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전화성(Hwaseong Jeon),정성원(Sung-won Jung),장길진(Gil-Jin Jang),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어모델은 통계적 모델의 하나인 바이그램(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가 하였다.
전화성(Hwaseong Jeon),김길연(Kilyeon Kim),윤영선(Young-Sun Yun),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM이 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.
이대범 ( Daebum Lee ),김경섭 ( Kyoungsup Kim ),이영수 ( Youngsoo Lee ),김하나한 ( Hanahan Kim ),변동삼 ( Dongsam Byun ),박성철 ( Sungchul Park ),전화성 ( Hwaseong Jeon ),김준태 ( Juntae Kim ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
IT산업의 새로운 패러다임으로 빅데이터 분석이 주요한 기술로 부각되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터를 수집, 분석하여 이를 통해 피자 판매량을 예측하는 모델을 제안한다. 판매량 예측을 위하여 과거 판매 데이터와 함께 공휴일, 날씨,뉴스기사, 경제지표, 트렌드, 스포츠 이벤트 등의 데이터를 수집하여 이용하였으며,판매량 예측 방법으로는 회기분석과 인공신경망 학습 등을 사용하여 빅데이터를 사용하지 않은 경우와 정확도를 비교하였다. 실험 결과 빅데이터를 이용함으로써 예측 오차율이 5% 이상 향상됨을 확인하였다.