수행 연구


개 요		- 망모형에서의 정보처리 알고리듬 개발 확률변수들사이의 directed influence또는 cause-effect 관계나 symmetric association 관계 등을 그래프로 표현하여 확률모형화한 것이 통계적 망모형이다. 이러한 망모형은 1920년대에 유전학자 Wright에 의해서 처음으로 유전인자들사이의 관계를 표현하는 도구로 사용된 이후로 사회과학에서 활발히 연구·개발되어오다가, 1970년대부터 통계학적인 이론과 접목되면서 관련 기술과 이론이 급속도로 발전하게되었다. 망모형의 적용은 의학, 경영, 정보과학, 자연과학 분야 등 복잡한 현상들에 대한 예측, 추론, 의사결정 등에 폭넓게 이루어지고 있다. 망모형은 인간이 이해하기 쉽고, 인간의 사고과정을 모방한 것이라는 점에서도 많이 사용되고 있는 데, 망모형이 그 기능을 효과적으로 수행하기 위해서는 망모형 내에서의 정보처리(information processing)알고리듬이 잘 개발되어 있어야 한다. 특히 확률변수들이 연속형인 것과 이산또는 범주형인 것이 혼재해 있을 때에는 적합한 확률모형과 분포함수가 그렇지 않을 때에 비해서 훨씬 더 복잡하게 되는 데, 전자의 경우에 대한 정보처리 알고리듬의 개발은 망모형 문제에 있어서 매우 중요한 당면 과제이다. 본 연구팀에서는 이러한 알고리듬의 개발을 목표로 삼고 있다. - 거대 망모형의 개발에 필요한 통계적 기법의 구현 망모형으로 표현하고자 하는 대상이 복잡하고 많은 요소 또는 변수들을 포함하고 있을 때, 그 망모형은 거대 복잡해질 수 밖에 없다. 여기서의 문제는 모형개발시에 전체모형을 하나의 모형으로 다루기가 힘들다는 점이다. 따라서 하나의 대안으로서 모형분할에 의한 모수추정을 생각할 수 있는 데, 이것을 EM의 확장으로서 하나의 알고리듬으로 개발하고자 한다. - 지식상태 추론을 위한 전문가시스템의 개발 망모형의 적용범위는 매우 넓은 데, 그 중 하나로서 시험결과를 활용한 지식상태 추론시스템을 망모형을 기본 도구로 하여 개발하고자 한다. 이를 위해서는 추론상의 robustness, 진단모형개발의 자동화, 추론결과제시의 자동화, 효과적 모형구조개선 기법 등의 문제가 해결되어야 한다. 이러한 시스템은 현재 심각한 사회문제로 거론되고 있는 (조선일보, 2001년 3월 5, 6일자 1면) 공교육의 회복에 많은 기여를 하리라 믿는다. 교사로 하여금 학생들의 지적 상태를 중간 및 기말고사를 통해서 파악할 수 있게 해주고, 또한 학생들이 직접 자신의 지적 강·약 상태를 볼 수 있게 함으로써 경쟁에서 소외되어온 중·하위권 학생들에게 구체적으로 자신감을 심어주는 데 필요한 근거를 제시할 수 있으리라 믿는다. - 인공신경망의 일반화성능 최적화 본 연구는 비선형 함수근사의 문제에 대하여 인공신경회로망을 적용할 때 학습 패턴의 일반화 성능에 관한 수학적 모델과 더불어 제한된 학습 자료에 대하여 일반화 성능을 극대화하는 최적의 학습구조를 찾고자 한다. 비선형 근사의 연구는 1950년대 이후 많은 수학자 및 신호처리 분야의 학자들이 계속해서 연구해온 매우 중요한 문제이다. 그동안의 이론은 선형 영역의 관점에서 제시된 것으로 만족할 만한 방법이 되지 못하였다. 최근에 신경 회로망을 이용하여 비선형 함수를 효과적으로 모델링 할 수 있음을 보임으로써 신경회로망 학습에 많은 관심이 고조되고 있으나 아직 비선형 함수에 대한 효과적인 근사는 제시되지 않고 있다. 특히, 비선형 함수에 관한 학습 패턴의 수와 학습 후의 신경회로망의 평균오차, 즉, 일반화 성능에 관한 점진적(asymptotic) 관계는 기초적인 이론적인 분석(analysis)이 수행되었으나 실제 상황에 적용시키기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서 일반화 성능에 대한 이론적 분석과 아울러 이를 실제 학습알고리즘에 적용하는 방법을 제시하고자 한다. - 인간의 청각기능에 기초한 음성 전처리기의 설계 본 연구에서 인간의 청각기능에 기초한 음성 전처리기 모델에 대한 연구를 수행한다. 본 연구의 기본방향은 생물학적으로 밝혀진 사실에 대하여 이를 공학적으로 구현함에 있어서 음성인식, 특히 잡음 하에서의 음성인식에 대하여 개선점을 주는 기능들을 분석하고, 이러한 분석에 기초하여 전체적인 시스템을 설계하고자 한다. 청각기능에 기초한 음성 전처리기는 입력 신호를 주파수 대역으로 분리하는 basilar membrane(BM)부분, BM의 기계적인 신호를 세포의 spike train으로 청신경 경로에 전달하기 위한 inner hair cell(IHC)부분, 그리고 각 청신경 경로 상에서 음성특징을 추출하는 부분 등으로 구성된다. 이러한 음성 전처리기에 다양한 모델이 있으며 본 연구에서는 이들을 비교 분석하여 잡음 하에서 음성인식의 성능향상에 기여하는 설계 점을 추출하여 새로운 모델을 제시하고자 한다 - 시계열 분석 및 예측 자연계의 신호는 일반적으로 비선형 특성을 보이며 또한 혼돈적 현상도 보인다. 따라서 이의 분석을 위한 혼돈이론, 그리고 이를 해석위한 비선형 모델의 개발이 필요하다. 기존의 선형적인 신호분석 방법은 한계가 있으며, 자연계 신호 특성을 파악하기 위한 보다 효과적인 방법이 개발되어야 한다. 비선형 동역학을 파악하기 위하여 신호의 샘플링시간, 내재차원 등을 고려하여야 하는데, 이를 위하여 프랙탈 차원(fractal dimension)을 이용할 수 있다. 그러나 일반적으로 이러한 신호분석은 많은 계산양을 요구하고, 주어진 목적에 부합하는 예측 또는 분석 시스템에 적합한 정보를 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서 분석 시스템에 적합한 정보를 제공하는 측면에서 시계열에 내재되어 있는 동역학을 분석하고 이에 적합한 비선형 예측모델을 찾고자 한다.
목 적
연 구 주 제
수 행 연 구
수 행 프로젝트
연 구 자
참 고 자 료