Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.175-178
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2002
본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
This paper proposes an automatic segmentation method of cortical bone and trabecular bone and describes an implementation of structural analysis method of trabecular bone in micro-CT images. The proposed segmentation method extract bone region with binarization using a threshold value. Next, it finds adjacent contour lines from outer boundary line into inward direction and sets candidate regions of cortical bone. Next it remove cortical bone region by finding the candidate cortical region of which the average pixel value is maximum. We implemented the method which computes four structural indicators BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N by using VTK(Visualization ToolKit) and sphere fitting algorithm. We applied the implemented method to twenty proximal femur of mouses and compared with the manual segmentation method. Experimental result shows that the average error rates between the proposed segmentation method and the manual segmentation method are less than 3% for the four structural indicatiors. This result means that the proposed method can be used instead of the combersome and time consuming manual segmentation method.
Park Soon-Cheol;Kim Tae-Hwan;Kim Bong-Wan;Lee Yong-Ju
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.65-70
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1999
음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(|Hand label position-Auto label position |)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.381-384
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2010
심장질환을 예방하기 위하여 정기적인 검진을 통한 심장 운동기능 분석과 관찰이 중요하며, 심장 기능의 분석은 좌심실의 수동윤곽분할을 통하여 혈류량과 심박구출률 계산을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 심장단축 자기공명영상에서 좌심실을 자동분할하기 위한 연구에 대하여 설명한다. 관측자의 간섭을 최소화하고 심장기능 분석을 자동화하기 위한 자동 초기점을 추출한 후에, 그래프 탐색을 통하여 복잡한 심장 구조와 다양한 촬영환경에 적용할 수 있는 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 자동 초기점 추출 알고리즘의 성능은 86.8%로 나타났고, 진행 중인 그래프 탐색 알고리즘도 유용한 결과를 나타내고 있다.
Kim, Hye-Kyum;Park, Kyung-Mi;Yoon, Yeo-Chan;Rim, Hae-Chang;Park, So-Young
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.151-158
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2005
본 논문에서는 2단계 구문분석을 통한 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 구문분석 말뭉치를 수동으로 구축할 때 요구되는 작성자의 수작업을 줄이는 것을 목적으로 한다. 도구는 입력 문장을 문장 분할기준에 따라 분할하는 문장 분할 단계, 각 부분에 대해 자동 구문분석을 수행하는 부분 구문구조 생성 단계, 각 부분 구문구조를 통합하여 완전한 구문구조를 얻는 부분 통합 단계로 이루어져 있다. 자동 구문분석은 자질기반 한국어 구문분석모델을 이용하였고 문장을 부분으로 분할할 때는 문장 분할기준을 말뭉치에서 자동추출 하고 간단한 검증을 거쳐 적용하는 방법을 택하였다. 구문분석 말뭉치 구축의 각 단계에서 자동 구문 분석기가 출력한 결과를 작성자가 취소, 재구축 가능하게 하였다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 방송 및 양방향 인터넷 방송 등에서 효율적인 객체기반 방송 서비스를 제공하기 위한 비선형 비디오 편집 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 실시간으로 카메라를 통해 입력되는 영상 데이터에 대해 자동으로 움직이는 객체를 추출하는 자동분할과 HDD(hard Disk) 등에 저장되어 있는 동영상을 사용자의 조력에 의해 분할하는 반자동분할 기능을 제공한다. 그리고 추출된 객체를 저장매체에 저장되어 있는 그래픽 및 실사 배경영상과 합성하고 MPEG으로 부호화 할 수 있다. 또한 정보 유출을 원치 않는 객체에 대한 은닉 기능을 가지고 있다. 따라서 구현된 시스템은 비디오 정보제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.401-404
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2011
본 논문에서는 비등방성 확산 방법과 구조텐서를 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하기 위하여 비등방성 확산 방법을 적용한 후 영상의 국부적인 기울기 정보를 잘 나타내는 구조텐서를 이용하여 영상 진단 및 영상 정합 시불필요한 흉근 부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인 할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1448-1450
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2015
본 논문은 3D 스캐너 및 센서 등으로 캡처되어 3D로 복원된 얼굴 객체의 부위별 의미 있는 영역에 대한 분할을 자동으로 수행하는 기술을 제안한다. 3D 스캔된 얼굴 모델을 모델링, 애니메이션, 3D 프린팅 등의 다양한 응용분야에 활용하기 위해서는 스캔된 영역의 의미 있는 부위별 인식이 필수적이다. 본 논문에서는 부위별 의미 있는 영역 레이블링이 된 템플릿 모델을 입력된 3D 복원 모델로 전이하여 복원된 3D 모델의 부위별 의미 있는 영역을 자동으로 분할하고 분할된 영역의 일관성을 유지하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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