• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.736-738
• /
• 2005

최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.369-371
• /
• 1998

본 논문에서는 은행 전표의 한글 금액열을 인식하는 시스템을 제안한다. 한글의 낱자를 인식하는 연구가 활발히 진해되고 있는데 반하여, 본 연구에서는 한글의 낱자 인식 결과를 가지고 후처리를 한 후, 그 결과를 금액 숫자의 인식결과와 통합하는 시스템을 구성하였다. 한글 낱자 인식기는 MDC(Minimum Distance Classifier) 기법을 응용한 방법을 사용하였고, 그 후처리는 금액의 구조적인 특징을 사용하였다. 마지막으로 숫자 인식기의 결과와 상호 참조하여 인식기를 완성하였다. 인식 결과를 보면 한글 금액 문자열의 낱자에 대해서는 후처리를 하기 전에는 96.29%, 후처리를 한 후에는 97.72%의 인식률을 보였고, 한글 금액 문자열에 대해서는 후처리를 하기 전에는 79.96%, 후처리를 한 후에는 98.24%의 신뢰도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.589-592
• /
• 2001

본 논문에서는 고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식기를 제안한다. 인식 대상은 우편번호 여섯 자리에 할당된 주소에 출현 빈도가 높은 필기 한글 469 자이다. 제안된 방법은 낱자 인식 기법을 채택하고 있으며, 인식률과 처리속도를 향상시키기 위하여 2 단계 인식 전략을 채택하였다. 인식기로는 다층퍼셉트론, 최소거리분류기, Subspace 방법을 고려한다. 다층퍼셉트론은 비교적 높은 인식률과 처리속도를 보유하지만 출력값이 확률이 아님으로써 후처리를 필요로 하는 시스템에서 사용하기 어렵다. 최소거리분류기는 간단한 알고리즘으로 처리속도가 높고 확률을 출력하는 장점을 갖지만 인식률이 낮아 활용되기 어렵다. 또한 Subspace 방법은 인식률이 높고 확률을 출력하지만 처리속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 제안방법에서는 처리속도가 높은 인식기 - 다층퍼셉트론, 최소거리분류기 - 를 사용하여 선인식을 수행한 후, 이 결과를 활용하여 인식 대상을 제한한 후 Subspace 방법을 사용하여 정확하게 인식하는 전략을 도입함으로써, 높은 인식결과를 유지하면서 처리속도를 높이고 후처리에 적합하도록 하였다. PE92 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 제안방법이 한글 469 자에 대하여 비교적 높은 인식률과 처리속도를 갖음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1997.10a
• /
• pp.188-193
• /
• 1997

한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.146.1-146
• /
• 2003

연근의 박피에 따른 감모율은 10%를 넘지 않는 낮은 수준으로 우엉과 마찬가지로 brushing에 의한 박피가 가장 효과적이어서 감모율이 5.1% 수준으로 가장 낮게 나타났다. 박피 처리후의 수분함량 변화도 근채류 전용박피기가 89.24∼87.27% 수준으로 차이가 가장 적게 나타났으며 박피 처리후의 갈변도도 0.02∼0.09 수준이었다. pH 변화도 근채류 전용 박피기에서 6.0∼6.5 수준이었으나 그 밖의 처리구에서는 거의 변화가 없었다. 한편, 마에 있어 박피 감모율은 우엉 및 연근과 비슷한 경향을 보여 brushing 처리에 있어 3.28% 수준, 근채류 전용박피기에서도 5.23%로 낮은 감모율을 나타내었다. 또한, 수작업에 의한 박피 시료는 brushing과 근채류 전용 박피기로 처리한 시료와 비교하여도 처리후의 수분함량 변화, 갈변정도, pH변화 등의 품질적으로 크게 차이가 없었으나 감모율은 9％ 수준으로 높게 나타났다. 그리고 실험에 사용한 6가지 근채류 중에서 화학적 박피가 가장 효과적인 품목으로 가열 온도 및 시간의 영향을 크게 받지 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.709-711
• /
• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.133-139
• /
• 2006

한국어 형태소 분석 및 품사 부착을 위해 지금까지 다양한 모델들이 제안이 되었으며 어절단위 평가로 95%를 넘는 성능을 보여주는 자동 태거가 보고 되었다. 하지만 형태소 분석 및 품사 부착은 모든 자연어처리 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 작은 오류도 중요하다. 본 연구에서는 대상 어절의 주변 형태소의 어휘와 품사 자질, 그리고 어절 자질을 이용하여 분류기를 학습한 후 자동 태거의 품사 부착 결과를 입력으로 받아 후처리 하는 어휘별 분류기를 제안한다. 실험 결과 어휘별 분류기를 이용한 후처리만으로 어절단위 평가 6.86%$(95.251%{\rightarrow}95.577%)$의 오류가 감소하는 성능향상을 얻었으며, 기존에 제안된 품사별 자질을 이용한 후처리 방법과 순차 결합할 경우 16.91%$(95.251%{\rightarrow}96.054%)$의 오류가 감소하는 성능 향상을 얻을 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 방법은 형태소 어휘까지 정정할 수 있기 때문에 품사별 자질을 이용한 후처리 방법의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.263-271
• /
• 2000

In this paper, an acoustic echo canceller(AEC) is implemented by ADSP-2181. This AEC uses a noise robust adaptive algorithm and a postprocessing method which attenuates residual echo using cross-correlation between estimated error signal and microphone input signal. We propose new postprocessing method that uses two thresholds to prevent signal distortion after postprocessing and to improve the performance of AEC without extra computational burden. Through experiments using a 16 bit fixed-point DSP board (ADSP-2181 EZ-KIT Lite board), it is shown that the noise robust adaptive algorithm performs well in the double-talk situations and the convergence speed is comparable to NLMS. Using the postprocessor, ERLE is improved about 20 dB. As a result, the AEC with a postprocessor shows better performance than conventional ones.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.7
• /
• pp.50-56
• /
• 1998

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.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.220.1-220.1
• /
• 2012

우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.