본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.
현대 사회에서 디지털 처리 기술은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 대표적으로 음성 및 영상 처리에 관한 신호 처리 기술을 들 수 있으며, 이러한 신호 처리를 위한 필터는 크게 FIR 필터와 IIR 필터로 나눌 수 있다. FIR 필터는 IIR 필터에 비해 높은 차수로써 구현이 되어지는 단점이 있으나, 안정적이며 구현하기에 용이하다는 장점을 가진다. 또한 선형 위상 응답 특성을 가지고 있어, 파형 정보 특성이 중요시되는 곳에 사용되어지고 있다. FIR 필터 구현에 있어 주요한 문제점은 깁스현상을 최소화시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 변형된 창함수를 이용한 FIR 디지털 필터를 사용하여 기존에 제시된 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 자연언어 대화를 통한 데이타베이스 인터페이스 시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 크게 언어해석부, 문맥처리부, 대화처리부,및 데이타베이스 처리 로 구성된다. 언어해석에 있어 입력 발화문의 미정의어를 분류하여 처리하는 방법을 제시함으로써 데이타 베이스 인터페이스의 난점으로 지적되어 온 사전의 크기를 효과 적으로 줄일 수 있었다. 그리고 기존의 개별적인 임력 발화문에 의한 자연언어 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 대화 처리부를 통하여 한 문장의 입력문이 아닌 연속된 대화를 통하여 데이타베이스 정보를 검색할 수 있는 인터페이스 환경을 제공한다. 라서 본 논문에서는 명제적 내용뿐 아니라 사용자의 의도가 포함된 화행을 정의하고 따문헌 검색을 위한 사용자 행위 모델을 설정하였다. 따라서 시스템은 이와 같은 지식들 을 이용하여 사용자의 계획을 인식하였으며 효율적으로 대화 이해 및관리를 수행할 수 있었다.그리고 본논문에서제안된 방법론의 검증을 위하여 문헌 데이타베이스 영역에서 시스템을 구현하였다.
본 논문은 갱신이 잦은 콘텐츠의 배급 및 구독을 위해 등장한 시맨틱 웹의 대표적인 기술인 RSS(RDF Site Summary or Really Simple Syndication)와 인터넷에 존재하는 정보를 음성으로 제공하기 위해 제안된 XML 규격의 W3C 표준 마크업 언어인 VoiceXML을 결합한 시스템의 프로토타입을 제시한다. 제안하는 시스템은 인터넷 기반으로 제공되는 콘텐츠를 유무선 전화망을 통해 음성인식 및 합성기술로 제공하기 위한 것으로서, RSS 서비스를 제공하기 위한 기존의 구성을 수정하지 않고 갱신된 콘텐츠의 구독이 손쉬운 RSS의 장점을 VoiceXML에 적용할 수 있는 특징이 있다. 정보 요청자 측면에서는 RSS로 제공되는 콘텐츠 탐색에 인터넷 환경이 아닌 유무선 전화망을 이용하므로 시공간의 제약을 줄일 수 있으며, 정보 제공자 측면에서는 음성인식 및 합성기술을 이용한 콘텐츠의 배급에 최신 정보의 제공을 위한 별도의 구성요소를 필요로 하지 않는 장점이 있다. 제안하는 시스템의 예로 뉴스 서비스를 구현한 결과, 실제 콘텐츠를 구독하고 탐색할 때에 응답 시간과 음성 인식 측면에서 장애 없이 RSS Feed를 이용해 비주얼 환경으로 제공되는 내용과 동일한 내용을 음성으로 제공받을 수 있었다.
잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.
지금까지의 읽기장애 연구에서는 문자언어 음독의 정확성과 속도 즉 해독(음독)능력에 어려움을 가진 난독증(dyslexia)을 대상으로 한 연구에 초점이 맞추어져 있었으나 최근의 보고에 따르면 음독능력에는 어려움을 가지지 않음에도 불구하고 특수하게 읽기 이해력만이 저하되는 특정 읽기이해부진아동의 사례가 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 음독능력은 저하되지 않으나 읽기 이해력만이 특수하게 저하되는 읽기이해부진 아동과, 음독능력과 읽기 이해력 모두 저하되는 읽기부진 아동의 특징을 비교검토 하였다. 그 결과 읽기부진아동이 음운인식 과제와 음운 작업기억 과제 모두에서 유의하게 낮은 수행을 보인 반면 특정 읽기이해부진아동 집단의 경우 음운 작업기억의 유의한 저하만이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 읽기 이해력 장애아동의 특성에 대한 시사점을 논하였다.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.
연구개를 포함한 상악골 절제술을 받은 환자는 구강, 비강, 상악동, 비인두를 포함하는 결손을 가질 수 있다. 비강과 구강이 개통되고 불완전한 구개인두폐쇄로 인해 공기 및 음식물이 누출되어 발음 장애, 저작, 연하 기능의 저하가 발생할 수 있고, 안모의 변형으로 환자의 심리상태에 부정적 영향을 줄 수 있다. 구개 폐색장치는 결손 부위 폐쇄를 통해 구강과 비강을 분리시켜 연하, 발음 및 심미적 장애를 개선할 수 있다. 완전 무치악 환자에서 구개 폐색장치는 통상적인 총의치와 같은 유지, 안정을 얻기 어렵기 때문에 결손 부위의 주위조직을 적절히 활용해 변연봉쇄를 얻어야 한다. 또한 hollow type bulb를 통해 보철물의 무게를 감소시켜 유지에 도움을 준다. 본 증례는 우측 편평상피암으로 인하여 상악골 절제술을 받은 63세 남환으로 구강 및 인두부의 기능적 변연형성을 통해 생리적으로 적절한 변연을 갖고, 이중온성법을 사용하여 무게를 감소시킨 보철물을 이용하여 기능적, 심미적 회복을 얻었기에 보고하는 바이다.
목적 : 반응시간은 인지 능력과 노화에 대한 연구에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 컴퓨터 프로그램을 이용한 인지반응시간(Cognitive response time: CRT) 검사를 실시하여 정보처리에 대한 인지 능력의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 대구 및 경북 지역에 거주하고 있는 65~79세의 일반 노인(Normal elderly: NE) 30명과 기억성 경도인지장애(Amnestic mild cognitive impairment: aMCI) 노인 30명을 대상으로 하였다. 결과 분석은 통계 분석 프로그램 R 4.0.2(University of Auckland, Auckland, New Zealand)를 사용하였다. 결과 : CRT 검사의 세 개 하위 영역에서의 총 반응시간은 집단 및 연령에 따라 유의한 차이를 보였고, 오류율은 일부 하위 영역에서 연령 또는 집단에 따라 유의한 차이를 보였다. aMCI 집단의 CRT 검사 수행력은 전반적인 인지 및 기억 검사의 수행력과 유의한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 결론 : 인지반응시간을 측정하는 CRT 검사를 통해 노화 및 인지 능력에 따른 정보처리과정과 처리속도의 변별적 수행을 관찰할 수 있었다. 또한, 이 검사의 수행력이 전반적인 인지 및 기억 검사와 유의한 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 지역사회 일반 노인의 초기 인지장애를 예측하는 간편 도구로써 CRT 검사가 의미있게 사용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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