• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.49-54
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• 1998

본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.580-582
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• 2000

본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.409-412
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• 2002

There is a growing interest in speaker verification, which verifies someone by his/her voices. This paper explains the traditional text-dependent speaker verification algorithms, DTW and HMM. This paper also introduces SVM and how this can be applied to speaker verification system. Experiments were conducted with Korean database using these algorithms. The results of experiments indicated SVM is superior to other algorithms. The EER of SVM is only 0.5% while that of HMM is 5.4%.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.104-111
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• 1999

본 논문에서는 HMM 고립단어인식 기술을 이용하여 정보 사용자들이 윈도즈 환경에서 편리하게 정보를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 인식 시스템에서 인식단위로 유사음소모델을 이용하여 인식어의 확장성을 고려하였고 기본모델은 SPHINX 시스템에서 사용하는 형태의 음소모델을 연속분포 HMM으로 구현하였다. 정보검색 도구에서는 기능을 단순화하고 검색절차를 음성으로 출력하도록 하여 사용자의 편의성을 고려하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2257-2260
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• 2003

기존의 네트워크 기반의 IDS 는 쉘코드를 단순 매칭 함으로써 침입여부를 판별한다 이러한 방식은 알려진 공격에 대해서만 탐지할 수 있으며, 다형 쉘코드 및 IDS 우회 방법을 사용할 경우 탐지하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 Hidden Markov Model을 이용하여 자동화되고 효율적인 패킷 내용 기반의 침입 탐지기법을 제안한다.

• Speech Sciences
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• v.8 no.3
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• pp.143-148
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• 2001

We propose a new scheme for VQ codebook search. The procedure is in between the binary-tree-search and full-search and thus might be called N-ary search of a codebook. Through the experiment performed on 7200 frames spoken by 25 speakers, we confirmed that the best codewords as good as by the full-search were obtained at moderate time consumption comparable to the binary-tree-search. In application to speech recognition by HMM/VQ with Bakis model, where appearance of a specific codeword is essential in the parameter training phase, the method proposed here is expected to provide an efficient training procedure.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.149-157
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• 1993

음성인식을 위해 다양한 방법들이 제안되어 있다. 본 연구에서는 음소단위 각각의 벡터 양자화된 코드북의 색인을 학습하는 HMM을 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 기존의 단어단위 HMM과 음소단위로 이루어진 유한상태기계(FSM)구조의 인식기에 비해 높은 인식율을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.5 no.2
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.

• Venture DIGEST
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• s.111
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• pp.35-35
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• 2007

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.5
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• pp.105-114
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• 2000

In this paper, we concentrate on an efficient method to decrease a lot of pixel data to be processed with an Image transform based automatic lipreading It is reported that the image transform based approach, which obtains a compressed representation of the speaker's mouth, results in superior lipreading performance than the lip contour based approach But this approach produces so many feature parameters of the lip that has much data and requires much computation time for recognition To reduce the data to be computed, we propose a simple method folding at the vertical center of the lip-image based on the symmetry of the lip In addition, the principal component analysis(PCA) is used for fast algorithm and HMM word recognition results are reported The proposed method reduces the number of the feature parameters at $22{\sim}47%$ and improves hidden Markov model(HMM)word recognition rates at $2{\sim}3%$, using the folded lip-image compared with the normal method using $16{\times}16$ lip-image.