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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 봄 학술발표논문집 제21권 제1호
발행연도
1994.4
수록면
857 - 860 (4page)

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본 논문에서는 임의의 훈련 데이타 집합으로 부터 이에 적절한 하나의 HMM(Hidden Markov Model)을 생성하는 절차를 제시하고자 한다. 지금까지는 HMM의 State 수와 이들의 연결 관계를 훈련 데이타를 분석하여 프로그래머가 직접 지정해 주고 관련 파라메타 값들을 잘 알려진 알고리즘에 의해 구하는 절차를 거쳤다. 그러나 프로그래머가 적절한 모델 구성을 찾기가 쉽지 않으며, 정해진 모델이 해당 훈련 데이타를 적절히 표현한다고 할 수 없다. 본 연구에서는 한 Class의 훈련 데이타로 부터 연속적인 State의 분리를 통하여 적절한 HMM을 구성하는 방법을 제시하고자 한다.

목차

요약

1. 모델 구성의 문제점

2. 인식 Score의 변화

3. 훈련데이타의 모델 구성

4. 실험 결과

5. 결론

참고 문헌

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