Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1993.06a
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pp.75-79
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1993
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.3
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pp.393-402
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2020
The purpose is to provide the basic information about the changes of the social distance, disability awareness, and activity satisfaction of the occupational therapy students through the parachute play. The subjects were 10 students in the third grade of the occupational therapy. They participated in the parachute play for 4 weeks. Their social distance, disability awareness and activity satisfaction were evaluated. The results showed the changes that the social distance was decreased, disability awareness and the activity satisfaction was increased after the play. Thus, to form the positive social distance and disability awareness and increase the activity satisfaction, the parachute play should be provided for the occupational therapy students.
본 논문에서는 효율성 높은 차선 인식 및 장애물 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상을 배경영상과 도로 영상으로 나눈 후 도로영역에서 Hough 변환을 이용하여 차선을 검출 하도록 한다. 또한 자동차의 그림자와 같은 특징 정보를 활용하여 주행 중인 차량을 검출한다. 영상의 잡음을 최소화하기 위한 알고리즘을 적용하여 파선 인식률을 높일 수 있는 방법을 연구한다.
기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.22-24
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2008
인문 인식기술은 생체인식기술 가운데 안전성과 편리성 면에서 기능이 뛰어나고, 가장 간편하면서도 비용이 많이 들지 않으며, 다양한 분야에 적용이 가능하다는 장점이 있다. 적용 범위는 출입통제, 근태관리, 빌딩통합시스템, 금융자동화기기, 컴퓨터보안 분야, 전자상거래 인증, 공항정보 시스템 등 다양하다. 본 연구에서는 출입보안 및 대여금고, ATM(금융자동화기기)에 지문인식 기술을 적용을 통해 고객이 영업점을 방문하지 않고 가정에서도 금융업무가 가능한 인터넷뱅킹, 전자상거래 등과 같은 서비스에 인문인식 기술이 도입한 통합보안시템을 구축하며 활용방안을 제시하고자 한다.
In this paper, we present a speech-based Environmental Control System(ECS) and its application. In the concrete, an ECS using the speech recognition and an portable wheelchair lift control system with the speech synthesis are developed through the simulation and the embodiment. The developed system apply to quadriplegic man and we evaluate the result of physical effect and of mental effect. Speech recognition system is constructed by real time modules using HMM model. For the clinical application of the device, we investigate the result applied to 54-years old quadriplegic man during a week through the questionnaires of Beck Depression Inventory and of Activity Pattern Indicator. Also the motor drive control system of potable wheelchair lift is implemented and the mechanical durability is tested by structural analysis. Speech recognition rate results in over 95% through the experiment. The result of the questionnaires shows higher satisfaction and lower nursing loads. In addition, the depression tendency of the subject were decreased. The potable wheelchair lift shows good fatigue life-cycle as the material supporting the upper wheelchair and shows the centroid mobility of safety. In this paper we present an example of ECS which consists of real-time speech recognition system and potable wheelchair lift. Also the experiments shows needs of the ECS for korean environments. This study will be the base of a commercial use.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.199-202
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2005
TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.215-218
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2012
본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1279-1283
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2010
미국의 경우 1994년 발생한 대홍수(Great Flood)에 대해 사건조사를 수행하면서 예측에 포함되는 불확실성 정도를 제공하지 못하는 확정적 예측의 위험성 및 확률유량예측에 대한 필요성이 부각되었으며, 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법을 활용한 확률유량예측 방안에 대해 지속적으로 연구가 수행되고 있다. 국내에서도 확률예측에 대한 필요성이 인식되면서 기존 국외 연구사례를 토대로 국내 환경에 적용 가능한 방안에 대한 연구가 진행되었으며, 중장기 앙상블 유량예측의 경우 현업에서 다양한 형태로 활용되고 있다. 앙상블 유량예측의 기본이론은 예측시점의 초기조건 하에서 예측기간에 발생 가능한 기상 앙상블 시나리오를 수문모형의 입력자료로 사용하여 불확실성 범위를 설명 가능한 유량 앙상블을 모의하는 기법이다. 이러한 이론적 단순함 때문에 쉽게 현업의 유량예측 시스템 내에서 사용할 수 있다는 장점이 있으나, 동시에 기법적 특성으로 인하여 유량예측의 신뢰도가 현업에서 활용되기 어려울 정도로 낮아지는 관계로, 이러한 한계점을 극복하기 위해 그동안 기상자료 및 수문모형으로 인한 불확실성 저감에 대한 연구가 수행되었다. 하지만 예측 및 시나리오 기간의 잘못된 설정으로 기존의 불확실성 저감을 위한 연구의 적용에도 불구하고 앙상블 유량예측의 신뢰도가 오히려 낮아질 수 있으므로, 본 연구는 시나리오 기간에 따른 오차의 양상과 예측기간의 증가에 따른 초기조건의 영향을 분석하여 앙상블 유량예측의 기법적 특성 하에서 신뢰도 높은 예측을 기대할 수 있는 예측 및 시나리오 기간을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.337-340
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2000
음성 인식 및 온라인 필기 인식기 모델로 널리 알려진 은닉 마르코프 모델(HMM)을 오프라인에 적용하려는 시도는 있었지만 아직까지 만족할 만한 성과는 찾아보기 어렵고 인식률도 신경망 등 다른 방법에 의한 시스템에 미치지 못하는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 필기 모델 HMM을 오프라인 필기인식에 활용하는 방법 한 가지와 순수하게 오프라인 필기 모델로서 제안된 2D HMM을 기술한다. 두 방법 모두 기존의 HMM 모델링 틀에 기초를 두고 개발하였으며 다양한 국소 변형을 해석하기 위해 동적 계획법에 기반한 알고리즘을 응용하였다. 본 논문에서는 두 가지 독립적인 아이디어 제안에 의의를 두었으며 주요 아이디어만을 간략하게 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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