• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.129-136
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• 2020

손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neural network) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1000-1004
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• 2010

형태소 품사 태거는 언어처리 시스템의 전처리기로 많이 활용되고 있다. 형태소 품사 태거의 성능 향상은 언어처리 시스템의 전체 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 자동번역과 같이 복잡도가 놓은 언어처리 시스템은 최근 특정 도메인에서 좋은 성능을 나타내는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 기존 일반도메인에서 학습된 LHMM이나 HMM 기반의 영어 형태소 품사 태거를 특정 도메인에 적응하여 높은 성능을 나타내는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특정도메인에 대한 원시코퍼스를 이용하여 HMM이나 LHMM의 기학습된 전이확률과 출력확률을 도메인에 적합하게 반자동으로 변경하는 도메인 적응 방법이다. 특허도메인에 적응하는 실험을 통하여 단어단위 태깅 정확률 98.87%와 문장단위 태깅 정확률 78.5%의 성능을 보였으며, 도메인 적응하지 않은 형태소 태거보다 단어단위 태깅 정확률 2.24% 향상(ERR: 6.4%)고 문장단위 태깅 정확률 41.0% 향상(ERR: 65.6%)을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.573-580
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1596-1603
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• 2007

본 논문에서는 음성인식 시스템을 구현함에 있어 중요한 특징 파라미터와 학습, 인식 알고리즘의 선택을 위한 제안을 하기 위하여 각각 세 가지의 방법을 조합하여 인식 실험을 수행하고 검토하였다. 두 종류의 실험을 통하여 하드웨어 장치로 구현할 경우 보다 효과적인 음성 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째로는 특징 파라미터의 성능을 평가하기 위하여 기존의 MFCC와 MFCC를 PCA와 ICA를 이용하여 특징 공간을 변화시킨 새로운 특징 파라미터를 제안하여 총 3종류의 특징파라미터에 대한 인식 실험을 수행하였으며, 두 번째로는 학습데이터 수에 따른 HMM, SVM, RVM의 인식 성능을 실험하였다. 이상의 실험에 의하여 ICA에 의한 특징 파라미터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 MFCC와 비교하여 평균 1.5%의 성능향상을 확인할 수 있었으며 학습데이터의 감소에 따른 인식실험에서는 HMM과 비교하여 RVM에서 최고 3.25%의 성능향상을 확인하였다. 이에 근거하여 TI사의 DSP(TMS320C32)를 사용하여 음성 인식기를 구현하여 실시간으로 실험하여 시뮬레이션과 비교하였다. 이와 같은 결과로서 본 논문에서 제안하는 음성인식시스템을 위한 효과적인 방법은 ICA를 이용한 특징 파라미터를 추출하고 RVM을 이용하여 인식을 수행하는 것이라 판단한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.151-160
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• 2023

The Hadith is the second source of Islamic jurisprudence after Qur'an. Both sources are indispensable for muslims to practice Islam. All Ahadith are collected and are written. But most books of Hadith contain Ahadith that can be weak or rejected. So, quite a long time, scholars of Hadith have defined laws, rules and principles of Hadith to know the correct Hadith (Sahih) from the fair (Hassen) and weak (Dhaif). Unfortunately, the application of these rules, laws and principles is done manually by the specialists or students until now. The work presented in this paper is part of the automatic treatment of Hadith, and more specifically, it aims to automatically process the chain of narrators (Hadith Isnad) to find its different components and affect for each component its own tag using a statistical method: the Hidden Markov Models (HMM). This method is a power abstraction for times series data and a robust tool for representing probability distributions over sequences of observations. In this paper, we describe an important tool in the Hadith isnad processing: A chunker with HMM. The role of this tool is to decompose the chain of narrators (Isnad) and determine the tag of each part of Isnad (POI). First, we have compiled a tagset containing 13 tags. Then, we have used these tags to manually conceive a corpus of 100 chains of narrators from "Sahih Alboukhari" and we have extracted a lexicon from this corpus. This lexicon is a set of XML documents based on HPSG features and it contains the information of 134 narrators. After that, we have designed and implemented an analyzer based on HMM that permit to assign for each part of Isnad its proper tag and for each narrator its features. The system was tested on 2661 not duplicated Isnad from "Sahih Alboukhari". The obtained result achieved F-scores of 93%.

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.56-61
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• 2010

본 논문에서는 HMM 기반의 연속음성인식에서 음향모델의 최적화 기법을 논한다. 대부분의 음성인식 시스템에서 HMM 상태별로 동일한 개수의 가우시안 성분 (mixture component)을 사용해 왔다. 그러나, 음향 모델링에 사용되는 데이터 샘플의 개수는 HMM상태별로 다르므로 이에 따른 최적화를 수행할 경우 모델 파라미터의 개수를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라, 디코딩 단계에서 음성인식기의 속도 및 인식 성능 개선이 기대된다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존에 알려진 MDL (minimum description length) 기반의 음향모델 최적화 방법에서 가우시안 성분들의 통합과정에 가우시안 성분의 가중치 정보 (mixture weight)를 반영하도록 개선하였다. 인식 실험 결과, 제안한 방법은 가우시안 성분의 가중치를 반영하지 않는 기존 방법에 비해 향상된 최적화 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.97-112
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• 2007

The speech recognizer in general operates in noisy acoustical environments. Many research works have been done to cope with the acoustical variations. Among them, the multiple-HMM model approach seems to be quite effective compared with the conventional methods. In this paper, we consider a multiple-model approach combined with the model compensation method and investigate the necessary number of the HMM model sets through noisy speech recognition experiments. By using the data-driven Jacobian adaptation for the model compensation, the multiple-model approach with only a few model sets for each noise type could achieve comparable results with the re-training method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.739-741
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• 2004

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 많은 관련 알고리즘 중에 매우 빠른 트레이닝 시간과 처리속도 향상의 장점을 가지고 있다 그러므로 특히 동영상에서의 얼굴 검출에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 방법으로 검출된 얼괄 데이터는 HMM(Hidden Markov Model)알고리즘을 이용하여 이미 트레이닝된 얼굴 데이터베이스와의 비교를 통해 얼굴인식에 있어서 가장 확률이 높은 사람을 본인의 얼굴로 인증하는 신원 확인 시스템을 구현할 수 있게 된다. 신원 확인 시스템에 있어서 얼굴 검출 율이나 신원 확인 성공률은 모두 학습 과정에 의해 결정되기 때문에 얼마나 많은 학습을 효율적으로 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 이러한 시스템은 카메라에 얼굴을 보여주는 것만으로 신원 확인이 가능하기 때문에 번거로운 신원 확인 과정을 거쳐야 하는 다른 시스템 구조에 비해 매우 편리한 기능을 제공할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제4권3호
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• pp.111-117
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• 2012

In this paper, we compare the performance of several speaker adaptation methods for a HMM-based Korean speech synthesis system with small amounts of adaptation data. According to objective and subjective evaluations, a hybrid method of constrained structural maximum a posteriori linear regression (CSMAPLR) and maximum a posteriori (MAP) adaptation shows better performance than other methods, when only five minutes of adaptation data are available for the target speaker. During the objective evaluation, we find that the duration models are insufficiently adapted to the target speaker as the spectral envelope and pitch models. To alleviate the problem, we propose the duration rectification method and the duration interpolation method. Both the objective and subjective evaluations reveal that the incorporation of the proposed two methods into the conventional speaker adaptation method is effective in improving the performance of the duration model adaptation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.77-80
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• 2000

In this paper, the speaker-recognition process based on both DTW and discrete HMM was performed using the method to evaluate state-dependent parameter weighting from training data so as the personal audio-characteristics are to be well reflected. In the suggested method below, we found the optimal state sequence using the Viterbi algorithm. The optimal path could be evaluated after comparing the sequence of base pattern which already have, with that of the other patterns. After that the frame of which the pattern was matched with the base pattern in the same state are to be found so that the reference pattern can be gained by weighting on the numbers of matched frames.