• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.183-184
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• 2021

선박의 자율운항을 위해서는 선박 충돌회피에 대한 사전 연구가 필요하다. 항해사들의 상황인식과 의사결정에 기여하기 위해 주변 상황 환경을 인식하고 의사결정을 하기까지 걸리는 시간을 지연(latency)이라고 한다. 따라서 연구 목적은 선박 충돌 상황에서 항해사의 의사결정 지연시간을 측정하는 것이다. 연구방법은 항해사를 대상으로 시뮬레이션을 통한 테스트 결과를 분석하였다. 연구결과 항해사가 선박충돌상황시 상황인식과 의사결정간의 상관관계를 도출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.772-774
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• 2004

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.2
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• pp.5-12
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• 1994

This paper proposes One Stage MSVQ/DP method for word recognition system university administration branch names are selected for the recognition experiment and 10 LPC cepstrum coefficients is used as the feature parameter. Besides the speech recognition experiments by proposed method, for comparision with it, we perform the experiments on the same data by Level Building DTW and One Stage DP method. The Recognition rates with the LBDTW and the One Stage method are $83.3\%$ and $87.5\%$, but the recognition rate with the proposed method is $91.6\%$.

• Journal of Korea Game Society
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• v.3 no.2
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• pp.19-23
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• 2003

컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1156-1158
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• 2015

본 연구는 기업의 전략 의사결정(Strategic Decision-Making) 실무에 빅데이터를 활용하기 위한 방안으로 하둡-맵 리듀스(Map Reduce)를 통해 처리한 데이터를 이용해 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)의 인과 행렬을 작성하고, 작성된 퍼지 인식도를 활용하는 경영 의사결정 방법과 의사 결정 지원 시스템(DSS: Decision Support System)을 제안한다. 제안을 위해 관련 연구 및 개념, 퍼지 인식도를 기반으로 하는 의사결정 지원 시스템과 제안한 시스템이 갖는 장점, 그리고 퍼지 인식도 기반 의사결정 지원 시스템의 실제 활용 가능성에 대해서 실험을 통해 검증한 내용을 담고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.39-43
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• 2023

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.160-162
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• 2019

음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.