• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.171-174
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• 2000

본 논문에서는 홈 오토메이션 시스템을 음성인식을 도입하여 설계하였다. 많은 계산량과 방대한 양의 데이터의 처리를 요구하는 음성인식을 DSP(Digital Signal Processor)를 통하여 구현해 보고자 본 연구를 수행하였다. 이를 위해 실시간 끝점검출기를 이용하여 추가의 입력장치가 필요하지 않도록 시스템을 구성하였다. 특징벡터로는 LPC로부터 유도한 10차의 cepstrum과 log 스케일 에너지를 이용하였고, 음소수에 따라 상태의 수를 다르게 구성한 DHMM(Discrete Hidden Marcov Model)을 인식기로 사용하였다. 인식단어는 가정 자동화를 위하여 많이 쓰일 수 있는 10개의 단어를 선택하여 화자 독립으로 인식을 수행하였다. 또한 단어가 인식이 되면 인식된 단어에 대해서 현재의 상태를 음성으로 알려주고 이에 대해 자동으로 실행하도록 시스템을 구성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.151-154
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 주변사물을 인식하여 영단어로 알려줌으로써 사용자가 실생활에서 영단어를 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 사용자가 카메라로 촬영하거나 사진첩에서 선택한 이미지를 인식하여 사진 속 물체의 영어 단어와 한국어 뜻을 알려주며, 단어의 발음 또한 확인할 수 있고, 직접 단어장에 저장하여 다시 학습할 수 있도록 한다. 이를 위해 TensorFolw를 활용한 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 사용하였으며, 추후 TensorFolw를 통하여 모델을 추가적으로 훈련시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 높일 수 있다. 그 외 영어-한국어 번역, 텍스트-음성 변환 등 부가 기능을 통해 사용자가 다양한 방식으로 영단어를 학습할 수 있도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.161-162
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• 2016

비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH 는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH 를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.187-191
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• 2004

연결 단어 인식기, 특히 연결 숫자음 인식기를 제작하기 위한 음성 데이터베이스를 구축하는데 있어서 완전하고 효율적인 발성목록을 작성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 음성 DB에서 사용되는 목록은 주로 난수 발생기에 의하여 만들어지거나 사용자의 전화번호, 우편번호 등을 이용하여 만들어져 왔으므로 다양한 환경의 음소 또는 단어를 균일하게 포함하고 있지 못하다. 따라서 본 논문에서는 하나의 단어에 대하여 전후에 모든 단어가 연결되는 조합을 모두 한번씩 포함하는 목록을 만드는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘으로 7연 숫자 목록을 만들면 200개의 문장으로 모든 조합을 포함할 수 있게 된다. 본 논문에서는 알고리즘 예제와 본 알고리즘의 완전성과 효율성에 대하여 기술하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.31-35
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• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.205-208
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1987년도 학술발표회 논문집
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• pp.70-74
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• 1987

본 논문은 화자독립 고립단어 인식에 있어서 LP 모델의 문제점과 그 해결 방안으로서 cepstrum 영역에 있어서 lifter를 이용한 해결에 대해서 고찰하였다. 한편, 각 인식 단어의 기준 패턴을 구하기 위한 방법으로서 집단화의 방법에 대해 논하였다. 집단화의 방법으로서는 UWA 방법과 K-iteration 방법을 변형시킨 KMA 방법을 제시 비교하였다. 인식 실험결과 정현파 lifter와 KMA의 집단화 방법을 사용하였을 때 95%의 최고 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제11권6호
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• pp.46-52
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• 1992

본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.