• 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 Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.8
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• pp.697-703
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• 2013

We propose an efficient frequency-time domain resource allocation scheme in multi-carrier (MC) direct-sequence code-division multiple-access (DS/CDMA) communications. We consider, as a power allocation strategy in the frequency domain, transmitting each user's DS waveforms over the user's sub-band with the largest channel gain. We then consider rate adaptation in the time domain, where the data rate is adapted such that a desired transmission quality is maintained. We analyze the achievable average data rate of the proposed scheme with fixed average transmission power, and compare the performance to single carrier DS/CDMA systems with power and rate adaptations.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.74-79
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• 2003

한글위주의 스크립트를 전자 잉크 데이터(electronic ink data)형태로 Pocket PC에서 사용하기 위한 한글 매칭 알고리즘을 적용하여 시스템을 구현하였다. 적용된 한글 매칭 알고리즘은 전자잉크데이터(electronic ink data)를 스크립트 형태로 변화한 후 이를 다이나믹 프로그래밍 기법을 사용하여 시스템을 구현한다. Pocket PC의 하드웨적 제약을 고려하여 효율적인 속도를 보장하면서 인식률을 높이기 위해 기본 획을 인식한 후, 획 정보와 획간의 위치관계를 이용하여 자소로 분리된 데이터의 값으로 변환하여 이를 CF메모리상에 있는 통계적 수치 데이터로 저장된 한글 데이터의 값과 비교하여 한글을 인식할 수 있는 시스템 구현에 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.05a
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• pp.131-135
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• 1998

사용이 편리하고 깨끗한 에너지에 내한 선호도가 증가하면서 가스의 보급이 금속히 확대되었을 뿐만 아니라 향후에도 지속적인 증가 추세를 보일 것으로 보인다. 특히 연탄ㆍ유류ㆍLP가스의 사용이 감소하면서 도시가스의 보급률은 전체 수용가구가 '98년에 624만 7천 가구로 49.2％의 전국 보급률을 갖고 있다. 또한 배관의 총 길이는 15,357km로 과거 5년 전 보다 2배정도 증가하였으며 시설 또한 증가 추세이다. 따라서 도시 가스를 각 가정, 사업장 등에 공급하기 위한 배관의 설치를 산업의 발달로 지하공간을 이용한 공사가 점차적으로 확산되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.347-350
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• 1998

음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.468-470
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• 2024

고령으로 거동이 불편하거나 목 아래 전신 마비 또는 와병 환자를 위하여 저가형 단 채널 뇌파(EEG) 측정기를 사용하여 환자의 흥분이나 불안정 상태를 인식할 수 있는 순환신경망(RNN) 기반 뇌파 인식기 모델을 제안하였다. 제한된 환경에서 GRU(Gate Recurrent Unit) 신경망을 사용한 뇌파 인식기는 <정상/안정>은 인식률 100%, <흥분/불안정>은 90%의 인식률을 보였다. 또한, 자체 개발한 생체신호 기반 호출 시스템과 연동하여 구현함으로써 적용 가능성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.241-245
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• 2001

얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.101-110
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• 1993

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.