• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.600-611
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• 1996

최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권4호
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• pp.11-18
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• 2005

인간은 의사 표현을 위해 음성언어 뿐 아니라 몸짓 언어(body languages)를 많이 사용한다 이 몸짓 언어 중 대표적인 것은, 물론 손과 팔의 사용이다. 따라서 인간 팔의 운동 해석은 인간과 기계의 상호 작용(human-computer interaction)에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이러한 견지에서 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 컴퓨터비전을 이용한 인간팔의 3차원 자세 추정 방법을 제안하다. 먼저 팔의 운동이 대부분 회전 관절(revolute-joint)에 의해 이루어진다는 점에 착안하여, 컴퓨터 비전 시스템을 활용한 회전 관절의 3차원 운동 해석 기법을 제안한다. 이를 위해 회전 관절의 기구학적 모델링 기법(kinematic modeling techniques)과 컴퓨터 비전의 경사 투영 모델(perspective projection model)을 결합한다. 다음으로, 회전 관절의 3차원 운동해석 기법을 컴퓨터 비전을 이용한 인간 팔의 3차원 자세 추정 문제에 웅용한다. 그 기본 발상은 회전 관절의 3차원 운동 복원 알고리즘을 인간 팔의 각 관절에 순서 데로 적용하는 것이다. 본 알고리즘은 특히 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)과 가상현실(virtual reality)를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction)이라는 응용을 목표로, 고수준의 정확도를 갖는 폐쇄구조 형태(closed-form)의 해를 구하는데 주력한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.370-376
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• 2020

본 연구에서는 NB-IoT 환경에서 한 셀에 H2H 단말과 대규모의 M2M 단말이 공존하는 경우, 단말들을 그룹화하여 그룹 연결과 전달을 하는 그룹 기반 랜덤 액세스 방법을 고려한다. H2H 단말들은 개별 랜덤 액세스를 하지만 M2M 단말들은 NPRACH 전송주기에 따라 그룹화 하고, 각 그룹의 리더가 그룹 기반 랜덤 액세스를 수행한다. 비 결합 할당 방식(DA)으로 프리앰블을 할당하는데, H2H 단말의 처리량을 최대로 하는 프리앰블을 우선적으로 H2H 단말에 할당해 주고, 나머지를 M2M 단말에 할당해 주는 가변 프리앰블 할당 알고리즘을 제시하였다. H2H와 M2M 단말들의 접속 분포는 각각 포아송 분포와 베타 분포로 설정하여, 처리량, 충돌확률 그리고 자원 사용률로 분석한다. 랜덤 액세스 전송 슬롯이 반복됨에 따라 제안된 프리앰블 할당 알고리즘은 M2M 그룹 수가 150인 경우, 충돌확률을 0.93에서 0.83 그리고 0.79 로 감소함을 알 수 있었으며, 자원의 사용률이 33.7[%], 44.9[%], 48.6[%]로 증가의 폭이 줄어드는 것을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1451-1458
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• 2013

이 논문은 콤비나토리얼 문제인 조합(combination)과 순열(permutation), r-순열(r-permutation) 규칙에 의거하여 전수데이터를 생성하는 빠른 프로그램과 알고리즘을 다룬다. 이들 프로그램은 전수데이터 검사나 시뮬레이션의 입력값 선정과 같은 응용에서 사용된다. 본 연구에서는 조합, 순열, r-순열 문제의 규칙을 만족하는 프로그램들을 수집하여 부문별로 가장 빠른 프로그램을 선정하고 추가연구를 통하여 수집된 프로그램보다 수행시간을 단축한 프로그램을 완성하였다. 본 연구를 위해서 다음과 같은 선행조사가 이루어졌다. 첫째 인터넷에 공지된 백 개 이상의 프로그램을 수집하고 완성하였다. 둘째, 확보된 프로그램을 구동하여 수행시간을 측정하였고, 그 결과 가장 빠르게 수행하는 프로그램을 부분별로 발췌하였다. 셋째, 선별된 가장 빠른 프로그램에 대해서 알고리즘을 설명하고 의사코드로 정리하였다. 본 논문에서는 이러한 기초작업을 토대로 수행시간이 단축된 프로그램을 완성할 수 있었다. 첫째로 조합 문제에서는 재귀형식에서 비재귀형식으로 변형시켰고, 둘째로 r-순열 문제에서는 조합 프로그램과 순열 프로그램을 결합하는 방법으로 수행시간을 단축하였다. 분석결과에 따르면 전자와 후자는 수집한 가장 빠른 프로그램에 비해서 수행속도를 각각 22%에서 34%, 및 62%에서 226%의 범위로 개선하였다. 본 논문에서 제공한 의사코드를 바탕으로 응용에 쉽게 적용시킬 수 있으며, 전수조사 방법에 소요되는 수행시간을 예측하여 전수조사의 타당성 여부를 결정할 수 있다. 또한, 제공한 코드를 바탕으로 최소의 시간으로 전수데이터를 생성할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.318-329
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• 2016

아이슬란드 화산폭발에 따른 항공대란 이후, 화산 폭발에 따른 항공 안전, 여행 및 경제 등의 관심이 증가되고 있다. 화산폭발의 경우, 화산재 화산에 따라 폭발 지역 뿐 아니라 인근 국가의 항공교통과 산업까지도 영향을 끼친다. 국내 주변에는 활화산인 백두산이 있으며, 백두산이 폭발 했을 경우의 국내 항공교통에 미치는 피해량을 예측하여 사전에 대응할 필요가 있다. 국내에는 화산재에 대한 항공교통의 피해량을 실제로 정량화하여 피해를 예측한 연구로는 공항의 폐쇄일수, 결항된 운항편수 및 무역 적자 등의 경제적 손실로만 분석하고 있다. 본 연구는 백두산폭발에 따른 확산모형과 항공로를 결합한 정량적 피해 산출 알고리즘 도출과 가상의 시나리오를 통하여 피해량을 예측함에 그 이의가 있다. 관련 알고리즘은 시스템 개발을 통하여 항공교통피해 예측을 보다 정확하고 신속하게 도출할 수 있을 것이다. 또한, 예측된 항공교통 피해량은 향후 항공교통 대응체계 수립을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것이며, 항공 산업의 선제적 예측적 대응방안에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.494-503
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권6호
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• pp.459-464
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• 2008

본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-39
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• 2021

음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.52-60
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• 2021

본 논문은 발전하는 3D프린팅 기술의 추세에 맞추어 크기와 디자인의 한계를 벗어난 대형 조형 설치물 제작으로 3D프린팅을 이용한 사례를 분석함으로써 새로이 나타나는 경향을 도출하는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문은 3D프린팅으로 제작한 조형설치물의 유형을 분류하고 2가지 경향으로 분석하였다. 첫째, 디자인 측면의 경향, 둘째, 출력방식 측면의 경향이다. 본 연구를 통해 도출된 3D프린팅 조형설치물이 나아가고 있는 경향은 다음과 같다. 첫째, 알고리즘을 통한 디자인 구현이 이루어지면서 복잡한 표현이 두드러지는 비정형 디자인으로 변혁이 나타나고 있다. 둘째, 로봇 공학과 3D프린팅의 적층 제조기술이 융합되어 기존의 패러다임을 전환하고 있다. 따라서 알고리즘 디자인 구현 방식과 Freeform 3D프린팅 기술의 상호작용으로 3D프린팅 조형설치물의 제작과 활용이 더욱 빠른 속도로 진행됨을 알 수 있었다. 본 연구는 전 세계 3D프린팅 조형설치물을 대상으로 연구를 진행하였으며, 앞으로 발전할 국내 3D프린팅 기술과 함께 3D프린팅 조형설치물 제작 연구의 기초적인 역할을 하였다. 추후 재료 및 결합 방식 등 다양한 측면에서 분석한 후속 연구가 필요함을 밝힌다.