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이순신(SunShine Lee),김은주(Eun Ju Kim),김명원(Myung Won Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
순차패턴 마이닝은 데이터들 속에서 어떤 순차 관계가 들어 있는 패턴을 찾는 것이다. 순차 패턴은 다양한 분야에서 중요하게 쓰인다. 예를 들어, 소비자가 구입한 물품들 간의 순차적인 관계성은 다음에 구입할 물건을 예측하는 데 쓰일 수 있다. 또한 방문 웹 페이지의 순차 패턴은 사용자가 방문하고자 하는 다음 페이지를 예측하는데 중요할 수 있다. 본 논문에서는 다차원 순차패턴을 마이닝하는 새로운 효율적인 알고리즘의 구현에 대해 설명한다. 다차원 순차 패턴 마이닝은 속성-값(attribute-value) 기술을 포함하는 순차 패턴의 연관 규칙을 찾는 것이다. 다음의 두 가지의 현존하는 효율적 알고리즘을 융합하였다: 순차패턴 마이닝을 위한 PrefixSpan 알고리즘과 비 순차패턴 마이닝을 위한 StarCubing 알고리즘. 새로운 알고리즘은 다차원 데이터를 마이닝 하는 StarCubing알고리즘의 효율성을 이용하므로 다차원 순차 데이터를 마이닝 하는데 효율적일 것이다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 특히 작은 최소지지도와 작은 cardinality에서 Seq-Dim과 Dim-Seq 같은 현존하는 알고리즘보다 나은 성능임을 보여준다.
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류정우(Joung-Woo Ryu),성지애(Ji-Ae Sung),이순신(Sunshine Lee),김명원(Myoung-Won Kim) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
최근 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 음성 잡음에 영향을 받지 않은 영상정보를 이용한 이중모달 응성인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 음성인식기로 좋은 성능을 보이는 HMM은 이질적인 정보를 융합하는데 있어 많은 제약과 어려움을 가지고 있다. 하지만 신경망은 이질적인 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 장점을 가지고 있으며 그에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 이중모달 음성 인식 모델로 이중모달 신경망(BN-NN)¹)을 제안한다. 이중모달 신경망은 특징융합 방법으로 음성정보와 영상정보를 융합하고 있으며, 입력정보의 특성을 고려하기 위해 윈도우와 중복영역의 개념을 적용하여 시제위치를 고려하도록 설계되어있다. 제안된 모델은 잡음환경에서 음성인식기와 성능을 비교하고, 화자독립 고립단어 인식에서 기존 융합방영인 CHMM과 비교하여 그 가능성을 확인한다.
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