• 한국통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1379-1389
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• 1996

한글 필기는 항상 초성, 중성, 종성의 순으로 씌어진다. 본 논문은 이점을 이용하여 자소 탐색 모델을 설계하고 그 탐색 결과에 의거하여 글자를 인식하려는 온라인 필기 인식 방법을 제시하고자 한다. 기본 자소 모델은 은닉 마르코프 모델을 이용하고 자소 탐색 모델은 HMM의 망으로 구성한다. 자소 탐색은 Viterbi 알고리즘에 의한 정합으로 이루어지며 글자 인식은 이들 자소 가설 격자의 탐색으로 이루어진다. 인식 실험 결과는 간단한 인식기 구조에도 불구하고 정자체의 경우 87.47%에 달하는 상당한 인식률을 보였으며, 특히 자연스럽게 쓴 필기에서도 매우 훌륭한 자소 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.155-158
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• 2005

Keyword spotting is effective to find keyword from the continuously pronounced speech. However, non-keyword may be accepted as keyword when the environmental noise occurs or speaker changes. To overcome this performance degradation, utterance rejection techniques using confidence measure on the recognition result have been developed. In this paper, we apply DTW to the HMM based broadcasting news keyword spotting system for rejecting non-keyword. Experimental result shows that false acceptance rate is decreased to 50%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.807-815
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• 2008

A simple efficient method of spotting and recognizing hand gestures in video is presented using a network of hidden Markov models and dynamic programming search algorithm. The description starts from designing a set of isolated trajectory models which are stochastic and robust enough to characterize highly variable patterns like human motion, handwriting, and speech. Those models are interconnected to form a single big network termed a spotting network or a spotter that models a continuous stream of gestures and non-gestures as well. The inference over the model is based on dynamic programming. The proposed model is highly efficient and can readily be extended to a variety of recurrent pattern recognition tasks. The test result without any engineering has shown the potential for practical application. At the end of the paper we add some related experimental result that has been obtained using a different model - dynamic Bayesian network - which is also a type of stochastic model.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.319-324
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• 2006

본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.33-36
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• 2000

In this paper, we describe a study on the spotting and recognition of handwritten numerals using neural networks. To recognize a handwritten numeral, two kinds of neural network classifiers ate developed. One makes use of the positive samples only, while the other does both of the positive and negative samples. We propose two numeral spotters which discriminate between numerals and non-numerals. Those are also implemented by using neural networks. From the various experimental results, we found that our methods can be successfully applied to spot and recognize handwritten numerals.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2003년도 춘계 수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.311-312
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• 2003

Microarray를 해석하는데 있어서 방해가 되는 요인에는 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들면 probe DNA의 농도, spotting 시의 습도, spot의 크기 및 모양, slide blocking 과정, lab리ing technique, hybri야zation 온도와 시간 그리고 background signal 등이 그것이다(Hegde et at., 2000). 본 연구에서는 전보에서 선정된 rhabdovirus의 96개 probe로 실제 oligonucleotide chip을 만들어 spot의 모양이나 크기에 관계되는 spotting 조건을 확립하고, slide blocking과 slide washing에 따른 background signal을 낮추기 위한 과정을 도입하였다. (중략)

• 정보와 통신
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• 제11권9호
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• pp.57-66
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• 1994

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문에서는 고객의 불만관리 및 상담원의 상담품질 관리를 위한 고객센터 자동 모니터링 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 제안된 시스템에서는 평상/화남의 2가지 감성에 대한 음성 감성인식 기술과 핵심어인식 기술을 사용하여 상담내역에 대한 보다 정확한 모니터링이 가능하고, 욕설, 성희롱 등의 언어폭력을 일삼는 고객에 대한 전문상담 및 관리가 가능하다. 서로 다른 환경에서 구축된 이종 음성 DB를 이용하여 불특정 고객들의 질의 음성에 안정적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 고객센터 상담내역 데이터를 이용하여 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.357-364
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• 2005

본 논문에서는 두 단계 이미지 매칭을 이용하여 한글 문서영상에서 사용자 검색어를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 문자 분리, 검색어 영상 생성, 특징 추출 그리고 이미지 매칭 과정으로 구성된다. 매칭 과정에서 차원이 다른 두 가지 특징 벡터를 이용한다. 8쪽 분량의 문서 영상을 한국정보과학회 웹사이트에서 다운로드하였고, 그 문서로부터 1600개의 한글단어 영상을 획득하여 실험데이터로 사용하였다 그 결과 제안한 시스템은 기존에 제안된 영상-기반 한글 단어 검색 시스템보다 성능이 크게 향상되었음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.595-602
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• 2008

각 문장 별 중점단어는 발화음성을 인식하고 그 의미를 이해하는데 도움을 준다. 발화된 음성신호로부터 중점단어를 탐색할 수 있는 방법을 찾기 위한 노력의 일환으로 실험을 통하여 문장 내에서 중점단어와 그 외의 단어들의 기본주파수의 평균과 분산, 그리고 평균 에너지를 분석해 보았다. 한국어로 된 100개의 발화문장의 음성데이터를 가지고 실험을 한 결과 중점단어는 그 외의 단어들에 비해 대부분 상대적으로 높은 기본주파수의 평균값을 나타내거나 상대적으로 높은 기본주파수의 분산 값을 나타냈다. 이 연구 결과를 이용하면 한국어의 구어문장에서 운율적 특성을 알 수 있을 뿐만 아니라, 자연어 처리를 이용한 핵심어를 추출하는 데에도 도움이 될 것이다.