본 논문에서는 기존의 Caussian Mixture Model을 이용한 실시간문맥독립화자인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 나타내는 유사도정규화 ( Likelihood Normalization )방법을 화자식별시스템에 적용하여 시스템을 구현하였으며, 인식실험한 결과에 대해 보고한다. 시스템은 화자모델생성단과 화자식별단으로 구성하였으며, 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며. GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum Likelihood Estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하였다. 계산된 유사도는 유사도 정규화 과정을 거쳐 스코어( SC)로 표현하였으며, 가장 높은 스코어를 가지는 화자를 인식화자로 결정한다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며. 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을수 있었다.
대상으로 하는 시스템의 입출력신호에 근거하여, 시스템의 수학적 모델을 결정하는 것을 총칭하여 시스템식별이라 한다. 본 논문에서는 지진응답 관측치를 입출력신호로 하여 조건부대치를 최적치로 판단하는 비선형근사필터법을 사용한 건축구조물의 지진응답추정 및 파라미터식별에 관하여 논한다. 비선형근사필터법에 의한 건축구조물식별의 유효성의 적용성을 판단하기 위해, 진동대를 사용하여 강구조시험체의 진동실험을 행하고 결과적으로 얻어진 시험체의 수학적 모델에 대한 지진응답 수치해석결과와 진동실험에서의 관측기록을 비교하여 본 식별법의 타당성을 보인다.
건축구조물의 진동제어 시스템의 안정성과 효율성은 대상 시스템의 수학적 모델의 정확성에 크게 좌우 된다. 본 연구에서는 3층의 축소 건물모델과 소형 AMD(active mass damper)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 OKID(observer/Kalman filter identification)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 입력과 AMD의 이동질량체의 설치층에 대한 상대가속도 입력에 대하여 시스템 식별을 개별적으로 수행한 뒤 두 개의 상태방정식을 모델 응축 과정을 통해 통합하였다. AMD의 시스템 식별은 모터제어 신호를 입력으로 AMD 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할 수 있었다 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할수 있었다. 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 상태방정식 모델로부터 재구성한 전달함수와 시간이력은 실험에서의 측정치와 잘 일치하였다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다. XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절하를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 적용범위 관리, 규칙 구성요소의 식별순서, 생략된 별수의 식별과 같은 놈점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
본 논문에서는 직접토크제어 유도전동기 구동시스템의 고 신뢰성 운전을 위한 센서이상 검출식별 및 이상허용제어에 관한 실험적 연구 결과를 기술한다. 주요 내용은 센서이상 해석 결과의 실험적 검증과 이상검출식별 시스템의 설계, 이상허용제어기의 구현 및 실험적 성능 고찰이다. 적용된 센서이상 검출식별기법은 관측기기반 기법이며 기존의 다중 관측기 기법과 달리 한 개의 관측기에 의해 검출식별정보를 발생하므로 실시간 적용이 용이하다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위하여 2.2kW 유도전동기를 대상으로 직접토크제어 기법을 이용한 속도제어시스템을 설계하였다. 이상허용제어를 위한 시스템의 하드웨어는 고성능 DSP인 TMS320VC33을 이용한 제어보드와 IPM을 이용한 전력회로로 구성된다. 다양한 센서이상에 대한 실험결과, 설계된 시스템의 검출식별 및 이상허용 제어 성능이 매우 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.
GMM을 기반으로 하는 화자식별 시스템은 입력음성의 길이의 장단에 의해서 인식률에 차이가 생긴다. 이는 가우시안 모델의 파라미터를 추정할 때, 않은 데이터를 사용할수록 추정이 정확해지기 때문이다. 따라서 화자식별에 사용하는 입력데이터는 화자가 발성한 모든 음성신호에서 잡음구간만을 제거한 유,무성음을 이용하게 된다. 그러나 이 경우 데이터의 양이 많아져서 실시간 처리에 어려움이 있겠다. 본 논문에서는 전체 음성구간을 이용하는 대신 유성음 구간만을 추출하여 이 구간의 켑스트럼과 피치 값들을 특징파라미터로 이용하여 화자식별에 이용하였다. 특히 피치성분은 일반적으로 통신채널과 핸드셋의 영향에 상대적으로 강한 장점이 있다. 실험을 위하여 20대의 남성 및 여성화자 40명으로부터 얻은 음성데이터에서 유성음구간을 추출하여 GMM을 이용한 문장독립 화자식별 실험을 하였으며, 실험결과 스펙트럼정보와 함께 피치 정보가 화자식별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다
본 논문에서는 음소인식기와 음소결합확률모델을 이용하여 전화음성을 대상으로 입력음성이 어느 나라 말 인지를 식별할 수 있는 언어식별시스템을 구현하였고 성능을 실험하였다. 시스템은 음소인식기로 입력음성에 대한 음소열을 인식하는 과정, 인식된 음소열을 이용하여 인식대상 언어별 음소결합확률모델을 생성하는 훈련과정, 훈련과정에서 생성된 음소결합확률모델로부터 확률 값을 계산하여 인식결과를 출력하는 식별과정으로 구성된다. 본 논문에서는 음소결합확률모델로부터 우도를 계산할 때 정보이론(Information Theory, Shannon and Weaver, 1949)을 이용하여 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다. 시스템의 훈련 및 실험에는 OGI 11개국어 전화음성 corpus (OGI-TS)를 사용하였으며, 음소인식기는 HTK를 이용하여 구현하였고 음소인식기 훈련에는 NTIMIT 전화음성 DB를 이용하였다. 실험결과 11개국어를 대상으로 45초 길이의 음성에 대해서 평균 $74.1\%$, 10초 길이의 음성에 대해서는 평균 $57.1\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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