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- 저자 : 임준묵 (검색결과 116 건)
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임준묵,손형섭 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2021 No.11
현대 사회에서는 다양한 정보들을 음성합성 기술을 통해 음성정보로 얻을 수 있다. 기존 음성합성에 널리 쓰이는 Tacotron은 자기회귀적 음성합성 모델을 사용해 느린 음성 합성 속도라는 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적인 음성 합성을 위해 비자기회귀적 음성합성 모델인 Glow-TTS을 활용하였다. Glow-T TS은 자기회귀 방식이 아닌 병렬로 스펙트로그램을 생성하여 합성 시간이 크게 단축되어 자기회귀적 음성합성 모델에 비해 합성속도가 빠르다는 장점이 있다. 음성합성 기술은 학습시키고자하는 음성소스, Mel spectrogram을 생성해 주는 음성합성 모델, 그리고 Mel spectrogram을 음성으로 변환해 주는 보코더가 핵심이다. 본 연구에서 음성 데이터는 한국 남성이 녹음한 한국 음성 데이터셋을 사용하였고 음성합성 모델로는 Glow-TTS을 이용해 만든 한국어 감정 합성 모델에 대해 다루고 있다. 본 연구 결과는 효율적인 음성합성을 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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대학입시에서 자기소개서와 학교생활기록부 평가를 위한 기계학습모형
임준묵,박정주,주형구,손형섭 대한산업공학회 2020 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2020 No.11
학생부종합전형의 대학입시에서 입학사정관은 대학의 인재상에 적합하고 잠재력이 풍부한 학생을 선발하기 위해서 많은 노력을 하고 있다. 하지만 수백 편의 자기소개서와 학교생활기록부를 짧은 시간에 읽고 그 속에 숨겨진 지원자의 잠재력과 학업역량을 일관성 있게 평가하기란 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 학교생활기록부와 자기소개서를 종합적으로 평가하는 대학입학전형에서 기계학습을 활용한 객관적 평가모형을 개발하고자 한다. 기계학습모형은 자기소개서와 학교생활기록부의 학업성적을 중심으로 활용하여 학습하고 평가하는 모형으로 구성된다. 대학입시에서 사용된 자기소개서를 텍스트마이닝기법으로 그 특성을 분석하고, 그로부터 기계학습을 위한 빅데이터를 생성하여 입력자료로 활용하였다. 또한 학교생활기록부로부터 학업성적을 추출하여 학업역량의 지표인 입력자료로 사용하였다. 기계학습모형은 심층 인공신경망 모델을 활용하였으며, 과거의 입시결과 자료로부터 학습결과에 따른 모형의 정확도를 평가하였다.
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임준묵,이성준,김광명 대한산업공학회 2010 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2010 No.6
우편 자동화 통합망이란 우편물에 표기되는 정보를 자동처리과정에서 실시간 취득하여 우편물 흐름의 가시성을 확보하고 우편소통품질 향상을 도모하며 고객에게 부가서비스를 제공하기 위해 우편물처리 자동화 설비와 정보시스템 간의 네트워크를 구축한 것이라고 정의된다. 본 연구에서는 이러한 우편 자동화 통합망 도입을 추진함에 있어서, 자동화 통합망 도입 효과와 비용을 분석하여 추진 타당성을 분석하고 평가하는 것을 목표로 한다.
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임준묵,임준원,이성준 대한산업공학회 2012 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2012 No.5
비디오코딩은 우편물 구분기의 자동주소인식 실패 우편물의 영상을 비디오 단말기에서 작업자가 육안으로 주소 또는 우편번호를 인식하여 수작업으로 코딩하는 것을 의미한다. 우편물의 주소인식을 중심으로 하는 자동화통합망에서는 기존의 우편번호 인식에서와는 달리 비디오코딩 작업의 중요성이 높다. 이는 일반적으로 구분기의 우편번호 자동인식률은 94%에 이르는 반면 주소 자동인식률은 85% 정도에 머무르기 때문이다. 본 연구에서는 자동화통합망의 효과를 제고하기 위해서 비디오코딩에 영향을 미치는 요소와 기준에 따라 대안을 구성하고 시뮬레이션을 통해서 비디오코딩 작업에 따른 시스템의 성능을 살펴본다. 이를 바탕으로 자동화통합망에서 최적의 비디오코딩 방안을 제시한다.
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임준묵,이성준,김광명 한국경영과학회 2010 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6
우편 자동화 통합망이란 우편물에 표기되는 정보를 자동처리과정에서 실시간 취득하여 우편물 흐름의 가시성을 확보하고 우편소통품질 향상을 도모하며 고객에게 부가서비스를 제공하기 위해 우편물처리 자동화 설비와 정보시스템 간의 네트워크를 구축한 것이라고 정의된다. 본 연구에서는 이러한 우편 자동화 통합망 도입을 추진함에 있어서, 자동화 통합망 도입 효과와 비용을 분석하여 추진 타당성을 분석하고 평가하는 것을 목표로 한다.
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기상환경데이터와 머신러닝을 활용한 미세먼지농도 예측 모델
임준묵 한국IT서비스학회 2019 한국IT서비스학회지 Vol.18 No.1
Recently, as the amount of fine dust has risen rapidly, our interest is increasing day by day. It is virtually impossible to remove fine dust. However, it is best to predict the concentration of fine dust and minimize exposure to it. In this study, we developed a mathematical model that can predict the concentration of fine dust using various information related to the weather and air quality, which is provided in real time in 'Air Korea (http://www.airkorea.or.kr/)' and 'Weather Data Open Portal (https://data.kma.go.kr/).' In the mathematical model, various domestic seasonal variables and atmospheric state variables are extracted by multiple regression analysis. The parameters that have significant influence on the fine dust concentration are extracted, and using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machine), which are machine learning techniques, we proposed a prediction model. The proposed model can verify its effectiveness by using past dust and weather big data.
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임준묵,임준원,이성준 한국경영과학회 2012 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.5
비디오코딩은 우편물 구분기의 자동주소인식 실패 우편물의 영상을 비디오 단말기에서 작업자가 육안으로 주소 또는 우편번호를 인식하여 수작업으로 코딩하는 것을 의미한다. 우편물의 주소인식을 중심으로 하는 자동화통합망에서는 기존의 우편번호 인식에서와는 달리 비디오코딩 작업의 중요성이 높다. 이는 일반적으로 구분기의 우편번호 자동인식률은 94%에 이르는 반면 주소 자동인식률은 85% 정도에 머무르기 때문이다. 본 연구에서는 자동화통합망의 효과를 제고하기 위해서 비디오코딩에 영향을 미치는 요소와 기준에 따라 대안을 구성하고 시뮬레이션을 통해서 비디오코딩 작업에 따른 시스템의 성능을 살펴본다. 이를 바탕으로 자동화통합망에서 최적의 비디오코딩 방안을 제시한다.
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