• Journal of Digital Convergence
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.379-384
• /
• 2019

The purpose of this study is to investigate the problems of the rapidly increasing voice interface and to find out what results will be obtained when the new gesture interaction is applied to the product, and to suggest the improvement method for a better user experience. Through the literature review, I have conducted a theoretical review on the changes in the product interface used in the product and the difference between them, and then conducted in-depth interviews on the 20-30 users who used voice recognition as a product trigger. As a result, it was concluded that the decline in the reliability of accuracy leads to a decrease in the preference of voice recognition interactions and an needs of appropriate interface for the functional aspect of non-relavancy in physical distance as a product trigger. This study is meaningful in that it has found a problem with the study of the product trigger interface and suggested improvement measures, and hope to be helpful in follow-up study.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2013.10a
• /
• pp.18-23
• /
• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

• 한국과학기술학회:학술대회논문집
• /
• 2008.06a
• /
• pp.1-34
• /
• 2008

본 인식 조사에서 나타난 결과와 개선 방안의 도출과 관련한 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 연구부정행위 실태는 우려할만한 수준으로 나타났다. 위조, 변조, 표절, 부당한 저자 배분, 업적 부풀림 등 연구부정행위에 대해 연구비 유용이나 횡령보다 훨씬 더 만연한 것으로 응답하였다. 연구부정행위가 발각되는 정도에 대해서는 의견이 분분하였으나 처벌의 수위는 엄격하지 않다고 생각하는 것으로 나타났다. 본인의 연구윤리 의식이 타인에 비해 높은 것으로 자부하고 있으나 부정행위 인지시의 행동에 대해서는 바람직하다고 생각하는 행동과 자신의 예상 행동 사이에 괴리를 보였고, 바람직하다고 생각하는 행동도 매우 소극적인 것으로 나타났다. 부정행위 실태 조사에서 나타난 중요한 사실은 주로 기초 연구를 수행하는 과기부/교육부 사업 수행자가 응용이나 개발 연구를 수행하는 산자부/정통부 사업 수행자에 비해 자신의 연구 분야에서 연구부정행위가 훨씬 더 만연해 있는 것으로 응답한 것이다. 둘째, 가장 심각한 연구윤리 저해 요인에 대해서는 단기간 성과의 강조, 연구 수주의 경쟁 심화, 정량적 성과 주의 등을 꼽았으며, 전체적으로 개인적/문화적 요인보다는 구조적/조직적 요인, 특히 구조적 요인이 더 중요한 것으로 인식하고 있었다. 신뢰도 분석 결과 제3장에서의 분석을 바탕으로 본 연구에서 제시한 구조적, 조직적, 개인적, 문화적 요인의 구분은 유효한 구분으로 나타났다. 대학에 비해 정출연 소속 연구자들이 구조적 요인이 연구부정행위와 더 관련이 많다고 인식하고 있었으며, 기업 소속 연구자들은 구조적 요인이나 조직적 요인과의 관련성이 더 적은 것으로 인식하고 있어 본 연구에서 제시한 여러 저해 요인들이 대학이나 정출연에 더욱 밀접한 것으로 나타났다. 개인적 요인에 대해서는 여성이나 고연령층에서 부정행위와의 관련성을 더 크게 느끼고 있었다. 셋째, 개선 방안에 대해서는 과도한 연구비의 집중 방지, 소규모 개인과제 확대, 평가의 전문성과 공정성 확보를 가장 효과적인 방안으로 인식하고 있었다. 부정행위에 대한 처벌의 강화와 양적 평가의 개선에 대해서도 효과를 높이 기대하고 있었다. 연구윤리 교육이나 상대 평가의 강화, 진실성 검증 시스템의 보완 등에 대해서는 큰 효과를 기대하지 않고 있었으나 이는 국내에서 그동안 연구윤리에 대한 체계적 교육이나 진실성 검증 시스템이 존재하지 않은 탓에 연구자들이 그 효과를 잘 인식하지 못하고 있다는 점이 고려되어야 할 것이다. 개선 방안을 크게 평가, 선정, 수행, 연구윤리의 인프라로 구분하였을 때에는 선정과 평가와 관련된 개선이 시급한 것으로 인식하고 있었다. 사업별로는 과기부/교육부 사업 수행자가 선정과 관련된 개선의 효과를 더욱 크게 느끼고 있었고 소속기관으로는 대학 연구자들이 더욱 크게 느끼고 있어, 소규모 과제의 확대와 연구비 집중 문제 해결, 경쟁 완화 등이 대학과 기초연구분야에 더욱 절실하다는 것을 나타내었다. 전체적으로 제시된 세부 항목에 대해 과기부/교육부 사업 수행자가 산자부/정통부 사업 수행자보다 효과성을 높게 보고 있는 것은 연구부정행위 실태에 대해서도 더 심각하게 인식하는 것과 맥락을 같이한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 여러 개선 방안들을 단계적으로 적용한다고 할 때 우선 기초연구나 개인 단위 과제 중심으로 적용하는 것이 효과성이나 필요성의 측면에서 모두 바람직한 것으로 판단된다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.33 no.9
• /
• pp.17-23
• /
• 2016

실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1991.06a
• /
• pp.3-6
• /
• 1991

본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.595-597
• /
• 2003

오프라인 필기체 숫자 인식에서 다양한 변형을 잘 흡수 할 수 있는 효율적인 특징을 찾는 것은 중요한 일이며, 본 논문에서는 이를 위해 다양한 단일특징들을 구현 하였으며, 단일 특징만으로는 만족 할 만한 성능을 기대하기 어렵기 때문에 다양한 단일 특징을 복합특징으로 구성하였다. 또한 오프라인 필기체 숫자인식에서 좋은 성능을 발휘하는 것으로 알려진 신경회로망으로 학습을 하였으며, 인식의 성능을 개선시키기 위해 효과적인 특징을 조합하여 하나의 단일 신경회로망들을 구성하고 그것을 다시 복합신경회로망으로 구성하여 성능을 실험 함으로서 성능의 향상을 볼 수 있었고, 신경회로망에 더하여 성능을 개선시키기 위해 신경회로망을 보완 할 수 있는 다수결 투표 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 신경회로망의 인식 결과를 비교 분석하여 최적의 특징을 찾아 낸 결과를 2차 다수결 투표를 사용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해서 Concorida 대학교의 CENPARIMI 숫자 데이터 베이스를 가지고 인식을 수행 하였으며. 그 결과 97.40%의 정인식률과 0.75%의 오인식률 그리고 1.85%의 거부률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.718-720
• /
• 2005

이동 단말기의 대중화로 사용자는 시간과 공간의 제약 없이 필요한 다양한 정보 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자 인터페이스에 있어 이동 단말기는 제약사항이 않음으로 적시적소에 원하는 정보를 접근하기가 어렵기 때문에 음성인식을 통한 인터페이스 연구가 진행되고 있으며, 특히 잡음환경에서 강인한 음성인식 처리를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 잡음환경을 위한 음성인식 접근 방법으로는 언어모델의 개선과 음향모델 개선으로 크게 구분할 수 있다. 그러나 이러한 접근 방법들은 적용하는데 있어 많은 시간과 비용이 요구됨으로 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 효율성 문제를 보완하기 위해 음성인식기로부터 인식되어 나오는 결과를 문맥정보와 융합하여 정보를 추출하고 이 정보를 이용한 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 오류를 적은 비용과 시간으로 수정하여 이동 단말기에 이용할 수 있도록 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.1-5
• /
• 2002

In this paper, we present an improved grammatical structure of the finite state network(FSN) for constructing useful recognizer of practical Korean price sentences. The grammar constraints of Korean price sentences in the existing method are necessary to modify grammar constraint and grammatical structure for the recognition of practical Korean price sentences. The grammar constraints are improved in the third and the fourth grammar constraint of Korean price sentences for the practical point. In this paper, we improve the grammar constraints and make up for the weak point in the grammatical structure of the FSN[1]. Three kinds of experiments were performed to evaluate the improved grammatical structures; FSN0, FSN-1, FSN-2. As the recognition results for price sentences, the word recognition rates were 81.37%, 83.92%, and 85.49%, for FSN0, FSN-1, and FSN-2. Also, the sentence recognition rates were 35％, 45%, and 52％, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.113-115
• /
• 2015

각종 자연적 사회적 재난 위험의 증가와 함께 국내에서도 선진국과 같은 대국민 경보 전달체계의 정비가 진행중이다. 본 연구는 경보 전달 체계에 대한 시민들의 인식 실태를 조사 분석하고, 시민들의 인식을 바탕으로 한 시스템 개선 방향점을 찾아보고자 했다. 조사 결과에 의하면 현재 시민들의 경보 전달에 관한 인식은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이런 경보 전달의 문제를 해결하는 시스템적 방법으로는 도심형의 야외 디지털 전달체계와 구내방송을 활용한 건물내 전달 체계 개선이 필요한 것으로 파악되었다. 또 한편으로는 경보 상황에서 사람들의 실질적 대응 행동 유발의 전략적 사회 맥락을 제공하는 연구가 필요하다는 것이 나타났다. 예를 들어 왜 사람들은 실제 경보 메시지를 받으면 방송에 주목하게 되는지, 또 그런 시민에게 어떤 식으로 대응 행동 가이드를 제공할지가 앞으로의 과제로 부각되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.5
• /
• pp.433-444
• /
• 2000

The recognition of car plate was investigated by means of the enhanced fuzzy ART algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate area from a car image. In addition, the contour tracking algorithm by utilizing the SOFM was applied to extract the specific area which includes characters from an extracted plate area. The extracted characteristic area was recognized by using the enhanced fuzzy ART algorithm. In this study we propose the novel fuzzy ART algorithm different from the conventional fuzzy ART algorithm by the dynamical establishment of the vigilance threshold which shows a tolerance limit of unbalance between voluntary and saved patterns for clustering. The extraction rate obtained by using the morphological information of horizontal and vertical edges showed better results than that from the color information of RGB and HSI. Furthermore, the recognition rate of the enhanced fuzzy ART algorithm was improved much more than that of the conventional fuzzy ART and SOFM algorithms.