본 논문은 인식 속도의 개선을 위해 단어의 지속시간에 따라 Section의 수를 변경한 가변섹션 수 DMS모델을 사용한 실시간 인식 시스템을 연구하고 인식된 결과를 실제 수행하도록 하는 시스템을 구현하는 것이 목적이다. 이러한 윈도우 음성 제어 시스템 구현을 위해 음성의 자동 검출, 윈도우 제어 모듈 구현, 동적 모델 재구성을 이용하여 적용된 단어 단위인식 시스템의 단점을 장점으로 수용하는 시스템을 구현하였고 본 시스템의 이름은 “VocManagerII”라 명명하였다. 구현된 시스템의 성능 평가 결과 인식 및 제어 수행 속도는 1초이내에 이루어지며 인식율은 66개의 기본 명령어에 대하여 화자 종속 99.36%, 화자 독립 99.08%의 좋은 인식율을 보여 주었다.
최근 들어 인간의 의지를 각종의 전자시스템에 전달하기 위한 수단으로 음성인식 기술을 이용하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 음성인식 인터페이스에서 가장 중요한 이슈는 처리시간의 감소 및 범용 인터페이스의 개발이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 하드웨어 기반의 상용 IC로 생산되고 있는 음성인식프로세서인 RSC-4128이 내장된 음성인식 모듈 VR-STAMP를 사용하였다. 본 연구에서 새롭게 개발한 시스템은 T2SI(Text To Speaker Independent) 기반의 화자(話者)독립 방식으로 음성인식 신호를 컨텐츠 네비게이션 시스템의 제어신호로 활용하여 임베디드 시스템 및 PC 등에 설치된 윈도우즈 기반의 응용 소프트웨어를 제어할 수 있는 시스템이다. 필드 테스트를 통해 그 유용성을 확인한 결과, 본 연구에서 개발한 시스템은 컨텐츠 네비게이션은 물론 가전기기 제어 및 흠 네트워크 등에 널리 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 자계위치인식시스템을 제안한다. 자계위치인식시스템은 자성체로부터 발생되는 자계를 측정하여 위치를 인식한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해서 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형구간을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 자계위치인식시스템은 실험을 통하여 그 실용성을 검증하였다.
화자인식은 음성의 특성을 이용해서 화자의 신원을 확인하는 기술이다. 이러한 기술은 등록된 화자집단 중 화자를 식별하는 화자식별(speaker Identification)과 지금 발성한 화자만을 비교하여 확인하는 화자확인(speaker verification)이 있다. 이러한 화자인식은 음성에 내재되어 있는 화자정보를 추출하여 개인을 확인하는 기술로 전화망을 통한 서비스가 확산되어 가고 있는 현대사회에 가장 효과적인 기술 중 하나이다. 또한 PDA를 이용한 증건거래 시스템 등 현대사회에서는 실시간으로 화자인식이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같이 실시간 화자인식을 위한 처리시간 단축에 관하여 연구하였다. 처리시간 단축을 위하여 우선 피치주기 단위로 음성 파형을 분해한 다음 분해된 피치 단위에 윈도우 함수를 곱해서 단구간 신호의 열로 만들고 분해된 단위를 조절하는 PSOLA 합성방식을 이용하여 인식 시스템의 전처리단을 재구성하였다. 이와 같은 방식으로 제안한 인식시스템의 처리시간, 인식률을 기존의 화자인식 시스템과 비교하였다.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.
본 논문에서는 일반적인 문서를 CCD 카메라로 입력 받은 후, 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 사용자의 손가락 움직임을 검출하고, 손가락으로 선택되어진 영역을 인식한 후, 선택되어진 영역으로 카메라를 이동시켜 획득된 영상을 문자 인식 가능한 크기로 확대/축소하며, 확대된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 최종적으로 사용자가 이 시스템의 존재를 인지하지 못할 만큼 자연스럽게 사용할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다.
우수한 인식 성능을 보이기 위하여 가용한 인식기 풀(pool)로부터 다수 인식기를 선택하는 방법에 관한 연구는 소수에 불과하였다. 그래서, 어떻게 또는 얼마나 많은 인식기를 선택해야 하는가에 관한 인식기의 선택 문제는 여전히 중요한 연구 주제로 남아 있다. 본 논문에서는 선택되는 인식기의 개수가 미리 제한되어 있다는 가정 하에서, 다양한 선택 기준을 제안하고, 이들 선택 기준에 따라서 다수 인식기 시스템을 구축하며, 구축된 다수 인식기 시스템의 성능을 평가함으로써 제안된 선택 기준을 평가하고자 한다. 모든 가능한 다수 인식기의 집합은 선택 기준에 의해서 조사되고, 그 중 일부가 다수 인식기 시스템의 후보로 선정된다. 이러한 다수 인식기 시스템 후보들은 Concordia 대학과 UCI(University of California, Irvine)의 기계학습 자료로부터 얻은 무제약 필기 숫자를 인식하는 실험에 의해 평가되었다. 다양한 선택기준 중에서, 특히 조건부 엔트로피에 기반한 정보 이론적 선택 기준에 의하여 구축된 다수 인식기 시스템 후보가 다른 선택 기준에 의한 후보보다 더 유망한 결과를 보여 주었다.
바이오인식기술을 이용하는 개인인증을 수행하는 바이오인식 시스템으로 구성되어 물리적 접근제어, 인터넷 접근제어, 전자여권 등 다양한 장소에서 신원확인의 수단으로 이용되어지고 있다. 바이오인식 시스템은 다양한 장소에서 사용되므로, 바이오정보획득, 처리, 정합 등을 수행하는 시스템이 분리되어 구축된다. 이때 각 시스템 및 시스템에서 사용/전달되어지는 정보의 변환, 도용, 훼손에 대한 보호 및 시스템에서 비인가자의 불법적인 원격침입 가능성이 발생한다. 이와같은 공격의 취약성을 방지하기 위하여 텔레바이오메트릭 시스템에 대한 보호절차를 구성하였다. 개인인증을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는데 있어서 준수하여야 하는 바이오정보보호에 대한 중요사항을 제시하고, 안전한 이용환경을 제공하기 위하여 네트워크상에서 시스템이 수행될 때 발생하는 공격 취약점을 정의하였으며, 이를 보호하기 위한 가이드라인을 구성하였다. 텔레바이오인식 시스템보호 절차에서 제시하는 가이드라인은 바이오정보 보호 정책 개발방법, 위험분석, 바이오인식 시스템 운영 및 기술 개발시에 활용할수 있다. 본고는 현재 ITU-T SG17 Q.8(Telebiometrics)에서 KISA가 추진하여 년내에 X.tpp로 제정이 예상되는 국제표준을 상세히 설명하고 있으며, 이는 곧 바이오인식 시스템을 이용한 작은규모의 물리적 접근 제어 시스템으로부터 국가적 규모의 바이오인증 시스템까지 응용가능한 텔레바이오인식 시스템 전반에 적극 활용할 수 있다.
본 논문은 MLP, HMM, DTW가 결합된 하이브리드 시스템을 기반으로한 화자인식시스템에 대한 연구이다. 이미 시스템에 등록되어 있는 화자의 인식과 비등록 화자의 등록된 화자 키워드 도용에 대한 시스템 거부, 그리고 등록된 화자의 다른 등록 화자에 대한 키워드 도용에 따른 시스템 거부에 관하여 검토하였다. 키워드는 화자의 이름을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라메터는 15차 켑스트럼, 10차 LSF, 10개 대역으로 나뉘어진 주파수 대역별 에너지값(10차 FB)을 사용하였다. 이 세 가지의 특징 파라메터들과 세 개의 인식기를 조합, 모두 아홉 개의 인식 결과값을 누적하여 인식 여부를 결정하도록 하였다. 개별적 시스템에서 발생되는 오인식을 Hybrid model을 이용하여 처리한 본 시스템에서는 실험대상 화자에 대하여 100%의 시스템 신뢰도를 얻었다.
음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어랑 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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