XML은 모든 분야의 데이터를 저장하고 다른 형태의 데이터로 변화될 수 있는 강한 힘을 지니고 있다. 웹에서의 가상 교육에 대한 데이터도 XML로 저장한다면 한번 저장된 데이터는 어떤 사이트에서든 조금의 수정없이 바로 사용할 수 있다. 물론 이 데이터 구조가 미리 정의되어 모든 사이트에서 이 구조대로 XML 데이터를 만들어야 가능하다. 현재 사이버 교육 사이트들의 강좌 데이터는 데이터베이스에, 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 것은 ASP, 가져온 데이터를 사용자에게 서비스하는 최종 산출물은 HTML로 구성되어 있어 이 데이터는 더 이상 가공을 할 수 없게 된다. 즉 각각의 사이버 교육 사이트들의 데이터는 서로 공유될 수 없다. 본 논문은 현재 사이버스쿨의 한계를 벗어날 수 있도록 새로운 표준으로 제안되어진 XML을 이용하여 사이버 강좌 관리시스템을 위한 통일된 XML 데이터 구조를 정의하고 웹에서 어떻게 사용해야 하는지 모델을 제시하였다.
멀티미디어 분야에서는 오늘날의 시스템의 요구사항을 만족할 뿐만 아니라 미래의 데이터 공유 필요성을 만족할 수 있도록 확장될 수 있는 환경 데이터 표현 및 교환 메카니즘을 필요로 한다. 이러한 메카니즘은 표준화된 방법으로 데이터 표현 및 엑세스를 할 수 있도록 해야 한다. SEDRIS의 STF(SEDRIS Transmittal Format)는 이러한 목적을 가능케하는 표준으로써, 환경 데이터 사용자 및 생성자에게 명료하게 정의된 교환 명세를 제공한다. 본 논문에서는 SEDRIS의 표준 교환 포맷을 이용하여 상용 포맷(3DX MAX)을 정보 내용의 의미 손실없이 교환 포맷으로, 교환 포맷을 상용 포맷으로 변환하기 위한 컨버터를 개발하였다.
현재 소방관들은 주로 무전기로 다른 소방관이나 중앙 지휘관과 통신을 하고, 필요 정보를 취득 혹은 공유 하면서 소방 활동을 수행 하고 있다. 소방 현장에서는 여러 가지 위험이 존재 하고 이를 극복하기 위해서 많은 정보를 필요로 할 때가 많지만, 이를 미리 모두 숙지 하고 있거나, 동적으로 변화 하는 상황을 무전기를 통하여 취득하고 이해 하기는 쉽지 않다. 이러한 어려운 점을 해소 하기 위하여 웨어러블 컴퓨터를 이용한다면 소방 활동을 도울 수 있을 것이며, 이에 적합한 웨어러블 인터페이스가 디자인 되어야 한다. 이 논문에서는 시나리오에 기반 한 인터액션 모델링, 화재 현장 및 소방 상황에서의 인간공학적 제한 조건, 사용자 설문조사, 그리고 인터페이스 패턴을 기반으로 소방 활동을 효과적으로 도울 수 있는 인터페이스 디자인 및 개발에 대하여 설명하고자 한다.
본 논문에서는 기존의 반연속 HMM과 신경망 알고리즘인 RBF(Radial Basis Function)를 혼합한 형태를 음성인식에 적용한다. 기존의 반연속 HMM은 학습 과정에서 모든 모델과 상태에서 공유되는 L개의 가우시안 확률 밀도들과 각가우시안 확률 밀도들의 가중치를 결정하는 흔합 밀도계수 의해 입력 음성의 특징을 확률적으로 모델링하는 혼합 확률을 얻고 또 Maximum likelihood와 Baum-Welch 알고리즘을 이용해 초기확률, 전이확률, 관측확률, 평균벡터 $\mu$, 공분산 행렬 $\Sigma$을 학습해 나간다. 그러나 제안한 RBF/반연속 HMM 혼합형태는 RBF의 변형된 방식을 첨가해 반연속 HMM 관측 파라미터를 RBF에 의해 결정함으로써 보단 분별릭 있는 화자독립 인식 시스템이 된다. 그래서 인식 실험결과 인식률에 있어서 기존의 반연속 HMM보다 향상된 인식률을 얻는다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.74-77
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1998
우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.
본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 제공된 대어휘 음성DB를 이용하여 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다 HM-Net은 PDT-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행한다. 이러한 상태분할을 수행하여 파라미터를 공유하게 되며 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 대어휘 음성데이터를 이용하여 음향모델을 작성하고 인식실험을 수행한 결과, 100명의 100단어와 60문장에 대해 평균 97.5%, 96.7%의 인식률을 보였다.
멀티미디어 시나리오는 멀티미디어 응용 프로그램에서 객체의 시간적 공간적 재생 순서와 관계, 그리고 사용자가 멀티미디어 응용 프로그램과 상호 작용하는 방법을 기술하며, 멀티미디어 시나리오 데이터베이스는 이 시나리오를 저장, 관리한다. 시나리오 데이터베이스의 효율적인 관리와 접근을 위해 멀티미디어 시나리오를 계층적 구조로 정의 할 수 있다. 계층적인 멀티미디어 시나리오 구조는 시나리오 객체 정보와 객체간의 관계에 대한 정보가 여러 단위로 공유되고 재사용되는 효과가 있다. 또한, 각 계층을 구성하는 원소들에 대해 시간적 공간적 속성과 관계를 정의함으로써, 시나리오의 구성이 미디어 객체의 관계만으로 기술되었던 시나리오에서보다 복잡하고 다양하게 표현되도록 한다. 멀티미디어 시나리오와 사용자의 상호작용은 시나리오 재생의 제어와 시나리오의 진행 방향 선택에 대해 이루어진다. 본 논문은 멀티미디어 시나리오의 구조를 모델링하고, 웹 기반 환경에서의 시나리오 저작과 재생을 위한 시스템을 구현한다.
지식기반 사회가 전개됨에 따라, 정보통신 기술을 활용한 멀티미디어 교육컨텐츠와 원격교육 시스템 등은 교육 패러다임의 변혁을 주도하고 있다. 이러한 컨텐츠는 호환성과 재사용에 있어 문제를 야기하고 있다. 최근 교육 컨텐츠의 메타데이터 모델링을 중심으로 한 XML 기한 컨텐츠 저작이 연구되고 있다. 본 논문에서는 활용도가 낮은 방송실에 구비된 자료를 조사 분석하고 이를 토대로 자료의 표준화 작업을 통해 웹에서 데이터를 사용할 수 있도록 한다. 또한 각 단위학교 간에 데이터를 공유할 수 있도록 XML 기반 컨텐츠를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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