• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.201-204
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• 1997

최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.219-222
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• 1998

음성인식시험은 다양한 사용자의 음성을 입력으로 음성인식을 수행하고 그 결과를 이용하여 시스팀의 성능을 평가하거나, 음성의 특징을 파악하기 위한 중요한 기능으로 음성인식 서비스의 질을 향상시키기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서 제시하는 음성인식 자동시험장치는 음성인식의 결과를 DTMF 신호로 처리하도록 하여 사람의 개입 없이 빠르고 정확한 결과를 통해 인식율, 인식속도 등 인식기술과 관련된 중요한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 한국통신의 기업체 음성다이얼서비스의 음성인식시험을 중심으로 음성인식 자동시험장치의 구성 및 기능에 대해서 설명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.188-193
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• 1997

한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.21 no.4
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• pp.77-90
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• 2018

Behavioral studies of emotion recognition in autism spectrum disorders (ASD) have yielded mixed results. Most of the studies focused on emotion recognition abilities with regard to ASD using stimuli with unisensory modality, making it difficult to determine difficulties in real life emotion perception in ASD. Herein, we review the recent behavioral and cognitive neuroscience studies on emotion recognition functions in ASD, including both unisensory and multisensory emotional information, to elucidate the possible difficulties in emotion recognition in ASD. In our study, we discovered that people with ASD have problems in the process of integrating emotional information during emotion recognition tasks. The following four points are discussed: (1) The restrictions of previous studies, (2) deficits in emotion recognition in ASD especially in recognizing multisensory information, (3) possible compensation mechanisms for emotion recognition in ASD, and (4) the possible roles of attention and language functions in emotion recognition in ASD. The compensatory mechanisms proposed herein for ASD with regard to emotion recognition abilities could contribute to a therapeutic approach for improving emotion recognition functions in ASD.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.76-79
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• 1996

본 논무에서는 한국어 음소를 대상으로 Kohonen 이 제안한 LVQ2 방법의 결저을 보완한 MLVQ2 방법으로 인식실험을 행하고 MLVQ2 알고리즘의 유효성을 검토하고자 한다. 인식실험을 위한 음성자료는 ETRI 611단어로부터 추출한 49음소를 사용하였다. 그리고 인식실험에 있어서는 먼저 파열음을 대상으로 학습회수, 표준패턴의 수, 샘플수에 따른 인식률의 변화를 조사하였으며, 이 결과 표준패턴의 수 15개, 학습회수 10회 이하, 샘플 수 3000 개일 경우가 가장 좋은 인식률을 보였다. 이 결과를 참고로 음소군별 인식실험 결과 모음 69.11%, 파열음 74.69%, 마찰음 및 파찰음 86.31%비음 및 유음 74.51%의 평균 인식률을 얻었다. 또한 , 한국어 49음소 전음소에 대한 인식실험 결과 71.2%의 인식률 얻어 MLVQ2의 유효성을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.40-45
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• 2003

This is the study on recognition units and segmentation of phonemes. In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition unit. In this paper, we study on the proper recognition units and segmentation of phonemes for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And recognizer using manually-aligned training data is a little superior to that using automatically-aligned training data. Also, the recognition rate of the case in which the bipbone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-Phoneme is used.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.733-735
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• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.35-39
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• 1997

본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.147-151
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• 2010

본 연구는 대화 시스템에서 처리되는 사용자 발화의 의도 분석 기법과 담화 정보를 사용하여 음성 인식 결과로서의 인식 후보 문장들을 재순위하는 방법을 제안한다. 담화 정보는 사용자 발화의 의도 분석에 매우 중요한 자질로 사용되고 있기 때문에 음성 인식 결과들의 후보를 선택하는 문제에서도 담화 정보는 매우 중요한 자질로 사용될 수 있다. 음성 인식 결과의 후보 문장들을 모두 의도 분석 과정을 거치고 각각의 후보 의도들과 이전 담화 정보의 연관성을 이용하여 음성 인식 결과를 재순위화 한다. 실험을 통하여 재순위 과정을 수행한 결과 1순위 음성 인식 결과는 재순위 과정을 거치지 않는 결과에 비해 7.08%의 오류 감소율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.369-371
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• 1998

본 논문에서는 은행 전표의 한글 금액열을 인식하는 시스템을 제안한다. 한글의 낱자를 인식하는 연구가 활발히 진해되고 있는데 반하여, 본 연구에서는 한글의 낱자 인식 결과를 가지고 후처리를 한 후, 그 결과를 금액 숫자의 인식결과와 통합하는 시스템을 구성하였다. 한글 낱자 인식기는 MDC(Minimum Distance Classifier) 기법을 응용한 방법을 사용하였고, 그 후처리는 금액의 구조적인 특징을 사용하였다. 마지막으로 숫자 인식기의 결과와 상호 참조하여 인식기를 완성하였다. 인식 결과를 보면 한글 금액 문자열의 낱자에 대해서는 후처리를 하기 전에는 96.29%, 후처리를 한 후에는 97.72%의 인식률을 보였고, 한글 금액 문자열에 대해서는 후처리를 하기 전에는 79.96%, 후처리를 한 후에는 98.24%의 신뢰도를 보였다.