오늘날 IT기술과 지능형 로봇기술이 발달하면서 음원인식에 대한 필요성이 점차 부각되고있다. 본 연구에서는 보다 정확하고 빠른 음원인식방법을 칩안에 구현하기위해 기존의 코사인 역함수를 취하는 식의 음원인식 방법보다 정확하고 계산량이 적은 선형구간을 이용한 음원인식 방법을 통해 알고리즘을 간소화 하여 칩에 구현할수 있도록 Modelsim 툴을 사용하여 시뮬레이션 을 하고 Astro 툴을 통해 함칩제작에 필요한 설계 및 검증을하고자 한다.
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.
식품제조 현장에서 유연포장을 수행하기 위해, 로봇이 다양한 제품들을 파지하거나 이송하는 작업이 필수적이다. 본 논문에서는 전통장류 식품제조에서 다양한 종류와 무게를 조합하는 혼합포장을 위해 전통장류 물체 영역 인식과 종류 인식을 수행한다. 이를 위하여, 대표적인 전통장류에 대해 종류를 분류하고, RGB-D 데이터를 입력으로 물체 영역과 종류 인식을 수행하는 딥러닝 네트워크를 학습한다. 실험 결과를 통해, 물체 영역의 중심점을 기반으로 흡착 기반 파지점을 선정할 수 있음을 확인한다.
조각문이란 문장 성분을 온전히 갖추지 못한 문장으로 일반적인 문장과 달리 종결 어미로 문장을 끝맺지 못하는 문장을 말한다. 실험실 환경에서와 달리 실제 음성 인식 환경에서는 이러한 조각문이 비교적 빈번히 나타나므로 연속 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 이러한 조각문에 대한 고려가 필수적이다. 본 연구에서는 음성 인식 문법 기술에 있어서 조각문을 반영한 경우와 그렇지 않은 경우의 커버리지를 비교해 봄으로써 조각문에 대한 고려가 음성 인식 성능 향상에 기여할 수 있음을 알아 보았다.
유비쿼터스 네트워크 시대가 도래함에 따라 위치인식 기반 응용 서비스 요구 증대에 따른 위치인식 무선 개인영역 네트워크(WPAN) 시스템이 주목을 받고 있다. 특히 초광대역(UWB) 기술은 저비용, 저소비 전력으로 통신뿐만 아니라 실내나 음영지역에서 수십 cm급 이내의 정밀한 위치인식/추적 기능을 줄 수 있어, 유비쿼터스 홈을 구축하기위한 핵심 기술로 인식되고 있으며, 저속 위치인식 WPAN 표준인 IEEE 802.15.4a의 물리계층(PHY)으로 채택되었다. 본 원고에서는 위치인식 UWB 기술과 관련한 IEEE802.15.4a 표준화 현황과 기술 동향에 대해서 살펴보고자 한다.
생체인식 기술은 다양한 온라인 서비스의 보급에 의해 비대면상에서의 안전한 개인 인증 수단이 요구됨에 따라 신뢰성을 제공하는 사용자 인증의 수단으로 부각되었다. 그러나, 생체인식의 실제 응용에 있어 기대되는 성능을 만족시킬 수 없는 경우가 발생할 수 있으며 이에 따라 여러 종류의 생체인식 기술을 함께 사용하여 성능을 향상시키고 신뢰도를 높이는 다중 생체인식(multi-modal biometrics) 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 고에서는 다중 생체인식 기술의 동향을 살펴보고 IC 카드 기반 다중 생체인식시스템에 대해 논의한다.
다중정보를 이용한 개인 인증시스템은 음성인식, 얼굴인식, 전자서명 둥의 방법을 이용하여 보안 시스템을 구축하는 기술로서 통신망 전반에 존재하는 많은 위협들로부터 중요한 정보를 보호할 수 있는 매우 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 공개키 암호 및 전자서명 기술을 기반으로 디지털 정품 컴퓨터 S/W 및 H/W 와 관련된 제품을 인터넷 공간에서 거래할 수 있는 전자상거래 시스템(CBT-Shop)을 구현하였다. 다중정보의 개인인증 기술을 싸이버테크 인터넷 쇼핑몰의 설계와 구현에 적용함으로서 보안이 고려된 상거래시스템 구현이 가능하게 됨을 설명하고 있다.
현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.
HMM(Hidden Markov Model)은 음성을 기술하는데 적합한 model이다. 본 고는 최근 CMU에서 개발한 HMM에 기반을 둔 화자독립, 연속음성 system인 SPIHNX에 대하여 기술한다. SPHINX는 단순한 음소의 HMM model을 적용한 baseline SPHINX로부터 시작하여 새로운 지식의 추가 및 음성단위의 조정 등을 통하여 지속적으로 그 성능이 개선되어 왔다. SPHINX의 최종 version은 어휘 약 1000단어 정도의 재원 관리에 관한 질문 형태의 문장을 인식하는데 96%의 높은 인식율을 보인다. SPHINX는 가장 발전된 음성인식 시스템의 하나이며 이는 화자독립, 대용량어휘의 연속음성 인식 시스템의 실현 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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