• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.230-240
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• 2016

본 연구는 노년기 부부의 인구사회적 특성에 따른 성역할 태도와 결혼만족도의 차이를 분석하고, 성역할 태도(성역할 인식, 성능력 인식)와 결혼만족도의 영향관계를 분석하였다. 설문조사는 경기도에 거주하는 60세 이상의 노년기 부부를 대상으로 실시하여 총 378부를 수집하여 빈도분석, 요인분석, 위계적회귀분석, t-test 및 분산분석 등을 실시하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 인구사회학적 특성에 따라 성역할 태도와 결혼만족도에 부분적인 차이가 나타났다. 둘째, 성역할 인식은 결혼만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 성능력 인식은 영향을 미치지 않았다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.61-64
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• 2001

본 논문에서는 class간의 변별력을 증가시키기 위한 유용한 방법인 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 한국어 숫자음간의 변별력을 높여 연결숫자 인식성능을 높이고자 하였다. 한국어 숫자음은 모두 단음절이며 또한 혼동가능성이 높은 숫자쌍이 존재하여 이것이 전체 인식률을 저하시킨다. LDA를 사용한 경우 숫자열 오인식률이 $8\%$ 감소하였다. 그리고, 음성특징 벡터의 차수를 감소시키고 LDA 사용전 보다 약간의 인식률 증가를 보였다. 그러나, 선형적인 방법으로 분리가 불가능한 class들의 분포가 존재할 때는 LDA를 사용하여도 변별력 향상은 기대하기 어렵다. 이와 같은 분포의 class사이의 변별력을 증가시키기 위해 between-scatter covariance matrix를 구할 때 class 사이에 혼동가능성 정도를 나타내는 weighting factor를 적용하였으며, 그 결과 숫자열 오인식률이 LDA 사용전보다 $9.7\%$ 감소하였다.

• 정보와 통신
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• 제11권9호
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• pp.93-107
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• 1994

본 글에서는 음성인식에 적용된 신경망 구조를 알아본다. 또한 신경망 VLSI와 국내에서 개발된 신경망 VLSI인 URAN에 대해서 살펴보고 URAN을 이용한 음성인식 시스템의 설계에 관해 기술한다. 시뮬레이션을 통해 낮은 정밀도의 입출력 및 연결강도, 선형 출력함수를 가지는 뉴런을 사용하는 신경망 음성인식 시스템의 성능을 분석하고 잡음 환경에서 낮은 정밀도를 사용한 신경망의 성능저하 정도를 검토한다.

• 정보와 통신
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• 제11권5호
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• pp.23-32
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• 1994

편입력 기능을 창작한 시스템의 문자입력 기능에서 사용자들의 다양한 형태의 필기문자를 인식하여 사용자의 만족을 극대화 시킬 수 잇는 고성능의 인식기를 만들기 위해서는 상황과 장소에 따라서 변하는 필기형태를 학습할 수 있는 다이나믹한 인식기 개발이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 또한 국제 경쟁력을 갖기 위해서는 사용자의 국적(nationality)에 따라 다양한 자종을 인식할 수 잇는 기능이 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위하여 인식기 설계시 필요한 design issues와 philosophy를 제시하고, 이를 기초로 학습기능, 국제화, 소형화의 특징을 갖는 학습기능 다중언어(multilingual) 인식기 설계 방법을 제안하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.367-370
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• 1998

정보통신부 출연의 "HCI를 위한 음성 입출력 처리 기술 개발" 과제에 대하여 기술한다. 이 과제의 주 목적은 PC 윈도우 환경에서 사람과 기계 간의 음성 입출력 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 음성 인식 분야에서는 화자 적응, 잡음 적응, 및 인식 대상 어휘 적응 기술을 개발하며, 합성 분야에서는 시스템 메시지 합성 기술을 개발한다. 또, 음성이 기존의 입출력 수단인 키보드나 마우스를 모두 대치할 수 없으므로, 본 과제에서는 음성이 추가됨으로써 입출력이 편리해지는 다중 모드 입출력 기술의 갭라에 초점을 맞추어 기술을 개발하고 있다. 인식 분야의 주요 연구내용은 음성검출 및 비음성 제거, 인식 속도 향상, 인식 성능 향상이며, 합성 분야 주요 연구 항목은 학습형 합성기 알고리즘 및 이의 문제점 해결이다. 본 논문은 이러한 점을 정리하여 발표한다.정리하여 발표한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.571-573
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• 2002

음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

• 정보와 통신
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• 제11권9호
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• pp.79-92
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• 1994

음성인식 및 합성 시스템으로 대표되는 음성입출력장치의 개발 및 실용화에 따라 이들의 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 방법이 중요하게 되었다. 그러나 국내에서의 이분야에 대한 체계적인 연구는 맞지 않다. 본고에서는 이와 관련한 지금까지의 국내외 연구예들을 검토하고 우리 실정에 맞는 평가법 작성을 위한 방법을 모색하고자 한다. 음성입출력장치의 객관적인 평가방법이 확립되면 연구 개발자는 여러방식의 우열을 객관적으로 파악할 수 있고 신뢰성있는 시스템을 효율적으로 개발할 수 있으며 관련제품의 사용자입장에서는 제품간의 성능비교가 가능하게 될 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.399-402
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• 1994

본 논문에서는 국내에서 개발된 신경망 VLSI 인 URAN에 대하여 살펴보고 URAN을 이요한 DAM성 인식 시스템의 설계에 관해 기술한다. 시뮬레이션을 통해 낮은 정밀도의 입출력 및 연결강도, 선형 출력함수를 가지는 뉴런을 사용하는 신경망 음성 인식 시스템의 성능을 분석하고 잡음 환경에서 낮은 정밀도를 사용한 신경망의 성능 저하 정도를 검토한다.