• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.589-591
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• 2001

음성인식은 여러 분야에 적용될 수 있지만 지능형 장난감에 적용된 사례를 보면 다른 시스템에서 적용된 경우와 같이 높은 인식률이 요구된다. 하지만 음성인식의 기능만으로 지능형 장난감의 기능이 다양성을 가지지 못한다. 음성인식기능 뿐만 아니라 다른 여러 가지의 기능을 가진 지능형 장난감의 소프트웨어를 개발하는 것이 다른 시스템과의 차별성을 두는 것이 된다. 본 논문에서는 이 Intelligent Toy에 내장될 음성인식 등의 여러 가지의 기능을 가진 Software를 구현하는 방법 및 결과를 제시한다. 대표적 기능인 음성인식은 화자종속이고 그 인식률은 99%의 높은 인식률을 얻었다. 그외에도 음성합성, 음악합성, 음성녹음 및 재생 등의 기능구현을 하였다. 음성인식을 가진 Intelligent Toy 계열의 시스템과 같은 잡음 환경 하에서 인식률을 비교해 볼 때 그 결과가 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.268-270
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• 2008

얼굴 인식은 영상 처리 분야 중 대표적인 분야의 하나로, 지금까지 다양한 응용시스템이 개발됐다. 얼굴 인식은 눈, 코, 입 같은 얼굴의 특징들을 값으로 변환하고 각 특징 값들의 상관관계를 분석하는 방식으로 이루어지는데, 이 중에서 입은 형태 변화가 심하기 때문에 얼굴 인식에서는 특징 값으로 잘 이용되지 않는다. 반면, 표정 인식이나 화자 인식과 같은 특정 응용 시스템에서는 중요한 특징의 하나로 사용되고 있다. 입 모양을 인식한다는 것은 입술의 형태와 그 변화를 인식한다는 것을 의미하며, 이에 대한 연구가 많이 이루어지기는 했지만 음성 인식의 보조 수단으로 사용된 것이 대부분이다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 입 움직임 인식 기술에 대해서 정리하고, 새로이 적용 가능한 응용 시스템에 대해 고찰해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.194-196
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• 2016

본 논문에서는 안드로이드 환경에서 글자 인식을 위한 전처리 과정으로 입력 영상에서 글자 영역만을 추출하는 기법을 제안한다. 대부분의 글자 인식 어플리케이션에서 글자를 인식하는 방법은 RoI(Region of Interest)에 인식하려는 글자를 위치시켜 놓고 사용자가 촬영함으로써 진행된다. 하지만 촬영된 영상 그대로를 인식에 사용하기 때문에 잡음 및 글자가 아닌 영역들을 글자로 인식하는 문제 등으로 인하여 인식률이 현저히 떨어진다. 제안하는 기법에서는 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 기법을 통해 각각의 글자를 추출한 후, 글자의 특성을 이용하여 글자 영역만을 추출한다. 기법의 성능 평가는 무료 OCR(Optical Character Recognition) 엔진인 Tesseract-OCR을 통해 글자 인식률을 비교하였으며, 제안하는 기법을 적용한 글자 인식 시스템이 적용하지 않은 시스템보다 글자의 인식률이 향상되는 것을 확인하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.7 no.6
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• pp.70-80
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• 2008

This paper presents comparison of 18000-3 ASK and PJM mode RFID in terms of reading speed. This is accomplished by counting the occurrences of a few representative blocks which constitute the reader / tag interactions for each mode. To apply FS (frame slotted)-aloha protocol, four Q-algorithms, which are a Q-algorithm suggested in the standard document, a fixed Q-algorithm, a minimum Q-algorithm and the number of tag dependent Q-algorithm, are used. Through some simulations, we present the reading speed of each mode with respect to the Q-algorithm and the comparison of the reading speed between the two modes for each Q-algorithms.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.4
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• pp.407-412
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• 2019

In this paper, we propose a technique for processing of speech recognition in korean words. Speech recognition is a technology that converts acoustic signals from sensors such as microphones into words or sentences. Most foreign languages have less difficulty in speech recognition. On the other hand, korean consists of vowels and bottom consonants, so it is inappropriate to use the letters obtained from the voice synthesis system. That improving the conventional structure speech recognition can the correct words recognition. In order to solve this problem, a new algorithm was added to the existing speech recognition structure to increase the speech recognition rate. Perform the preprocessing process of the word and then token the results. After combining the result processed in the Levenshtein distance algorithm and the hashing algorithm, the normalized words is output through the consonant comparison algorithm. The final result word is compared with the standardized table and output if it exists, registered in the table dose not exists. The experimental environment was developed by using a smartphone application. The proposed structure shows that the recognition rate is improved by 2% in standard language and 7% in dialect.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.271-278
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• 2014

In spite of that stop line and crosswalk should be aware of the most basic objects in transportation system, its features extracted are very limited. In addition to image-based recognition technology, laser and RF, GPS/INS recognition technology, it is difficult to recognize. For this reason, the limited research in this area has been done. In this paper, the algorithm to recognize the stop line and crosswalk is designed and implemented using image-based recognition technology with the images input through a vision sensor. This algorithm consists of three functions.; One is to select the area, in advance, needed for feature extraction in order to speed up the data processing, 'Region of Interest', another is to process the images only that white color is detected more than a certain proportion in order to remove the unnecessary operation, 'Color Pattern Inspection', the other is 'Feature Extraction and Recognition', which is to extract the edge features and compare this to the previously-modeled one to identify the stop line and crosswalk. For this, especially by using case based feature comparison algorithm, it can identify either both stop line and crosswalk exist or just one exists. Also the proposed algorithm is to develop existing researches by comparing and analysing effect of in-vehicle camera installation and changes in recognition rate of distance estimation and various constraints such as backlight and shadow.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.166-167
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• 2017

가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.421-424
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• 2011

최근에 스마트폰이 발달하고 대부분의 모바일 기기에 카메라가 달리면서 카메라를 이용한 애플리케이션 또한 늘어나고 있는데 기존의 PC상에서 로고 인식등을 위해 사용되는 SURF를 이용한 이미지 매칭에는 유클리드 거리 계산을 사용하고 있다. 그러나 이 방법으로는 PC보다는 사양이 낮은 모바일 기기에 적용하기에는 기존에 사용하고 있는 방법이 인식할 이미지마다 모든 특징점을 비교하는 방법을 사용하기 때문에 연산량이 높은 편이다. 본 논문에서는 미리 인식할 이미지를 뉴럴넷에 학습시킨 뒤, 뉴럴넷을 필터링으로 사용하여 일부의 특징점만을 비교해 연산량을 줄여서 속도를 향상시키는 방법을 제안하였으며 이를 이용하여 대략 30%가량의 성능 향상이 나타난 것을 알 수 있었다.