• 제목/요약/키워드: Sound recognition

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센서데이터 융합을 이용한 원주형 물체인식 (Cylindrical Object Recognition using Sensor Data Fusion)

  • 김동기;윤광익;윤지섭;강이석
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권8호
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    • pp.656-663
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    • 2001
  • This paper presents a sensor fusion method to recognize a cylindrical object a CCD camera, a laser slit beam and ultrasonic sensors on a pan/tilt device. For object recognition with a vision sensor, an active light source projects a stripe pattern of light on the object surface. The 2D image data are transformed into 3D data using the geometry between the camera and the laser slit beam. The ultrasonic sensor uses an ultrasonic transducer array mounted in horizontal direction on the pan/tilt device. The time of flight is estimated by finding the maximum correlation between the received ultrasonic pulse and a set of stored templates - also called a matched filter. The distance of flight is calculated by simply multiplying the time of flight by the speed of sound and the maximum amplitude of the filtered signal is used to determine the face angle to the object. To determine the position and the radius of cylindrical objects, we use a statistical sensor fusion. Experimental results show that the fused data increase the reliability for the object recognition.

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지역시민의식 형성 영향 요인 : 용인시를 중심으로 (Impacts of Local Civic Consciousness Formation : Focused on the Yong-in City)

  • 전선영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.785-799
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    • 2011
  • 본 연구는 지역복지를 극대화하는 지방자치시대에 있어 지역주민으로서 갖추어야 할 시민의식 형성에 영향을 미치는 요인들에 대해 파악하였다. 즉, 지역사회 문제인식의 정도, 개인의 가치 및 태도, 그리고 사회활동 참여여부 등이 민주시민의식 형성에 어떠한 영향을 미치고 있는지 살펴봄으로써 지역사회의 상황과 현실에 맞춘 성숙한 시민의식 형성에 기여하고자 하였다. 조사는 용인시에 거주하는 20세 이상의 지역주민 600명을 대상으로 비례확률층화표집 하였다. 연구결과, 경제 환경문제인식, 노인문제인식 등 지역사회문제를 높이 인식하고, 사회적성취욕구, 자아인식, 문화적 가치지향 정도가 높고, 사회활동에 참여할수록 긍정적인 시민의식 형성이 높은 것으로 나타났다.

The Effectiveness of Early Screening and Intervention for Children at Risk of Reading Underachievement

  • Park, Hyun Jeong;Bang, Hee Jeong;Nam, Min
    • Child Studies in Asia-Pacific Contexts
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    • 제4권1호
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    • pp.47-63
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    • 2014
  • The purpose of this study was to develop a screening test for children at risk of reading underachievement and to investigate the effectiveness of the early-stage intervention program. In the first part of the study, we recruited 155 elementary first grade students for a screening test. Phonological deletion, digit naming, object naming, and sound-letter correspondence knowledge of a screening test, all assessed at the beginning of the school year, predicted the reading ability at the end of the school year. In the second part of the study, we analyzed the difference in the reading ability between fourteen children who participated in the intervention program and eighteen non-participating children. Reading ability was assessed by evaluating word recognition, oral reading fluency, reading comprehension, and pseudo-word recognition. The reading ability of intervention group improved more compared to control group, and the difference between two groups accentuated over time. However, final analysis conducted in November revealed that two groups did not differ significantly in oral reading fluency. This suggests that, unlike word recognition and comprehension, fluency might not dramatically improve in a short period.

질감 분석과 CNN을 이용한 잡음에 강인한 돼지 호흡기 질병 식별 (Noise-Robust Porcine Respiratory Diseases Classification Using Texture Analysis and CNN)

  • 최용주;이종욱;박대희;정용화
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권3호
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    • pp.91-98
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    • 2018
  • 집단으로 사육되는 돼지 농장에서 돼지 소모성 질환의 자동 탐지는 매우 중요한 문제이다. 특히, 밀집된 돈사에서 사육되는 돼지들의 호흡기 질환은 축산 농가의 막대한 경제적 손실을 야기하는 대표적 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 소리 신호 해석에 기반하여 돼지의 호흡기 질환을 조기 탐지 및 식별하는 잡음에도 강인한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 먼저 1차원의 소리 신호를 2차원의 회색조 영상으로 변환한 후, DNS기법으로 질감 특징 정보를 갖는 이미지를 생성한다. 마지막으로, 이를 CNN에 입력함으로써 잡음에도 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 구현하고자 한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지의 발성음을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 소리 센서)과 시스템 정확도(96.0% 정확도)로 다양한 잡음 환경에서도 돼지의 호흡기 질병들을 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 제안된 시스템은 독자적인 혹은 기존 방법들의 보완책으로 사용될 수 있다.

심층 신경망을 통한 자연 소리 분류를 위한 최적의 데이터 증대 방법 탐색 (Search for Optimal Data Augmentation Policy for Environmental Sound Classification with Deep Neural Networks)

  • 박진배;;배성호
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.854-860
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    • 2020
  • 심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.

중학생의 영양 성분 표시에 대한 구매 행동 및 이용 실태 - 충북 지역을 중심으로 - (The Actual State of Food Purchasing Behaviors Regarding Nutrition Facts Labels among Middle School Students in Chungbuk Area)

  • 김명희;최미경;김미원;전예숙;김미선
    • 한국식품영양학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.492-500
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    • 2010
  • This study conducted a questionnaire survey of 482 male and female second graders in middle schools located in Cheongju, Chungcheongbukdo. This study lays its purpose on establishing the nutrition facts labeling system by understanding eating habits and analyzing the actual state of reading nutrition facts labels and degrees of understanding them among middle school students, and helping them to engage in right food purchasing activities and through it result in developing sound eating habits by providing them with basic material to be employed to actively utilize nutrition facts for choosing and buying healthy foods. As a result of surveying regarding the actual state of reading food labels, regarding degrees of recognition of food labels, it was revealed that 91.1% of female students recognized them, while 42.1% of male students did not recognize them, indicating lower levels of recognition among the male group. Regarding reasons for not checking food labels, 49.2% indicated habitual purchasing, followed by poor contents in the label(20.2%), ununderstandable contents(17.7%), and the lower reliability of the contents(6.9%). As a result of surveying regarding the actual state of reading nutrition facts labels, in recognition of nutrition facts labels, female rather than male students showed higher degrees of recognition, and degrees of recognition were found to differ according to parents' total income and mothers' educational attainments.

파형 시퀀스의 공통 특징 추출 기반 모음 'ㅏ' 인식 구현 (Implementation of Korean Vowel 'ㅏ' Recognition based on Common Feature Extraction of Waveform Sequence)

  • 노원빈;이종우
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제20권11호
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    • pp.567-572
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    • 2014
  • 최근 네트워크와 컴퓨팅 기술의 발달로 정보기기가 소형화되고 이동성이 중요시되면서 간편하게 제어할 수 있는 음성 인식에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 음성 인식 시스템의 일부로써 한국어 음소 중 모음 'ㅏ' 인식에 대한 연구 결과를 제시한다. 음소는 음성을 구성하고 있는 최소단위로서 음성을 인식하는데 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 각각의 음소들을 정확하게 인식하려면 발음의 다양성 등으로 인해 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 한국어 음소 중 모음 'ㅏ'를 인식하기 위한 간단하고도 새로운 방식을 제안한다. 제안된 'ㅏ' 인식 휴리스틱은 파형 시퀀스의 공통 특징 추출을 기반으로 이루어졌으며, 이는 기존의 복잡한 방법에 비해 간단하면서도 실험 결과 90% 이상의 성공률로 'ㅏ'를 인식하는 것을 확인하였다.

심한 소음환경에서 언어장애인 음성 인식률 향상을 위한 단어선정 방법 및 장치 개선에 관한 연구 (A Study on Word Selection Method and Device Improvement for Improving Speech Recognition Rate of Speech-Language-impaired in Severe Noise Environment)

  • 양기웅;이형근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.555-567
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    • 2019
  • 언어장애인, 언어 사용이 불편한 분들의 경우 조금의 잡음 환경에도 음성인식률이 저하되어 사회 생활시 어려움을 겪게 된다. 언어 사용 시 불편함을 장치로 개선시킴과 동시에, 언어 장애인의 발음 특성을 고려하여 단어 선정 시 자체 개선한 단어 선정 방법을 사용하여 280개 단어를 선정하였다. 실험에 사용된 MEMS 개발 장치는 재질, 유도선 종류, 길이, 방향을 고려하여 제작되었으며 잘못된 발음으로 인한 음성과 심한 소음에서 음성 인식률 향상을 위하여 개발된 MEMS 장치와 개발된 단어 선정 방법을 사용하여 개선시켰다. 개선 방법으론 새로운 단어 선정 방법과 mems 장치를 개선하여 진행하였으며 결과를 포함하였다.

심장과 호흡의 연결성을 이용한 감성인식 방법 (Emotion Recognition Method Using Heart-Respiration Connectivity)

  • 이동원;박상인;황민철
    • 감성과학
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    • 제20권3호
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    • pp.61-70
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    • 2017
  • 감성을 인식하는데 있어 생리적 반응은 중요하다. 생리적 반응은 인체의 주요 기관들과 밀접한 관련이 있지만 감성을 인식하는데 연결성은 고려되지 않고 있다. 자율신경계는 감성과 밀접한 관련이 있는데, 심장과 폐와 같은 인체 내 주요 내장기관에 분포되어 기능적 상보작용을 통해 생리적 반응을 조절하기 때문이다. 따라서 본 연구는 심장과 호흡의 연결성을 분석하고 감성을 인식하는 중요한 연결 변수를 찾고자 하였다. 피험자 18명(남 10명, 평균 나이 $24.72{\pm}2.47$)은 소리 자극을 이용한 감성 유발 실험에 참여하였고 심전도와 호흡 데이터를 측정하였다. 수집된 심장과 호흡 데이터는 스펙트럼 분석을 이용하여 HRV와 BRV spectrum을 구하였고, 감성에 따른 HRV와 BRV spectrum의 동기화 차이를 일원배치분산분석을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. Tukey 검증 결과, arousal-relaxation은 HF 대역에서 심전도와 호흡의 동기화 차이로 인식 가능하였고(p = 0.008, d = 1.4274), negative-positive는 LF 대역에서 인식이 가능하였다(p = 0.002, d = 1.7377). 본 연구 결과로 심장과 호흡의 연결성을 통해 차원적 감성을 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였고, 복합적인 원인으로 발현되는 감성을 인식하는데 생리적 반응들의 연결성 변수의 활용도가 높을 것으로 기대된다.

후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선 (Improvement of Environmental Sounds Recognition by Post Processing)

  • 박준규;백성준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.31-39
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    • 2010
  • 본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.