Kang Bong-Seok;Han Chul-Hee;Woo Kyoung-Ho;Yang Tae-Young;Lee Chungyong;Youn Dae-Hee
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.101-104
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1999
본 논문에서는 음성 신호를 이용해서 화자의 감정을 인식하기 위해 3가지 시스템을 구축하고 이들의 성능을 비교해 보았다. 인식 대상으로 하는 감정은 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 지루함, 평상시의 감정이고, 각 감정에 대한 감정 음성 데이터베이스를 직접 구축하였다. 피치와 에너지 정보를 감성 인식의 특징으로 이용하였고, 인식 알고리듬은 MLB(Maximum-Likelihood Bayes)분류기, NN(Nearest Neighbor)분류기 및 HMM(Hidden Markov Model)분류기를 이용하였다. 이 중 MLB 분류기와 NN 분류기에서는 특징벡터로 피치와 에너지의 평균과 표준편차, 최대값 등 통계적인 정보를 이용하였고, TMM 분류기에서는 각 프레임에서의 델타 피치와 델타델타 피치, 델타 에너지와 델타델타 에너지 등 시간적 정보를 이용하였다. 실험은 화자종속, 문장독립형 방식으로 하였고, 인식 실험 결과는 MLB를 이용해서 $68.9\%, NN을 이용해서 $66.7\%를 얻었고, HMM 분류기를 이용해서 $89.30\%를 얻었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1330-1332
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2015
최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.
Speech recognition, the problem of performance degradation is the difference between the model training and recognition environments. Silence features normalized using the method as a way to reduce the inconsistency of such an environment. Silence features normalized way of existing in the low signal-to-noise ratio. Increase the energy level of the silence interval for voice and non-voice classification accuracy due to the falling. There is a problem in the recognition performance is degraded. This paper proposed a robust speech detection method in noisy environments using a silence feature normalization and voice energy maximize. In the high signal-to-noise ratio for the proposed method was used to maximize the characteristics receive less characterized the effects of noise by the voice energy. Cepstral feature distribution of voice / non-voice characteristics in the low signal-to-noise ratio and improves the recognition performance. Result of the recognition experiment, recognition performance improved compared to the conventional method.
소음이 존재하지 않는 환경에서는 에너지 파라메터만으로도 정확한 끝점 검출을 수 행할 수 있으나 신호대 잡음비가 0dB에 가까운 자동차 환경에서는 끝점 검출이 거의 불가 능하다. 본 논문에서는 자동차 소음 환경에서 음성 구간 검출을 위하여 단구간 영교차율과 2∼4kHz의 주파수 영역 에너지를 사용한 끝점 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기 존의 방법의 성능을 DTW를 이용한 단독음 인식 시스템에 적용하여 인식률로 비교하였으 며 제안된 음성 구간 검출 방법을 적용한 경우가 보다 좋은 인식률을 나타내었다.
Kim, Seong-Ho;Choi, Y.;Jung, W.S.;Kim, K.Y.;Yang, J.E.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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2007.11a
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pp.288-293
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2007
미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.4
s.310
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pp.87-95
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2006
In this paper, we propose a novel feature extraction method for face recognition, based on Discrete Cosine Transform (DCT), Energy Probability (EP), and Linear Discriminant Analysis (LDA). We define an energy probability as magnitude of effective information and it is used to create a frequency mask in OCT domain. The feature extraction method consists of three steps; i) the spatial domain of face images is transformed into the frequency domain called OCT domain; ii) energy property is applied on DCT domain that acquire from face image for the purpose of dimension reduction of data and optimization of valid information; iii) in order to obtain the most significant and invariant feature of face images, LDA is applied to the data extracted using frequency mask. In experiments, the recognition rate is 96.8% in ETRI database and 100% in ORL database. The proposed method has been shown improvements on the dimension reduction of feature space and the face recognition over the previously proposed methods.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.4819-4829
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2013
The purpose of this study was to figure out the effects of parents' energy conservation awareness and behaviors on young children's environment-friendly attitudes and environmental preservation knowledge. To achieve this, a survey was carried out to 160 kindergarten children and their parents in the farming and fishing communities located in N city, Chungnam through June 10 to June 30, 2013. The results of the analysis were as follows. First, the effect of parents' energy conservation awareness on young children's environment-friendly attitudes showed that parents' environmental preservation awareness and energy conservation awareness had an effect on young children's environment-friendly attitudes. Second, the effect of parents' energy conservation behaviors on young children's environment-friendly attitudes showed that parents' general behaviors and selective behaviors had an effect on young children's environment-friendly attitudes. Third, the effect of parents' energy conservation awareness on young children's environmental preservation knowledge showed that parents' environmental preservation knowledge and energy conservation awareness had an effect on young children's environmental preservation knowledge. Fourth, the effect of parents' energy conservation behaviors on young children's environmental preservation knowledge showed that parents' general behaviors and selective behaviors had an effect on young children's environmental preservation knowledge. As for findings stated above, parents' energy conservation awareness and behaviors had a positive effect on children's environment-friendly attitudes and environmental preservation knowledge. This implies that parents' right energy conservation awareness and behaviors are important to enhance children's positive environment-friendly attitudes and environmental preservation knowledge.
신$\cdot$재생에너지는 환경친화적이면서 무한하게 공급되므로 지속가능한 미래 에너지원으로 각광받고 있으나 선행투자와 시장전망의 불확실성 때문에 정부 주도의 개발이 필요하다. 정부는 이러한 여건에 있는 신$\cdot$재생에너지 사업의 활성화를 위하여 공공기관 신축 건물에 대해 신$\cdot$재생에너지의 이용을 의무화하는 법령을 만들고, RPS제도를 도입하는 것을 검토하는 둥의 노력을 하고 있다. 이러한 정책수립 과정에서 국민들의 의견을 수렴하여 충분히 반영해야 신규 정책에 대한 타당성이 뒷받침되게 된다. 이에 일반 국민의 신$\cdot$재생에너지에 대한 관심과 선호도에 대한 인식을 분석하기 위해 일반 국민에게 가장 보편적으로 알려져 있거나 이용 중인 특정 신$\cdot$재생에너지의 종류를 알아보고, 아울러 가장 도움을 주거나 우리나라 여건에 적절하다고 국민들이 기대하는 종류가 무엇인지 조사하였다. 또 거주지역에 신$\cdot$재생에너지 생산기지가 건설되는 것에 대한 찬반 의견을 물어 일반 혐오시설 건설에 대한 의견과 비교하고, 응답이 각 계층별로 어떠한 양상을 띠는지 조사하였다. 이를 통해 정부의 신·재생에너지 정책에 대한 국민들의 입장과 수용여부를 분석하고자 한다. 응답자 중 대부분이 태양열과 풍력 에너지라는 용어를 경험한 것으로 드러난 반면, 소수력과 바이오매스 에너지는 생소하게 느끼고 있었다 일반적으로 친숙한 용어의 신$\cdot$재생에너지의 종류에 대해 기대를 갖고 있는 반면, 생소한 신·재생에너지에 대해서는 기대 수준이 낮은 것으로 나타나 신·재생에너지 관련 교육의 필요성을 보여주고 있다. 또 여성보다는 남성이, 그리고 신$\cdot$재생에너지에 대한 사전지식이 많을수록 거주지역에 신$\cdot$재생에너지 생산기지를 건설하는 것에 대해 호의적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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