분산 시간지연 회귀신경망을 이용한 피치 악센트 자동 인식

김성석,Kim Sung-Suk 한국음향학회 2006 韓國音響學會誌 Vol.25 No.6

본 논문에서는 시간지연 회귀신경회로망을 이용한 음절 레벨에서의 피치 악센트 자동 인식 방법을 제안한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 두 종류의 동적 문맥정보를 표현한다. 시간지연 회귀신경회로망의 시간지연 입력 노드는 시간 축 상의 피치 및 에너지 궤도를 표현하고, 회귀 노드는 피치 악센트의 특성을 반영하는 문맥 정보를 표현한다. 본 논문에서는 이러한 시간지연 회귀신경회로망을 두 가지 형태로 구성하여 피치 악센트 자동 인식에 적용한다. 하나의 형태는 단일 시간지연 회귀 신경회로망에서 복수 개의 운율 특정파라미터 (피치, 에너지, 지속시간)를 입력 노드에 함께 공급하여 피치 악센트 인식을 수행하고, 다른 하나는 분산 시간지연 회귀 신경회로망을 이용하여 피치 악센트 인식을 수행한다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 여러 개의 시간지연 회귀 신경회로망으로 구성되고, 각 시간지연 회귀 신경회로망은 단일 운율 특징 파라미터만으로 학습된다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망의 인식결과는 개별 시간지연 회귀 신경회로망의 출력 값의 가중치 합으로 결정된다. 화자 독립 피치 악센트 인식 실험을 위해 보스톤 라디오 뉴스 코퍼스 (BRNC)를 사용하였다. 실험결과, 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 83.64%의 피치 악센트 인식률을 보였다. This paper presents a method for the automatic recognition of pitch accents over syllables. The method that we propose is based on the time-delay recursive neural network (TDRNN). which is a neural network classifier with two different representation of dynamic context: the delayed input nodes allow the representation of an explicit trajectory F0(t) along time. while the recursive nodes provide long-term context information that reflects the characteristics of pitch accentuation in spoken English. We apply the TDRNN to pitch accent recognition in two forms: in the normal TDRNN. all of the prosodic features (pitch. energy, duration) are used as an entire set in a single TDRNN. while in the distributed TDRNN. the network consists of several TDRNNs each taking a single prosodic feature as the input. The final output of the distributed TDRNN is weighted sum of the output of individual TDRNN. We used the Boston Radio News Corpus (BRNC) for the experiments on the speaker-independent pitch accent recognition. π 1e experimental results show that the distributed TDRNN exhibits an average recognition accuracy of 83.64% over both pitch events and non-events.

시맨틱 웹 서비스 기반 여행 계획 추천 시스템

김성석 ( Sung-suk Kim ),김판구 ( Pan-koo Kim ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2

현재의 웹은 사용자가 목적에 맞게 정보를 클릭하면서 정보를 찾아내는 게 일반적이다. 하지만 시맨틱 웹 서비스는 임무를 부여받은 자동화된 프로그램이 사람을 대신해 웹상의 정보를 추출하고 이를 가공해 새로운 정보를 만들어낼 수 있다. 이렇듯 사람을 대신 자동적으로 처리해주는 프로그램을 에이전트(Agent)라고 한다. 시맨틱 웹 서비스 이용하여 여행(Travel) 에이전트에게 대략적으로 휴가일정과 개인적인 선호도만 알려주면 여행에 필요한 모든 예약을 손쉽게 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현존하는 여행 계획 추천 시스템과는 달리 시맨틱 웹 서비스 기술을 이용하여 보다 더 효율적이며 개인화된 여행 계획 추천 시스템을 제안한다.

음성인식을 위한 분산개념을 자율조직하는 신경회로망시스템

김성석,이태호,Kim, Sung-Suk,Lee, Tai-Ho 대한전자공학회 1989 전자공학회논문지 Vol. No.

본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다. In this paper, we propose a neural net system for speech recognition, which is composed of two neural networks. Firstly the self-supervised BP(Back Propagation) network generates the distributed concept corresponding to the activity pattern in the hidden units. And then the self-organizing neural network forms a concept map which directly displays the similarity relations between concepts. By doing the above, the difficulty in learning the conventional BP network is solved and the weak side of BP falling into a pattern matcher is gone, while the strong point of generating the various internal representations is used. And we have obtained the concept map which is more orderly than the Kohonen's SOFM. The proposed neural net system needs not any special preprocessing and has a self-learning ability.

개념 그래프 기반의 효율적인 악성 코드 탐지 기법

김성석,최준호,배용근,김판구,Kim Sung-Suk,Choi Jun-Ho,Bae Young-Geon,Kim Pan-Koo 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.13 No.1

현재까지 존재하는 무수한 악성 행위에 대응하기 위해서 다양한 기법들이 제안되었다 그러나 현존하는 악성행위 탐지 기법들은 기존의 행위에 대한 변종들과 새로운 형태의 악성행위에 대해서 적시 적절하게 대응하지 못하였고 긍정 오류(false positive)와 틀린 부정(negative false) 등을 해결하지 못한 한계점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 개선하고자 한다. 여기서는 소스코드의 기본 단위(token)들을 개념화하여 악성행위 탐지에 응용하고자 한다. 악성 코드를 개념 그래프로 정의할 수 있고, 정의된 그래프를 통하여 정규화 표현으로 바꿔서 코드 내 악성행위 유사관계를 비교할 수 있다. 따라서 본 논문에서는, 소스코드를 개념 그래프화하는 방법을 제시하며, 정확한 악성행위 판별을 위한 유사도 측정방안을 제시한다. 실험결과, 향상된 악성 코드 탐지율을 얻었다. Nowadays, a lot of techniques have been applied for the detection of malicious behavior. However, the current techniques taken into practice are facing with the challenge of much variations of the original malicious behavior, and it is impossible to respond the new forms of behavior appropriately and timely. There are also some limitations can not be solved, such as the error affirmation (positive false) and mistaken obliquity (negative false). With the questions above, we suggest a new method here to improve the current situation. To detect the malicious code, we put forward dealing with the basic source code units through the conceptual graph. Basically, we use conceptual graph to define malicious behavior, and then we are able to compare the similarity relations of the malicious behavior by testing the formalized values which generated by the predefined graphs in the code. In this paper, we show how to make a conceptual graph and propose an efficient method for similarity measure to discern the malicious behavior. As a result of our experiment, we can get more efficient detection rate.

무선 센서용 지역 저장 공간 관리 기법

김성석(Sung-Suk Kim) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.8

The issue to enhance energy-efficiency in applications utilizing wireless sensors has been one of major research themes. The batteries in sensors nearby a basenode, however, will be depleted due to frequent message relaying works. To cope with the problem, the notion of mobile data collector was suggested, which move around and gather data from sensors via 1-hop communication. In this paper, we propose a novel local buffer management scheme with mobile data collector. If a gathered data in a period is within threshold compared with the value in the previous period, only deviation value will be stored instead of gathered data itself. In this way, local storage efficiency can be enhanced. Our scheme works well for periodical data with regularity. To show the effectiveness, the weather data in Seoul for last 4 years is used in simulation works. Only 29-44% local buffer in our scheme is used, which may be better storage-efficient scheme.

MSVQ/TDRNN을 이용한 음성인식

김성석,Kim, Sung-Suk 한국음향학회 2014 韓國音響學會誌 Vol.33 No.4

본 논문에서는 MSVQ(Multi-Section Vector Quantization)와 시간지연 회귀 신경회로망(TDRNN)을 이용한 하이브리드 구조의 음성인식 방법을 제안한다. MSVQ는 음성의 길이를 일정한 구간 수로 정규화한 코드북을 생성하고, 시간지연 회귀 신경회로망은 이 코드북을 이용하여 음성을 인식한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 음성의 시계열 문맥정보를 잘 학습할 수 있는 구조로 구성되었다. 음성특징으로 인지선형예측(PLP) 계수가 사용되었다. 음성인식 실험을 수행한 결과 MSVQ/TDRNN 음성인식기는 97.9 %의 화자독립 음성 인식률을 보였다. This paper presents a method for speech recognition using multi-section vector-quantization (MSVQ) and time-delay recurrent neural network (TDTNN). The MSVQ generates the codebook with normalized uniform sections of voice signal, and the TDRNN performs the speech recognition using the MSVQ codebook. The TDRNN is a time-delay recurrent neural network classifier with two different representations of dynamic context: the time-delayed input nodes represent local dynamic context, while the recursive nodes are able to represent long-term dynamic context of voice signal. The cepstral PLP coefficients were used as speech features. In the speech recognition experiments, the MSVQ/TDRNN speech recognizer shows 97.9 % word recognition rate for speaker independent recognition.

데스크탑 그리드 시스템에서 자원의 가용성과 신뢰도를 이용한 결과 검증 메커니즘

김홍수 ( Hong-soo Kim ),길준민 ( Joon-min Gil ),윤준원 ( Jun-weon Yoon ),최장원 ( Jang-won Choi ),김성석 ( Sung-suk Kim ),이상근 ( Sang-keun Lee ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

데스크탑 그리드 시스템에서 각 자원에서 수행한 작업 결과에 대한 정확성 검증은 중요한 문제이다. 작업 결과에 대한 정확성을 보장하기 위해서 결과 검증 기법으로 투표기반 기법이나 신뢰기반 기법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 기법들은 동적인 연산 환경에 효과적으로 대처하지 못하여 낮은 확장성과 높은 연산 지연을 초래할 수 있는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 자원제공자에 의해 초래될 수 있는 잘못된 연산 결과에 대해 각 자원제공자의 신용도(credibility)를 동적으로 평가하여 연산 결과의 정확성을 판단하는 적응적 결과 검증 메커니즘 (Adaptive Result Verification Mechanism: ARVM)을 제안한다. 또한, 제안하는 ARVM 은 자원제공자의 가용성(availability) 정보를 이용하여 결과 검증 시에 요구되는 연산 지연을 최소화한다.

이미지 개체 표현을 위한 논리적 프레임워크

최준호 ( Jun-ho Choi ),김성석 ( Sung-suk Kim ),최창 ( Chang Choi ),김판구 ( Pan-koo Kim ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution 등의 저차원 특징정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 논문에서는 WordNet 어휘 사전을 확장한 개념적 어휘 체계를 갖는 대형 Ontology를 기반으로 하여 이미지 데이터 내의 객체 인식과 추출된 객체간의 관계를 정의하여 이를 논리적으로 표현할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

장기간 접속 단절된 이동 클라이언트를 위한 효과적 캐시 유지 기법

박광진(Kwang-Jin Park),김성석(Sung Suk Kim),윤태명(Tae-Myung Yun),황종선(Chong-Sun Hwang) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅲ

현재 이동 컴퓨팅 환경의 여러 제약조건을 고려한 클라이언트 캐시에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 캐시 데이터의 일관성 검사를 위하여 서버의 주기적인 무효화보고(Invalidation Report, IR) 기법을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 즉 서버로부터 전송되는 이전 일정 주기(ω)동안 수정된 데이터 항목에 대한 정보를 이용하여, 클라이언트는 자신의 캐시 데이터의 일관성을 검사한다. 하지만 클라이언트가 오랜 접속 단절이 발생할 경우 모든 캐시 데이터를 버려야 하므로, 이 경우 성능에 큰 장점을 얻을 수 없게 된다. 이에 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 빈번한 접속 단절로 인하여 오랫동안 무효화 보고를 받지 못하더라도 유효한 캐시데이터를 최대한 유지시킬 수 있는 기법들을 제안한다. 먼저 클라이언트가 접속 단절 후 첫 재접속이 되었을 경우, 자신의 이전 접속단절 시간을 전송하도록 하여 서버가 동적으로 IR에 포함될 이전 일정 주기를 결정하도록 하였다. 이에 반하여 두 번째 기법에서는 서버가 특정 기간 동안의 IR을 저장하도록 하여, 오랜 접속단절 후에도 클라이언트가 직접 캐쉬 데이터의 일관성 검사를 요청할 수 있도록 하였다.

초고속국가망 인터넷의 보안 취약성 개선 방안

신주현 ( Ju-hyun Shin ),백선경 ( Sun-kyung Back ),윤미진 ( Mi-jin Yoon ),김성석 ( Sung-suk Kim ),김판구 ( Pan-koo Kim ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1

초고속국가망은 지식정보사회에 대비하여 국가가 공공기관을 중심으로 데이터서비스와 인터넷서비스를 제공하고 있는 비영리 정보통신 망이다. 이에 따라 공공기관이 다양한 형태의 정보를 자유롭게 이용할 수 있는 기반을 제공해야 한다. 따라서 최근 침해유형이 웜·트로이목마 등의 악성프로그램에 의한 DDoS 공격이나 대량의 패킷생성으로 네트워크 과부하를 일으키는 등의 네트워크 공격이 많아지면서 인터넷 사용자에 대한 보안의 필요성이 강조된다. 본 논문에서는 초고속국가망 인터넷 서비스에 대한 네트워크의 주요 구성요소를 진단해 보고 최근 침해 유형에 대한 보안의 취약성을 분석한 후 이를 해결할 수 있는 방안으로 네트워크 구조와 보안시스템의 효율적 개선안을 제시한다.