• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.383-385
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• 2000

차량 번호판 문자영상으로부터 여러 가지 특징 추출 방법을 조합하여 입력특징소를 재구성하고, 신경망을 이용하여 문자를 인식한다. 속도 개선을 위해 특별한 전처리 과정없이 이치화와 크기 정규화만을 수행한 후 그물망 방법과 BLT 방법, 정규화된 투영값 특정 방법을 조합하여 입력특징소를 구성한다. 본 연구에서는 숫자 인식에서 그물망 방법과 BLT 방법을 이용하여 잡음으로 인한 유사 문자의 오인식을 해결하였고, 문자 인식에서는 정규화된 투영값 특징을 이용하여 문자의 유형을 분류한 후 자소를 개별적으로 인식하였다. 이로써 모음 인식 경우에 중요한 역할을 하는 작은 획의 영역에 BLT 방법을 사용함으로 기존 연구에서의 모음 오인식 문제를 해결하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.63-65
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• 2019

본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.11
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• pp.1175-1184
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• 1992

A new classification method and recognition algorithms for printed Korean and Chinese character is studied for Korean text which contains both Korean and Chinese characters. The proposed method utilizes structural features of the vertical and horizontal vowel in Korean character. Korean characters are classified into 6 groups. Vowel and consonant are separated by means of different vowel extraction methods applied to each group. Time consuming thinning process is excluded. A modified crossing distance feature is measured to recognize extracted consonant. For Chinese character, an average of stroke crossing number is calculated on every characters, which allows the characters to be classified into several groups. A recognition process is then followed in terms of the stroke crossing number and the black dot rate of character. Classification between Korean and Chinese character was at the rate of 90.5%, and classification rate of Ming-style 2512 Korean characters was 90.0%. The recognition algorithm was applied on 1278 characters. The recognition rate was 92.2%. The densest class after classification of 4585 Chinese characters was found to contain only 124 characters, only 1/40 of total numbers. The recognition rate was 89.2%.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.383-386
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• 1998

한국어의 운율구조는 발화문장(utterance), 억양구(intonational phrase), 악센트구(accentual phrase), 음운적 어절(phonological word), 음절(syllable) 순의 계층적 구조를 가지고 있다. 본 연구에서는 운율구조의 각 층에서 성조 이벤트가 얹혀지는 음절이나 또는 각 층의 운율단위말의 음절의 음향적 길이를 측정함으로써 첫째, 운율단위말의 음절의 음향적 길이 또한 계층적 순위를 보이는지 둘째, 성조 이벤트(tonal event)와 음향적 길이 사이에 높은 상관관계를 보이는지 보고자 한다. 즉, 두 가지 측면에서 길이비교가 수행되었는데 하나는 언어 보편적 현상으로 알려진 구말 장음화 현상으로써 각 층 운율적 단위의 마지막 음절의 모음 길이 비교이며 다른 하나는 억양구초 고성조가 실현되는 음절의 모음과 어절 내 모음, 그리고 고성조가 실현되는 억양구말 음절의 모음간의 길이 비교이다. 남녀 각각 200문장의 각 분절음과 운율분석을 한 후 길이에 대한 일원분산분석 실시 결과 억양구말은 악센트구말 보다 길었으나 악센트구말은 어절말과 차이를 보이지 않거나 남자 화자의 경우 오히려 짧게 나타났다. 그리고 남자화자의 경우 악센트구초 고성자가 얹혀지는 음절의 길이는 어절 내 어절말 음절을 제외한 그 외 음절과 화자에 따라 큰 차이를 보이지 않거나 그보다 조금 짧게 실현되는 것으로 나타났다. 위의 결과는 첫째, 단위말 음절 모음의 장음화는 운율적 구조의 층위에 일대일 대응을 보이지 않는 것으로 해석되며 둘째, 성조 이벤트와 그것이 실현되는 분절음의 음향적 길이와는 큰 상관관계를 보이지 않는 것으로 해석될 수 있겠다. 그러나 이러한 일반화에 대한 충분한 근거 제공을 위해서는 해당음절의 모음 길이 뿐만 아니라 초성자음의 길이간의 비교와 음절자체의 길이 비교 또한 필요한 것이며 모음길이에 대한 선행자음의 분절음적 영향 고려가 수반되어야 할 것으로 보인다. 다음 내용을 정리해 보고자 한다.리해 보고자 한다.rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고 인식하고 있으며, 난각색은 대부분의 응답자가 갈색을 선호하였다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입시 애로사항은 믿을수 없고, 구입장소를 몰라서, 값이 싸다 등이었고, 앞으로 신뢰할 수 있고 위생적인 생산 및 유통체계가 확립될 경우 더 많이 소비하겠다는 의견이었다. $\bigcirc$ 재래닭 판매업소(식당)의 판매형태는 66.7%인 대부분의 업소가 잡종과 개량종 유색닭을 판매하고 있었으며, 1개 업소에서 1일 판

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.90-95
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• 2014

The researchs using brain-computer interface, the new interface system which connect human to macine, have been maded to implement the user-assistance devices for control of wheelchairs or input the characters. In recent researches, there are several trials to implement the speech recognitions system based on the brain wave and attempt to silent communication. In this paper, we studied how to extract features of vowel based on international phonetic alphabet (IPA), as a foundation step for implementing of speech recognition system based on electroencephalogram (EEG). We conducted the 2 step experiments with three healthy male subjects, and first step was speaking imagery with single vowel and second step was imagery with successive two vowels. We selected 32 channels, which include frontal lobe related to thinking and temporal lobe related to speech function, among acquired 64 channels. Eigen value of the signal was used for feature vector and support vector machine (SVM) was used for classification. As a result of first step, we should use over than 10th order of feature vector to analyze the EEG signal of speech and if we used 11th order feature vector, the highest average classification rate was 95.63 % in classification between /a/ and /o/, the lowest average classification rate was 86.85 % with /a/ and /u/. In the second step of the experiments, we studied the difference of speech imaginary signals between single and successive two vowels.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문은 한국어 8 단모음을 인식하는 자동 독화 신경망 시스템을 구축한 것이다. 얼굴의 특정들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특정들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고, 그 후 한국어 8모음 발화시 구분되게 변화는 값들을 파라미터로 설정하였다. 한국어 8모음을 발화하는 2400개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하여 실험하였다. 이 실험에 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 5명으로 분석하였고, 5명으로 인식 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.113-116
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• 2016

본 논문에서는 사람의 수작업을 통해서 작업을 하고 있는 도로 노면 문자 도색 작업을 자동화하기 위해 문자의 요소 인식과 인식한 결과로 문자 구성 정보를 전달하고, 이 정보를 이용하여 문자를 도색하는 프로그램을 구성하여 도로 노면 문자 도색 모의실험을 수행하였다. 정보처리기기에 프로그램을 구성하여 작업할 문자들을 입력 받아, 이미지 변환과 세선화와 역세선화를 거쳐 만들어진 영상에서 끝점, 2모음점, 3선 이상 모음점, 고립점 등 특징 점들을 추출하고 특징점들을 이용하여 글자를 인식하고, 특징점들을 이용하여 만든 정보를 도로 노면 문자 도색용 장비로 보낸다는 가정 하에 도색 프로그램을 수행 후, 나타난 결과를 피드백 하여 도색 프로그램을 수정하여 도로 노면 문자 도색 작업에 쓸 수 있는 성능의 결과를 구성하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.21-27
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• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.738-741
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• 2009

This research is concerned for improving the result of speech recognition under the noisy speech. We knew that spectral subtraction and recovery of valleys in spectral envelope obtained from noisy speech are more effective for the improvement of the recognition. In this research, the averaged spectral envelope obtained from vowel spectrums are used for the emphasis of valleys. The vocalic spectral information at lower frequency range is emphasized and the spectrum obtained from consonants is not changed. In simulation, the emphasis coefficients are varied on cepstral domain. This method is used for the recognition of noisy digits and is improved.

• MALSORI
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• no.21_24
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• pp.111-122
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• 1992

본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.