Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.396-400
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1998
문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 음성의 특징 추출에 관해서 살펴 보았다. 지금까지의 음성 인식기는 조용한 실험실 환경하에서 학습이 이루어지나 실제 테스 트는 여러 가지 환경에서 이루어지므로, 이러한 환경 변화에 따라 음성인식 시스템의 성능 이 감소함을 보여왔다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 본 연구에서 는 음성의 특징 추출 부분에서 순시적인 신호대 잡음비 예측과 잡음에 강한(RASTA)처리를 하므로써 인식율을 향상시켰다.
소음이 존재하지 않는 환경에서는 에너지 파라메터만으로도 정확한 끝점 검출을 수 행할 수 있으나 신호대 잡음비가 0dB에 가까운 자동차 환경에서는 끝점 검출이 거의 불가 능하다. 본 논문에서는 자동차 소음 환경에서 음성 구간 검출을 위하여 단구간 영교차율과 2∼4kHz의 주파수 영역 에너지를 사용한 끝점 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기 존의 방법의 성능을 DTW를 이용한 단독음 인식 시스템에 적용하여 인식률로 비교하였으 며 제안된 음성 구간 검출 방법을 적용한 경우가 보다 좋은 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 가상현실 체험을 통하여 단순한 환경교육이 아닌 조선시대의 자연환경과 주거환경을 오늘날의 모습과 비교 체험하면서 사용자 스스로 자연환경과 주거환경의 변화를 인식하도록 도움을 주어 환경에 대한 인식을 변화시키고자 한다. 이에 본 논문에서는 토양오염에 대한 3D 콘텐츠를 개발하여 실험 평가 및 분석을 하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.35-38
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1998
웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용한 정보검색 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 Hypertext Word를 인식할 수 있는 거승로 기존의 웹 브라우저를 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보여지는 고정되지 않고 계속 하여 변화하는 인식후보를 인식하기 위해 당 연구실에서 개발한 가변 어휘 인식기를 사용하였다. 시스템은 windows 95/NT 환경에서 개발되었으며, 사용자가 새로운 인터페이스를 배울 필요 없이 바로 사용할 수 있도록 사용자 편의성 부분도 고려하여 개발되었다. 개발된 시스템은 독립 환경, 독립 화자에 대해 실험한 결과 130여개의 단어에 대해 편균 90% 정도의 인식성능을 보인다.
In this study, we conducted the classification experiments with GMM (Gaussian Mixture Model) from combining the extracted features by using microphone, Gyro sensor and Acceleration sensor in 9 different environment types. Existing studies of Context Aware wanted to recognize the Environment situation mainly using the Environment sound data with microphone, but there was limitation of reflecting recognition owing to structural characteristics of Environment sound which are composed of various noises combination. Hence we proposed the additional application methods which added Gyro sensor and Acceleration sensor data in order to reflect recognition agent's movement feature. According to the experimental results, the method combining Acceleration sensor data with the data of existing Environment sound feature improves the recognition performance by more than 5%, when compared with existing methods of getting only Environment sound feature data from the Microphone.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.51-54
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1998
본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.203-209
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2002
본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.13
no.3
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pp.284-296
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2020
This study investigates the effect of SSI debate on first-year high school student's opinions about environmental issue, their judgment grounds, and solutions to regional environmental problems. The SSI debate was about white heron habitats near the village where students live. As the main data of the study, environmental perception questionnaires, and students' workbook including open-ended questions were collected before and after class. The environmental perception questionnaire was analyzed by descriptive statistics, and the response of the open-ended questions was analyzed through inductive qualitative research methods. First, the results of this study shows that the SSI debate has a statistically significant impact on students' environmental attitude. Second, a majority of students agreed on the idea that villagers should drive the birds out of town and they did not change their after the discussion class. However, after the discussion class, students' solutions about the issue were changed in a way that more short-term, feasible, concrete, and less time-consuming solutions to the problem. Based on the results of this study, this study implies that SSI issue debate using local problem should be used more often in science classroom so the students recognize local SSI and improve real world problem solving skills.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.31-39
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2006
This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for various applications such as intelligent robots, intelligent vehicles, intelligent buildings,..etc. First, we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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