• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권5호
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• pp.27-35
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• 1991

음소를 인식의 기본 단위로 하는 소규모 음성 인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 마 찰음(/ㅅ, ㅆ, ㅎ/) 과 파찰음(/ㅈ, ㅉ, ㅊ/) 에 대하여 지속시간, 평균패턴, 분산비를 이용하여 각 음소 의 특징을 분석하고 각 음소군 내에서의 식별에 유효한 parameter들을 추출하여 인식 실험을 실시하 였다. 지속시간의 분포, 평균패턴의 분포, 분산비의 분포를 이용하여 분석한 결과 6차원 정도의 cepstrum 계수만으로 마찰음 및 파찰음의 식별이 가능하고, 시간 방향의 정보는 음성의 시단으로부터 14 frame 정도의 특징을 인식 파라미터로 할 경우가 최적임을 알 수 있었다. 이를 이용한 인식실험 결과에서는 조음방법별로 분류된 음소군내의 각 음소에 대한 인식실험의 인식률 보다는 발음방법별 인식실험시의 인식률이 높게 나타나 동일 음소군 내에서의 각 음소에 대한 식별이 더 어려움을 알 수 있었고, 특징 파라미터의 길이를 음성의 시단으로부터 14 frame 정도로 했을 때 조음방법별 인식률은 평균 81.1%, 발음방법별 인식률은 평균 97.9%로 최고의 인식률을 나타내었다. 특징 파라미터의 길이 를 14 frame 이상으로 증가시켜도 인식률은 큰 변화가 없어 분석 결과를 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2016년도 제23회 학술대회 논문집
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• pp.67-70
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• 2016

빅데이터 시대로 변화함에 따라 도서관 및 정보서비스 분야에서도 데이터 분석에 대한 중요성이 점차적으로 증대되고 있다. 본 연구는 도서관 분야에서의 데이터 분석활용 현황 및 분석서비스에 대한 인식수준을 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 분석 기반의 도서관 운영을 지원할 수 있는 빅데이터 분석 서비스 개선방안을 모색하고자 하였다. 먼저, 도서관 분야 데이터 분석 교육 전후 인식조사를 토대로 현재 데이터 분석현황 및 인식변화를 분석하였다. 또한 개인적 특성과 분석서비스 인식과의 관계를 분석하였고, 추가적으로 인식수준이 교육 및 분석서비스 만족도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 분석결과를 기반으로 향후 데이터 분석 교육 및 분석서비스의 발전방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한극어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bi-gram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분서고가 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• 한국노년학
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• 제38권2호
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• pp.365-383
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• 2018

본 연구는 노후불안인식의 수준과 노후불안인식에 영향을 주는 요인을 각 연령집단별로 살펴보고, 노후불안을 낮추기 위해 사회적으로 어떠한 대안이 마련되어야 하는지 탐색하기 위한 목적으로 진행되었다. "2017 연령통합 설문 조사" 자료를 사용하였으며, 총 1,017명의 조사대상자를 청년층 307명, 중년층 357명, 노년층 353명의 3개 연령집단으로 구분하여 노후불안인식 영향 요인들을 비교분석하였다. 각 연령집단 간 노후불안인식의 정도에 차이가 있는지 분산분석을 통해 살펴보았으며, 노후불안인식에 대한 각 변수들의 영향력을 다중회귀분석을 통해 분석해 보았다. 분석결과, 각 연령집단별 노후불안인식에는 차이가 없었으나, 그에 영향을 미치는 요인에는 집단 간 차이가 있었다. 노후불안인식에 영향을 미치는 요인들을 분석한 회귀분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 노인낙인은 모든 연령집단에서 노후불안인식에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 근로가능연령은 청년층과 중년층에서 노후불안인식에 영향을 미치고 있었다. 사회공정성인식은 중년층과 노년층에서 노후불안인식에 영향을 주는 요인으로 분석되었다. 연령통합인식과 고령친화적 환경 변인은 노년층에서만 노후불안인식에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 본 연구는 노후불안에 대해 사회적 관점에서 접근하고자 하였으며, 노년기에 대한 인식과 사회 환경에 대한 인식과의 연관성을 통해 실증적으로 규명하고자 하였다는 점에서 의의가 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권2호
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• pp.289-308
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• 2014

본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.171-175
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• 1997

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.269-274
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• 2004

기존 음성 인식의 실세계 적용에서 큰 문제점은 잡음이다. 본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 잡음 성분을 분리해 내는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음이 섞인 음성 신호에 독립성분분석(ICA:Independent Component Analysis)을 사용한 암묵신호 분리(blind source separation)를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 잡음이 혼합된 음성 신호에 독립성분분석을 전처리(preprocessing) 과정에 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 깨끗한 음성 신호에 음악과 거리잡음을 섞었을 경우 인식률이 잡음 없는 음성의 인식률보다 각각 최대 14.98%, 13.78%까지 저하되었다. 그러나 독립성분분석으로 복원된 음성의 경우 잡음 없는 음성의 인식률 수준(각각 97.39%, 96.49%)으로 나타났으며, 독립성분분석을 이용한 음성의 잡음 제거가 인식률 향상에 좋은 결과를 가져옴을 확인 할 수 있다.