• 한국음향학회지
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• 제39권2호
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• pp.131-136
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• 2020

음성 인식기를 대기모드에서 동작 모드로 전환하기 위해 발화하는 짧은 단어를 기동어(Wake Up Word, WUW)라고 하며, 음성 인식기를 실제로 사용하는 사용자가 지정한 기동어를 사용자 정의 기동어라고 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자 정의 기동어를 인식하기 위해 기존의 Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model(GMM-HMM) 기반의 시스템, Linear Discriminant Analysis(LDA)를 적용한 LDA-GMM-HMM 기반의 시스템과, LDA-GMM-HMM 모델에서 GMM을 Deep Neural Network(DNN)로 대체한 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템을 제작하고 각 시스템의 사용자 정의 기동어 인식 성능 및 비기동어 거절 성능을 비교한다. 또한 기동어 인식기의 체감 성능을 향상시키고자 각 모델에 threshold를 적용하여 기동어 인식 실패율을 약 10 % 수준으로 감소 시킨 후에 비기동어(non-WUW)의 거절 실패율을 비교 평가한다. Threshold 적용시에 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템의 경우 기동어 인식 실패율 9.84 % 수준에서 비기동어 거절 실패율이 0.0058 %의 인식 성능을 나타내어 LDA-GMM-HMM 시스템 보다 약 4.82배 향상된 비기동어 거절 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제작한 LDA-DNN-HMM 모델이 사용자 정의 기동어 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1404-1417
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• 1998

현재 웹을 통하여 인터넷 데이터베이스를 검색하는 방법에는 검색 엔진 기술을 이용한 방법과, 둘째 플러그인 기술이나 엑티브엑스 기술을 이용한 검색 방법으로 나눌 수 있다. 검색 엔진을 이용하는 방법은 단순 문서와 같은 대량의 텍스트 데이터를 키워드와 같은 인덱스를 구축하고 이를 이용하여 검색하는 방법으로서, 문제점은 하나 이상의 데이터베이스를 동시에 검색하지 못하고 또 질의어와 같은 다양한 형태의 조건 검색을 할 수가 없으며, 사용자의 요구에 맞지 않는 데이터가 많이 전송된다는 즉, 정확성이 낮다는 세 가지 점을 들 수 있다. 플러그인 기술이나 액티브엑스 기술을 이용하는 방법은 웹 화면상에서 DBMS를 이용하여 클라이언트의 질의를 실행시켜 데이터베이스를 검색하는 방법으로서, 문제점은 동일한 데이터모델의 경우라도 하나 이상의 DBMS를 동시에 기동시킬 수 없고 또 클라이언트 프로그램에서 미리 정의된 질의 이외의 다양한 종류의 질의를 할 수 없다는 두 가지 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 인터넷/인트라넷상에서 새로운 개념으로 작성한 가상데이터베이스를 이용하여 웹 화면을 통해서 다양한 종류의 질의를 직접 할 수 있는 데이터베이스 검색 시스템을 설계하는 데에 있다. 여기서, 가상데이터베이스는 동일한 관계데이터 모델로서 하나 이상의 관계 DBMS를 사용하는 것으로 가정한다.