정명자,문우성,Park, Ho-Sung,Hong, Jong-Myung,Chung, Myoung-Ja,Moon, Woo-Sung 대한세포병리학회 1999 대한세포병리학회지 Vol.10 No.2

The diagnosis of peripheral T cell lymphoma is difficult due to the varying size and shape of the neoplastic lymphoid cells and the frequent admixture of nonneoplastic mature lymphyocytes, histiocytes, eosinophils, and plasma cells. We report a case of peripheral T cell lymphoma, lymphoepithelioid ceil type, which was difficult to differentiate from tuberculous lymphadenitis due to the aggregates of epithelioid histlocytes mimicking granuloma and the past history of pulmonary tuberculosis. Fine needle aspiration cytology of the inguinal lymph node in a 63-year-old male was characterized by hypercellular aspirates composed of a mixture of small and intermediate-size lymphoid cells and large lymphoid cells with background of confluent epithelioid histiocytes. The neoplastic lymphocytes demonstrated significant nuclear irregularity with protrusion and indentations of the nuclear membrane, prominent nucleoli, and frequent mitotic figures. The diagnosis of peripheral T cell lymphoma was confirmed by histological and immunohistochemical studios.

메트로놈을 이용한 복부 MRI 검사에 대한 연구

박호성,김재석,Park, Ho-Sung,Kim, Jae-Seok 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.9

복부 분야 MRI 검사는 호흡에 의한 인공물로 인해 최적의 영상 구현이 어렵다. 복부 MRI 검사를 받은 총 45명 (남자:여자 = 30:15) 중 호흡이 일정하지 않아 검사가 어려운 환자를 대상으로 메트로놈을 이용한 검사 방법에 대하여 연구 하였다. 메트로놈을 사용하지 않고 검사 한 영상을 A 그룹, 메트로놈을 사용하여 검사 한 영상을 B그룹으로 나누었다. 메트로놈을 사용한 영상에서 화질 향상이 약 30% 증대 되었고, 검사시간이 약 50초 감소되었다. 복부자기공명영상(ABD MRI) 검사 시 메트로놈(Metronome)을 사용하여 검사 한 영상이 사용하지 않은 영상에 비하여 화질과 검사시간 차이가 있었다. 호흡동조가 어려운 환자의 호흡 유도 하(RTr Scan) 복부 자기 공명 영상(Abdomen MRI) 검사 시 환자의 호흡수를 조절하는 메트로놈 (Metronome) 보조기를 사용하면 더 효과적이다. MRI scans in the abdominal area are difficult to achieve optimal images due to artificial respiration. Among 45 patients (male:female = 30:15) who underwent abdominal MRI examination, a metronome-based examination method was studied for patients whose breathing is difficult and difficult to examine. The images examined without using a metronome were divided into group A, and the images examined using a metronome were divided into group B. Image quality improvement (30%) and inspection time (approximately 50 seconds) were reduced in images using metronome. During abdominal magnetic resonance imaging (ABD MRI), the images examined using a metronome had differences in quality and examination time compared to the unused images. It is more effective to use a metronome brace that controls the patient's respiratory rate during abdominal magnetic resonance imaging under respiratory induction in patients with difficulty in respiratory-gated.

다학과 연계전공 형식의 전남대학교 차세대통신 마이크로디그리 개발 및 운영 사례

박호성(Hosung Park),박진석(Jinseok Park),박태준(Taejune Park),장한승(Han Seung Jang) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.6

GA 기반 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크의 최적화를 위한 새로운 설계 방법

박호성(Ho-Sung Park),박병준(Byoung-Jun Park),박건준(Keon-Jun Park),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2003 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2003 No.7

입자화 중심 기능적 RBF 뉴럴 네트워크의 최적화

박호성(Ho-Sung Park),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1

본 논문에서는 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 K-means 클러스터링과 context-based FCM 클러스터링 방법을 전통적인 방사형 기저 함수 기반 신경 회로망의 구조에 결합하여 복잡하고 불확실한 비선형 시스템의 모델링을 위한 새로운 모델링 방법을 제시한다. 즉, 주어진 데이터의 정보를 효율적으로 처리하기 위하여, 출력 공간은 K-means 클러스터링 방법을 이용하여 데이터를 전처리하고 이를 기반으로 입력 공간의 분할은 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한 모델 구축을 위한 모델의 은닉층에서의 노드의 수, 입력 변수의 수 그리고 입력변수는 유전자 알고리즘을 통해서 모델을 최적화하였다. 제안된 모델의 성능을 평가 및 비교를 위해서 Machine learning 데이터를 이용하였다.

정보 유사성 기반 입자화 중심 RBF NN의 진화론적 설계

박호성(Ho-Sung Park),오성권(Sung-Kwun Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 대한전기학회 2010 전기학회논문지 Vol.59 No.2

In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space. (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.