• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.139-144
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• 1999

This thesis is a study on using of entropy information about the additional words in the after processing step to promote an accuracy in speech recognition system. The exsisting ratio of Woodo detective method changes the efficiency of speech recognition system according to speech data and increases the probability of producing error recognition because of similarity of value of Woodo in the additional words. But we could obtain the accurate speech recognition system which heightens discrimination becoming independent of speech data by using of after processing method refusing a candidate which entropy price is lower among words except words we could recognize than entropy Price of each additional word. As a result of this experiment when the false alarm is 20 percent, we could put out the maximum 3.6 percent efficiency of recognition system through this after processing method by entropy more than the method by ratio of Woods.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.10
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• pp.129-136
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• 2015

We propose a hybrid face recognition to deal with illumination variation. For this, we extract discriminant features by using the different illumination invariant feature extraction methods. In order to utilize both advantages of each method, we evaluate the discriminant power of each feature by using the discriminant distance and then construct a composite feature with only the features that contain a large amount of discriminative information. The experimental results for the Multi-PIE, Yale B, AR and yale databases show that the proposed method outperforms an individual illumination invariant feature extraction method for all the databases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.559-561
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• 2002

서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.4
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• pp.281-285
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• 2011

One of the key issues in implementing RFID systems is to design anti-collision protocols for identifying all the tags in the interrogation zone of a RFID reader with the minimum identification delay. In this paper, Furthermore, in designing such protocols, the limited resources in tags and readers in terms of memory and computing capability should be fully taken into consideration. we first investigate two typical RFID anti-collision algorithms, namely RFID Gen2 Q algorithm (accepted as the worldwide standard in industrial domain) and FAFQ algorithm including their drawbacks and propose a new RFID anti-collision algorithm, which can improve the performance of RFID systems in terms of tag identification time considerably. Further, we compared performance of the proposed algorithm with Q algorithm and FAFQ algorithm through computer simulation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.53-60
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• 2008

This paper proposes a new multiobjective optimization method for discriminative training of hidden Markov models (HMMs) used as the recognizer for automatic lipreading. While the conventional Baum-Welch algorithm for training HMMs aims at maximizing the probability of the data of a class from the corresponding HMM, we define a new training criterion composed of two minimization objectives and develop a global optimization method of the criterion based on simulated annealing. The result of a speaker-dependent recognition experiment shows that the proposed method improves performance by the relative error reduction rate of about 8% in comparison to the Baum-Welch algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.1307-1311
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• 2006

In this paper, we propose new speech feature parameter using the Matrix Factorization for appearance part-based features of speech spectrum. The proposed parameter represents effective dimensional reduced data from multi-dimensional feature data through matrix factorization procedure under all of the matrix elements are the non-negative constraint. Reduced feature data presents p art-based features of input data. We verify about usefulness of NMF(Non-Negative Matrix Factorization) algorithm for speech feature extraction applying feature parameter that is got using NMF in Mel-scaled filter bank output. According to recognition experiment results, we confirm that proposed feature parameter is superior to MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) in recognition performance that is used generally.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.107-110
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• 2002

현재까지 개발된 화자식별 시스템 중 가중모델순위(Weighting Model Rank; WMR)방법을 이용한 화자인식 시스템이 비교적 높은 인식성능을 나타내고 있다. WMR 방법은 각 화자에 대한 프레임 유사도의 순위에 따라 지수함수 가중치로 대치시키는 방법을 사용하고 있으나, 이 방법은 유사도 본래의 변별력이 전체 계산에서 고려되지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 화자의 프레임 유사도와 지수함수를 이용한 가중치를 곱한 값을 이용하여 전체 스코어를 계산하도록 하는 수정된 가중모델 순위방법(Modified Weighting Model Rank; MWMR)을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위하여 316명의 화자를 대상으로 하여 인식실험을 실시한 결과, 학습 프레임이 10,000일 경우, MWMR 방법에서 $98.1\%$의 화자 인식률을 얻어 WMR 방법에 비해 약 $2.0\%$의 향상된 인식결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1993.04a
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• pp.5-13
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• 1993

최근 인간의 생활을 가장 크게 바꾸어 놓은 수단중 하나가 바로 자동차이며 자동차문화라는 새로운 환경에서의 생활에 점점 더 익숙해져 가고 있다. 한 편 치열해지고 있는 무역전쟁, 경제전쟁에 있어서는 자동차가 가장 큰 주목 을 받고 있으며, 기술의 고도화를 통해 경쟁력을 제고시키는 것이 곧 오늘날 의 국제 경쟁에서 승리 할 수 있는 중요한 관건으로 인식되고 있다. 자동차 기술의 발달 과정은 크게 두 가지 요소의 요구 조건을 만족시키기 위한 노 력의 결과로 점철되어 왔다. 이들은 주위 환경 여건과 소비자의 욕구로 볼 수 있으며, 전자의 경우는 환경 보전과 사회적, 법적 측면에서 요구되는 자 동차의 구조, 성능 기준이고, 후자의 경우는 순수하게 고객 즉 사용자의 입 장에서 본 욕구이다(물론 이들 두 가지가 완전히 독립된 것은 아니다). 따라 서 자동차의 기술 발달 과정에서 두드러지게 나타나는 경향들은 이들 두 가 지 요소에 포함된 특정한 구조나 성능들이 주요 관심사로 되는 것과 부합되 어 나타나기 마련이다. 잘 알려진 바와 같이 최근의 자동차 관련 기술중 관 심의 대상이 되는 것은 공해, 안전, 성능, 경제성 등을 들 수 있으며 이들은 모두 당연히 자동차 산업의 사활을 좌우하는 요소임에 틀림없다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.463-465
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• 2002

본 논문은 필기한자 인식의 성능 향상을 위한 개선된 윤곽선 방향 특징 추출에 대한 연구이다. 제안한 특징 추출은 기존의 방법에서 나타나는 계단현상을 완화함으로써 한자의 기본 요소인 획의 방향을 표현하는 통계적 성질을 두드러지게 하였다. 한국학 고문헌 상에 나타나는 필기 한자들을 대상으로 한 실험에서, 제안한 특징의 변별력이 뛰어나고, 오인식률이 감소하였음을 보였다.