• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.254-259
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• 2013

중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.14-23
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• 1994

본 논문에서는 한국어 음성인식에 적합한 음성 인식 단위에 대해서 연구하였다. 좋은 음성 인식 시스템을 구현하기 위해서는 발음된 음성내의 조음화현상을 처리할 수 있는 인식단위를 선택해야만 한다. 따라서 음소보다 개념적으로 확대된 인식단위가 필요하게 되는데, diphone은 음소간의 전이영역을 modeling하기때문에 좋은 인식 단위가 될 수 있다. Diphone을 인식 단위로 할 경우에 안정적인 음소영역을 diphone사이에 삽입할 수도 있다. 7명의 남성화자가 발음한 74단어로 구성된 고립단어 인식 실험결과 diphone을 2-state HMM으로, 터짐소리 `ㅂ',`ㄷ','ㄱ'와 묵음을 제외한 음소에 대해서 1-state HMM으로 나타냈을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 이때 드물게 발생하는 diphone들을 하나의 단위로 merging했을 때 인식률이 $93.98\%$에서 $96.29\%$로 향상되었다. 또한 merging된 diphone과 제안한 국소보간법 (local interpolation technique)을 사용함으로써 $97.22\%$까지 인식률이 향상되었다.

• 전기학회논문지P
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• 제58권2호
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• pp.164-171
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• 2009

This paper presents new learning algorithm of dynamic Bayesian networks (DBN) by means of constrained least square (LS) estimation algorithm and gradient descent method. First, we propose constrained LS based parameter estimation for a Markov chain (MC) model given observation data sets. Next, a gradient descent optimization is utilized for online estimation of a hidden Markov model (HMM), which is bi-linearly constructed by adding an observation variable to a MC model. We achieve numerical simulations to prove its reliability and superiority in which a series of non stationary random signal is applied for the DBN models respectively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.189-196
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• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.74-82
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• 1995

본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.21-26
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• 2002

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 등과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과로서, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1255-1258
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• 1998

Hidden Markov Model (HMM) is the most widely used method in speech recognition. In general, HMM parameters are trained to have maximum likelihood (ML) for training data. This method doesn't take account of discrimination to other words. To complement this problem, this paper proposes a word verification method by re-recognition of the recognized word and its similar word using the discriminative function between two words. The similar word is selected by calculating the probability of other words to each HMM. The recognizer haveing discrimination to each word is realized using the weighting to each state and the weighting is calculated by genetic algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제10권6호
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• pp.64-70
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• 1991

본논문에서는 Hidden Markov Model 에 기초한 실시간 고립 단어 인식 시스템에서의 Viterbi 알 고리듬을 위한 전용 VLSI 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 듀얼포트 레지스터 파일로 입출력 부하를 줄이고 가산-최소/최대 연산부의 병렬 연산 구조를 이용하여 실시간 동작이 가능하도록 설계되었다. 모 델 인자와 상태 변수의 값에 태그들을 덧붙임으로써 이 구조는 대표적인 HMM 구조들을 쉽게 구현할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.802-804
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• 2003

2000년대 초 인간 지놈 프로젝트의 완성으로 새로운 포스트-지놈 시대를 맞이하여, 유전자에 대한 해독보다는 인간의 모든 대사와 질병에 직접관여 하고 있는 단백질의 구조와 기능에 대해 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 특히, 특정 단백질들은 암과 같은 불치병에 직접관여 하고 있으므로 이러한 단백질들의 기능과 구조에 대한 예측 성능의 향상은 새로운 신약 개발에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문은 기계학습(Machine Learning)의 한 분야인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 $\beta$-barrel 형태로 막횡단하는 단백질의 특성과 기능으로부터 막횡단하는 부위가 존재하는지 여부를 예측하는 프로그램을 구현했다.