• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.307-316
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• 2012

얼굴 자극의 성별 및 종족과 라인업 절차에 따른 얼굴 인식에서의 차이를 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 실험 1에서 사용된 자극은 동남아시아인 및 동북아시아인 남성의 정면 얼굴 이미지였으며 얼굴 자극의 종족과 실험참가자의 종족이 동일할 때 얼굴 인식이 향상될 수 있는지(동종족 우세 효과)를 알아보았다. 실험 2에서는 동북아시아인 남성 및 여성의 정면 얼굴을 자극으로 사용하여 참가자와 얼굴 자극의 성별이 같을 때 얼굴 인식이 더 정확한지(동성별 우세효과) 알아보았다. 두 실험에서 실험참가자는 모두 동북아시아인이었으며 라인업 절차의 동시제시 조건과 순차제시 조건을 사용하여 얼굴 자극 제시 방법에 따른 차이도 비교하였다. 실험결과 동종족 우세 효과와 라인업 절차에 따른 얼굴 인식 정확도의 차이는 관찰되지 않았으나 표적이 동남아시아인 자극일 때 얼굴 인식 정확률이 높았다. 흥미롭게도, 동성별 우세 효과는 여성 실험참가자에 한해 관찰되었다. 이러한 결과를 통해 얼굴 인식이 주의에 의해 영향을 받을 수 있을 가능성에 대해 논의하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.167-170
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• 2002

본 논문에서는 전화망 환경에서의 한국어 숫자음 인식을 위한 특징 파라미터 추출, 음향 모델링 방식을 결정하기 위하여 HTK 툴을 사용한 4 연숫자음 인식실험 결과를 기술한다. 또한, 실험 결과를 토대로 빈번하게 발생하는 숫자음에 대해서 오류율을 분석하였다. 숫자 모델로는 left context biword 모델과 triword 모델을 사용하였으며, 상태수와 mixture 수를 바꾸어 인식 실험을 수행한 결과, triword 모델이 biword 모델보다 인식율이 높은 것으로 나타났으며, substitution 에러율은 " 이<->" 에서 가장 높은 에러가 발생하는 결과를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.52-60
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• 1991

본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1995년도 춘계학술대회논문집
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• pp.199-208
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• 1995

본 연구에서는 사람이 한글을 읽는 동안에 문자인식에 영향을 미치는 문장구조의 여러 요소 중 글자크기와 줄간간격에 대한 주시시간과 오독률을 분석함으로써 한글 인식에 있어서 사람에게 적합한 문장구조를 제시하는 데 그 목적이 있다고 할 수 있다. 실험에서는 남녀 각 5명씩의 피실험자에게 아이카메라를 착용시킨 후, 40cm 거리에서 문장중심과 피실험자의 시선이 일치되게 하여, 각기 다른 문장구조를 가 지는 9개의 실험예문(B5용지)을 소리내어 읽게 하였다. 실험결과로 부터 글자크기 와 줄간간격은 읽기수행도(reading performance)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 이용하여 인쇄물의 제작시에 적용시켜 읽기수행도를 제고시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.172-175
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• 2006

최근 다양한 게임 문화가 급속도로 성장함에 따라 보다 새로운 개념의 게임을 찾는 사용자의 요구가 증대 되고 있다. 기존의 게임은 획일화 되고 일방적인 사용자 환경으로 사용자가 일방적으로 게임을 하는 방식이었다. 때문에 사용자의 감성 데이터를 이용하여 사용자에게 게임 환경이 맞춰지는 "사용자 맞춤형" 게임은 기존의 게임에서 보다 진보한 새로운 방식이 될 것이다. 이 방식을 사용하기 위해서는 우선 사용자의 생체 데이터나 감성데이터를 포함한 뇌파를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 감성인식모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 사용자의 감정별 뇌파를 측정하고 실험을 통하여 획득한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 구축된 DB를 본 논문에서 제안한 감성인식 모델로 학습을 하고 학습이 완료된 후 새로운 사용자의 뇌파를 입력 받은 후 현재 사용자의 감성을 인식한다. 감성인식과 더불어 집중도를 측정 하는 실험도 병행 한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 측정하기 위하여 사용자의 수에 따른 감성 인식률을 측정함으로서 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.101-106
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• 1989

음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.115-124
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• 2020

본 논문에서는 현대 사회에서 도어락의 보안성 취약으로 인한 범죄사건들에 대해 보완이 필요하다고 생각하여 보안능력을 강화한 3중 보안 시스템 스마트 도어락을 연구하였다. 앱 이클립스 프로그램을 기반으로 제작한 핸드폰 어플을 통해 도어락 ON&OFF시스템과 음성인식기능, 광학식 지문센서를 사용한 지문인식 기능을 최종으로 잠금과 잠금해제가 가능한 삼중 보안 도어락을 실험, 제작하였다. 끝으로, 실험 제작된 3중 도어락에 대한 앱 기반 동작 실험, 음성 인식 동작실험, 실험지문 인식 동작실험에 대한 평가결과를 통해 도어락의 보안성을 강화할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.51-59
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• 2002

본 논문에서는, 음성인식을 위한 한가지 방법으로 새로운 포만트 트랙킹 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 실험을 위한 인식 데이터로 한국어 숫자음성을 사용하였다. 새롭게 제안한 알고리즘을 사용하여 인식실험을 한 결과, 숫자음성 300개에 대한 인식률은 91%의 결과를 얻었다. 본 연구의 새로운 알고리즘은, 인식실험을 통하여 그 유효성이 확인되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.37-40
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• 2004

본 논문은 한국어 연속음성인식에 효율적인 문맥의존 음향모델 수에 대한 연구로써 유사음소단위 수에 따른 인식 성능을 비교, 평가하였다. 기존에 본연구실에서는 48음소를 기본인식단위로 이용하고 있으나 연속음성인식의 경우 문맥종속모델이 사용되고 문맥종속모델은 변이 음을 고려한 음소가 이미 포함되어 있어 이를 고려하면 기본 음소를 줄이므로서 계산량의 감소와 인식 성능 향상을 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 따라서 , 본 논문에서는 기존의 48음소와 이를 39음소로 줄여 인식실험에 사용하여 그 성능을 비교 평가하기로 하였다. 이를 위하여 다양한 태스크의 데이터베이스를 통합하여 부족한 문맥요소들을 확장한 후 인식실험을 수행하였다. 실험결과 변이음의 개수를 줄이면서도 인식 성능저하가 없음을 확인할 수 있었으며 연속 음성의 경우 39음소를 이용한 경우가 $10\%$정도의 향상된 인식성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2006

본 논문에서는 기존의 생체인식에서 사용하지 않았던 방법으로 개인의 치열 영상을 이용하는 생체 인식 방법을 제안한다. 제안한 치열 인식 시스템은 데이터의 중복성 제거와 관측벡터의 차원 감소를 위하여 2D-DCT를 특징 파라미터로 사용하고, 음성인식 및 얼굴인식 분야에서 사용하는 EHMM 기술을 사용한다. EHMM은 3개의 super-state로 구성되며 각각의 super-state는 3개, 5개, 3개의 상태를 갖는 1D-HMM으로 구성된다. 치열인증 시스템의 성능 평가는 모델 훈련에 사용하지 않은 치열 영상으로 인식 실험하여 평가한다. 치열인식 실험에는 남자 10명과 여자 10명에 대하여 각각 10개의 이미지로 구성된 총 200개의 치열 영상을 사용한다. 치열인식 실험에서 제안한 치열인식 시스템의 인식률은 98.5%를 보였고, 참고문헌 [4]의 EHMM을 사용한 얼굴인식 시스템이 갖는 98%와 대등한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.