• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-686
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• 2020

본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.490-492
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• 2016

췌장 초음파 영상은 췌장비대증, 췌장지방증, 췌장암 등을 진단하기 위해서 사용된다. 췌장지방증의 진단은 췌장 초음파 영상에서 비장 실질보다 췌장 에코음영이 밝아진 경우 지방이 침착된 것으로 판단한다. 그리고 췌장암의 초음파 영상에 관한 연구는 활발히 이루어 졌지만 췌장 지방증에 관한 연구 사례는 미흡하다. 또한 췌장지방증은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따른 오류가 많다. 이에 본 연구에서는 정상과 지방췌장의 영상에 GLCM algorithm을 적용하여 영상의 특징을 추출하고 추출된 특징값을 parameter를 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM algorithm을 이용하여 정상 89증례, 중등도 89증례, 고도 89증례 총 영상 267증례에 관심영역($5{\times}5pixel$)을 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Sum average, Sum of squares, Sum varience 4가지 parameter를 이용하여 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.182-188
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• 2004

얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제60권2호
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• pp.95-109
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• 2023

In the 4th industrial revolution, changes in the technological paradigm have had a direct impact on the maintenance system of ships. The 2-stroke low speed engine system integrates with the core equipment required for propulsive power. The Condition Based Management (CBM) is defined as a technology that predictive maintenance methods in existing calender-based or running time based maintenance systems by monitoring the condition of machinery and diagnosis/prognosis failures. In this study, we have established a framework for CBM technology development on our own, and are engaged in engineering-based failure analysis, data development and management, data feature analysis and pre-processing, and verified the reliability of failure mode DB using LSTM algorithms. We developed various simulated failure mode scenarios for 2-stroke low speed engine and researched to produce data on onshore basis test_beds. The analysis and pre-processing of normal and abnormal status data acquired through failure mode simulation experiment used various Exploratory Data Analysis (EDA) techniques to feature extract not only data on the performance and efficiency of 2-stroke low speed engine but also key feature data using multivariate statistical analysis. In addition, by developing an LSTM classification algorithm, we tried to verify the reliability of various failure mode data with time-series characteristics.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.81-88
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• 2012

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.313-318
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• 2015

전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.207-216
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• 2000

This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.