본 논문에서는 음성정보기술산업지원센터(SiTEC)에서 현재 배포중인 고소음 환경 음성 DB를 이용하여 air-conducted 음성과 body-conducted 음성의 인식 성능을 비교 실험하였다. 소음 환경에서 일반적인 마이크로폰으로부터 수집된 air-conducted 음성은 잡음의 영향을 받기 쉬우며 이는 인식률을 저하시킨다. 반면에 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 body-conducted 음성은 소음에 보다 강인한 특성을 보인다. 이러한 특성에 근거하여 소음 환경에서 일반 다이나믹 마이크로폰 음성에 음질 개선 방법과 채널 보상 방법을 적용한 인식 결과와 3종류의 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 음성과의 인식 성능을 비교 분석하여 body-conducted 음성 인식 시스템의 환용 가능성을 살펴보았다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 상황을 인식하여 이에 적절한 서비스를 제공하는 상황 인식 어플리케이션이 요구된다. 그러나 상황 인식 서비스의 개발은 이질적인 유비쿼터스 환경의 특성에 기인하여 적절한 인프라의 지원 없이는 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이질적인 환경 하에서 상황 인식 어플리케이션을 개발할 수 있도록 하기 위해 OSGi 플랫폼과 시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 상황 인식 서비스아키텍처를 제안하고 구현한다.
한국인식기술에서는 명함정보를 원격에서 관리하는 모바일 하이네임(Hi-Name)을 출시하였다. 하지만 모바일 기기에서는 명함 정보를 이용하기 위해 작은 화면에 검색어를 펜으로 입력해야 하는 불편함과 공간상의 제약성으로 음성인식엔진의 탑재가 어려우므로 분산인식환경이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 음성인식기술을 이용하여 명함정보를 이용할 수 있는 하이네임의 웹 서비스 환경을 구축하였다.
휴대폰에 이용한 금융 활동이 늘어남에 따라 휴대폰 상에서의 보안의 필요성이 높아지게 되었다. 기존의 비밀번호 기반의 보안을 넘어 생체인식 기술이 휴대폰에 필요하게 되었다. 특히 홍채인식 기술이 지문인식이나 얼굴인식, 목소리 인식 등의 다른 생체인식 기술에 비해 신뢰성과 정확성 면에서 휴대폰에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 만족할 만한 성능과 처리시간을 보여주는 홍채인식 방법을 제안하고자 한다. 밝기와 대조를 조절하여 동공의 어두운 부분과 동공 반사광을 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. ARM 계열의 프로세서를 사용하는 휴대폰 프로세서의 특징에 맞도록 기존의 방법에서 사용되었던 실수 연산 방법을 줄여 처리 속도를 개선하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 휴대폰 환경에서 실시간으로 홍채인식을 수행하기에 적합한 성능을 보인다는 것을 보여준다.
본 연구는 57명의 고등학생들이 환경의 변화에 대해 갖고 있는 인식을 그리기 활동을 통해서 분석하였다. 절반이 넘는 학생들이 현재의 환경을 순수한 자연 공간으로, 미래의 환경을 인공적 요소들이 포함된 공간으로 표현하여 과학기술의 발달을 그림속에 나타내었다. 대부분의 고등학생들은 현재의 환경 상태를 인간에 의해 오염된 공간으로 표현하여 부정적 인식을 드러내었다. 미래의 환경 상태에 대해서는 절반의 학생들이 긍정적으로, 나머지 절반의 학생들은 부정적으로 표현하고 있어 학교 현장에서 환경을 개선하려는 의지를 드높이고 긍정적 인식으로 전환시킬 수 있도록 노력해야 할 것이다.
영상 정보를 통한 실내 환경의 인식은 지능형 로봇에서 매우 중요한 문제이다. 영상을 통한 실내 환경정보는 로봇의 각도나 위치의 영향으로 불확실해질 수 있으므로 영상 인식 기법은 이러한 불확실함에 강인함을 갖고 있어야 한다. 본 논문에서는 불확실하게 들어오는 실내 환경 정보에서 PCA를 통한 위치 정보와 SIFT를 통한 물체 존재 정보를 추출하고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 실내 환경에서의 실험을 통하여 8곳의 위치 및 20개의 오브젝트를 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었으며 위치에 따른 물체의 존재 확률 추론 및 존재 물체에 의한 위치 확률의 수정 등 다양한 방향의 추론도 가능하다.
일반적으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의한다. 상황인식 컴퓨팅 기술이 내장된 기기나 컴퓨터는 상황을 감지하여 적절하고 유용한 서비스를 제공하는 능력을 갖게 된다. 이러한 기술은 교육, 의료, 사무실 환경 등 다양한 분야에 걸쳐 활용된다. 특히 현대화된 강의실 환경은 각종 매체의 설치로 인해 전력소모가 심해지며, 매체들과 강의 환경의 효율적인 관리가 어려워지는 문제를 발생시키므로 상황인식 컴퓨팅 기술이 적용될 필요가 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 강의실 관리 시스템을 제안한다. 이 관리 시스템은 다양한 센서 (온도, 조도, $CO_2$, 인체감지) 로부터 획득되는 저수준의 데이터를 사용자가 식별할 수 있는 추상화된 고수준의 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 강의실 내부에 설치된 매체들과 환경요소에 대한 상황을 쉽게 인식 할 수 있고, 강의실 내부의 상황변화에 대해 능동적으로 관리 할 수 있게 된다. 또한 강의실에 대한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 사전관리가 가능해짐에 따라 수동적인 관리로 인한 전력소비에 비해 전력절감 효과가 있고 쾌적한 강의실 환경을 학생들에게 제공 해 줄 수 있게 된다.
휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.
본 논문에서는 인터넷 환경의 발전으로 인한 휴대폰 및 PDA등의 문자 입력이 느린 단말기를 위하여 기존의 문자열로 되어 있는 DNS와 현재 개발 및 상용화가 이루어 지고 있는 화상인식 URI서비스를 분석하여 보고 기존의 화상인식 URI가 가지고 있는 문제점인 DNS와의 호환을 통하여 적합한 화상인식 URI와 서비스 환경을 제시한다.
많은 연구를 통해 음성 인식은 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 매우 높은 인식률을 보이고 있으며 실제로 여러 분야에서 응용되고 있다 하지만 여러 잡음이 존재하는 환경에서는 그 성능이 급격하게 저하되어 잡음 에 둔감한 인식기와 잡음 제거가 필수적이다. 본 내용에서는 독립 요소 기법에 기반 한 잡음 제거 기법을 소개하고 이를 칩으로 구현하고 그 결과를 고찰해 보겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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