• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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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.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1991년도 춘계종합학술발표회논문집
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• pp.72-75
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• 1991

• 한국음향학회지
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• 제5권3호
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• pp.28-35
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• 1986

우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권8호
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• pp.583-589
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• 2004

포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1324-1335
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• 1991

본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1991-2000
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• 1994

본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.109-112
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• 2001

본 논문에서는 한국어 Trainable TTS System의 자연스러운 음성 합성을 위해 400문장(어절수 : 6,220, 음운수: 총43,701: 자음 23,899,모음: 19,802)에 대하여 단일 남성화자가 발성한 문 음성 데이터를 음운레벨세그먼트, 음운 라벨링 ,어절간의 띄어쓰기 ,어절에 대한 음운별 품사가 태깅된 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운 환경과 품사에 의하여 음운의 지속시간이 어떻게 변화하는가에 대하여 통계적으로 분석하였다. 그리고 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운에 대한 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간에 대한 회귀트리를 이용하여 정규화 지속시간에 영향을 미치는 특징요소들 간의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였다. 그 결과 문법적인 특징요소를 나타내는 요소들간에 서로 상관이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다 그리고 이러한 경우 유사한 특징 요소들간에 상관이 1에 가까울 정도로 상관이 높은 요소들의 경우 예측지수가 낮은 요소들을 제거하여도 지속시간변화에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그 결과 문법적 성질이 유사한 특징 요소들을 회귀트리를 통해 모델링할 경우에 요소들간의 상관정도를 분석하여 최소한의 특징요소들을 선택 할 수 있는 방법을 제시하였다 그리고 이를 토대로 한 정규화 회귀트리의 모델링이 지속시간 회귀트리 모델링보다 우수함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.281-288
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• 2007

이 논문에서 우리는 입주위에 6개의 관찰 점을 설정하고, 한국어 중 '아/에/이/오/우' 5 모음을 발음할 때 생기는 관찰 점간의 거리 변화를 계수화 하였다. 약 450개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 시스템을 구축하여 실험하였다. 우리 시스템에서는 컴퓨터에 연결된 카메라를 사용하였으며, 6개의 영역간의 변화를 계수로 하였다. 이 실험에 정상인 80명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 30명으로 분석하였고, 50명으로 인식 실험을 하였다. 3개의 시스템을 구축하였는데 신경망이 가장 좋은 결과를 보였다. 신경망의 인식 결과는 87.44%였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.458-467
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• 1991

본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.