• 대한음성학회지:말소리
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• 제44호
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• pp.105-113
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• 2002

In Korean, each digit is monosyllable and some pairs are known to have high confusability, causing performance degradation of connected digit recognition systems. To improve the performance, in this paper, we employ various discriminant analyses (DA) including Linear DA (LDA), Weighted Pairwise Scatter LDA WPS-LDA), Heteroscedastic Discriminant Analysis (HDA), and Maximum Likelihood Linear Transformation (MLLT). We also examine several combinations of various DA for additional performance improvement. Experimental results show that applying any DA mentioned above improves the string accuracy, but the amount of improvement of each DA method varies according to the model complexity or number of mixtures per state. Especially, more than 20% of string error reduction is achieved by applying MLLT after WPS-LDA, compared with the baseline system, when class level of DA is defined as a tied state and 1 mixture per state is used.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.223-230
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• 2001

본 논문에서는 접촉된 숫자들에 대한 효과적인 분할 기반 인식 방법을 제안하였다. 접촉 숫자들을 연결획 정보와 분할 후보점을 기반으로 여섯 개의 접촉 유형으로 구분하였다. 전체 후보 분할점을 해석하여 네 개의 최종 후보 분할점을 도출하므로써 과 분할로 인한 오인식을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법에서는 다수의 분할 후보점으로부터 신뢰성이 높은 소규모의 분할 후보점들에 대해 우선권을 부여하는 방식으로 최종 분할 후보점들을 찾고 인식을 시도하기 때문에 전통적으로 분할기반 방식의 인식에서 초래되는 오분할에 의한 치명적인 오인식률을 줄일 수 있도록 하였다. NIST 접촉숫자 데이터 베이스에 대한 실험 결과 92.5%의 비교적 높은 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2019

인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.59-67
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• 2008

이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.163-169
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• 1994

본 논문에서는 기존의 循環神經回路網에서의 學習性能을 개선하고 局部최소해 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로서 附加적인 피드백 연결을 가진 순환신경회로망과 그 학습 알고리듬을 제안하였다. 이 방법에서는 회로망은 한번 반복하는동안 고정된 연결 가중치를 가지고, 주어진 時變人力과 初期條件下에서 주어진 週期동안 동작한다. 가중치는 最急降下法에 의해 총에너지가 가장 많이 감소하는 방향으로 변화된다. 만일 이러한 과정을 일정 반복횟수동안 수행한 후에도 에너지가 충분히 감소하지 않으면, 附加적인 피드백 연결이 도입되고 회로망의 외부입력이 주어진 식에 따라 다시 정의된다. 또한 제안된 회로망의 응용으로서 한국어 숫자음 인식에 대한 실험을 행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.58-62
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• 1999

본 연구에서는 한국어 연결숫자인식에 있어서 모델간의 변별력을 향상시키기 위하여 음향학적 파라메터(Acoustic Parameter)를 사용하는 것을 제안한다. 제안된 방법은 음성학적 지식에 근거하여 적절한 주파수 대역별 에너지의 비의 로그값을 추가적인 특징 파라메터로 사용한다. 실험결과, 제안된 방법을 사용함으로써 기본 인식시스템에 비해 오류율이 최고 46% 정도 감소됨을 확인할 수 있었다. 그리고 채널보상 기술을 함께 적용함으로써 69% 정도의 오류율 감소를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.74-82
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• 1995

본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.

• 인지과학
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• 제7권1호
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• pp.75-84
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• 1996

본 논문에서는 필기체 숫자 인식 프로그램을 설계하는데 있어서의 구조적인 면의 중요성을 강조하고 두가지 구조적 설계에 대해서 기술한다.첫째로는 숫자 인식 프로그램에 대한 모듈러 설계를 기술하고 그에 대한 이점들을 기술한다.첫째로는 숫자 인식 프로그렘에 대한 모듈러 설계를 기술하고 그에 대한 이점들을 기술한다.이러한 구조에서 인식기는 10개의 이진 부인식기로 구성되어있으며,각각의 부인식기는 단지 하나의 부류에 대해서만 책임을 진다.규칙기반 휸련과 신경망 기반 훈련을 기술한다. 둘째로는 두개 혹은 그 이상의 인식기를 파이프라인으로 연결하였다.파이프라인에서 두번째 인식기는 첫번째 인식기에서 인식된 패턴을 검증하는 역할을 담당하거나,첫번째 인식기에서 거부된 패턴을 재인시하는 역할을 담당한다.이제까지 얻어진 실험결과는 제안된 구조설계의 장점을 보여주고 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.193-196
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• 2000

본 논문에서는 제한 지속시간 모델링(bounded duration modeling)의 지속시간 제한 값(duration bound)을 화자의 발음 속도에 따라 조절해주는 발음 속도 보상 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 번의 인식 과정을 수행하는데, 1차 인식 과정은 화자의 발음 속도를 추정하기 위한 과정이고, 2차 인식 과정이 인식 결과를 얻기 위한 과정이다. 1차 인식 과정에서 추정된 화자의 발음 속도에 따라, 지속시간 제한 값을 증가, 또는 감소시킨 후, 2차 인식과정에 사용한다. 제안된 알고리즘은 CHMM 기반의 한국어 연결 숫자음 인식 시스템에 적용되었으며, KAIST에서 제작된 4-7자리 연결 숫자음 데이터베이스인 DigitDB를 대상으로 성능을 평가하였다. 인식 실험 결과, 제안된 발음 속도 보상 알고리즘이 적용된 인식 시스템에서는 $96.26\% 단어 인식률을 얻어, 제안된 알고리즘이 적용되지 않은 인식 시스템의 $94.72\%보다 $1.54\% 향상된 인식 성능을 얻을 수 있었다.