• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.267-274
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• 2018

본 논문은 보안 시스템과 비서 시스템을 탑재한 스마트 도어 시스템을 소개한다. 최근 1인 가구 및 맞벌이 가구 비율이 증가함에 따라 빈 집에 대한 보안이 중요한 이슈가 되고 있다. 또한 기존에 존재하는 스마트 홈 기술인 음성 기반의 인공지능 비서 시스템은 사용자의 요청이 있어야 중요 일정 등을 제공해 주며 발음에 따라 음성인식률이 변화한다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 도어록에 보안 기능과 비서 기능을 추가한 스마트 도어 시스템을 설계하고 구현한다. 스마트 도어 시스템은 외부인의 접근을 실시간으로 사용자에게 알려주며 택배 및 일정 관리를 TTS를 통해 공지해준다. 이를 통해 범죄를 예방하고 편의성을 증대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문에서는 공항 정밀접근 항공기의 안전성을 증대시키기 위한 방법으로 S/W 패킷모뎀을 이용한 PAR 관제 자동화 방안을 제안하고, DEVS 형식론을 이용하여 제안하는 시스템의 기능을 검증하였다. 기존의 PAR 관제는 음성으로 항공기를 통제함으로써 조종사의 정보 획득 능력이 떨어질 수 있다. 이를 해결하기 위하여 디지털 신호에 의한 자동 관제 시스템을 제안하고, 공항의 PAR이 추적하고 있는 항공기의 비행경로, 강하각, 거리를 조종사에게 실시간으로 전송해 주고 일반화함으로서 관제사의 숙련도와 관제 특성에 기인하는 요소를 배제할 수 있다. 제안된 시스템의 동작을 검증하기 위하여 확장된 DEVS 형식론인 C-DEVS 형식론을 사용하고, 하나의 모델로 합성된 원자 모델을 통해 시스템의 전체 상태 시퀀스를 검색하여 시스템의 안전성(Safeness)과 필연성(Liveness)을 검증할 수 있다. 제안하는 시스템의 C-DEVS 모델을 기존의 음성 관제 시스템과 비교하여 두 시스템이 동일한 상태 시퀀스를 가짐을 확인하였으며, 모든 상태를 검증함으로써 실제 상황에 적용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.604-609
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• 2004

최근 국내외적으로 소형선박의 효율적인 운용을 위해서 많은 자동화 기술의 발전을 이루었으나, 이에 따른 선박 운용은 더욱 복잡해져 각종 계기와 선박 기기를 조작해야하는 번거로움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 휴먼 인터페이스 기술의 하나인 음성정보처리기술을 선박 운용시스템에 적용한 연구 사례가 있으나 아직까지 구체적인 시스템 구현이 미비하다고 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 선박운항자의 및 부담경감 및 효율적인 선박운용을 위하여 음성인식 모델을 이용한 선박조타용 임베디드 시스템을 구현하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는, 화자독립방식의 음성인식 모듈(VR-33R)을 이용하여 선박의 조타기를 제어할 수 있는 임베디드 시스템을 설계 및 구현하고, 실제 선박시스템을 축소한 모형선박의 조타시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하고, 실용화를 위한 방안을 모색하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.81-88
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• 2021

최근 COVID-19로 인한 온라인 강의 영상과 같은 많은 영상이 생성되고 있는데 노동 시간의 한계와 비용의 부족 등으로 인해 자막을 보유한 영상이 일부분에 불과하여 청각장애인들의 정보 취득에 방해 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용하여 자막을 자동으로 생성하고 종결 어미와 시간을 이용해 문장을 분리하여 자막을 생성함으로써 자막 생성에 드는 시간과 노동력을 줄일 수 있도록 하는 시스템을 개발하고자 한다.

• 음성과학
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• 제8권2호
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• pp.61-71
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• 2001

Speech material, which is collected from ARS(Automatic Response System), was analyzed and classified into disease and non-disease state. The material include 11 different kinds of diseases. Along with ARS speech, DAT(Digital Audio Tape) speech is collected in parallel to give the bench mark. To analyze speech material, analysis tools, which is developed local laboratory, are used to provide an improved and robust performance to the obtained parameters. To classify speech into disease and non-disease class, multi-layered neural network was used. Three different combinations of 3, 6, 12 parameters are tested to obtain the proper network size and to find the best performance. From the experiment, the classification rate of 92.5% was obtained.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.189-194
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• 2022

As non-face-to-face activities have become commonplace, online video conferencing platforms have become popular collaboration tools. However, existing video conferencing platforms have a structure in which one side unilaterally exchanges information, potentially increase the fatigue of meeting participants. In this study, we designed a video conferencing platform utilizing virtual reality (VR), a metaverse technology, to enable various interactions. A virtual conferencing space and realistic VR video conferencing content authoring tool support system were designed using Meta's Oculus Quest 2 hardware, the Unity engine, and 3D Max software. With the Photon software development kit, voice recognition was designed to perform automatic text translation with the Watson application programming interface, allowing the online video conferencing participants to communicate smoothly even if using different languages. It is expected that the proposed video conferencing platform will enable conference participants to interact and improve their work efficiency.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.219-222
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• 1998

음성인식시험은 다양한 사용자의 음성을 입력으로 음성인식을 수행하고 그 결과를 이용하여 시스팀의 성능을 평가하거나, 음성의 특징을 파악하기 위한 중요한 기능으로 음성인식 서비스의 질을 향상시키기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서 제시하는 음성인식 자동시험장치는 음성인식의 결과를 DTMF 신호로 처리하도록 하여 사람의 개입 없이 빠르고 정확한 결과를 통해 인식율, 인식속도 등 인식기술과 관련된 중요한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 한국통신의 기업체 음성다이얼서비스의 음성인식시험을 중심으로 음성인식 자동시험장치의 구성 및 기능에 대해서 설명한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-56
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• 2000

본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권1E호
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• pp.27-31
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• 1999

Recent linguistic researches have brought into focus the relations between prosodic structures and syntactic, semantic or phonological structures. Most of them prove that prosodic information is available for understanding syntactic, semantic and discourse structures. But this result has not been integrated yet into recent Korean speech recognition or understanding systems. This study, as a part of integrating prosodic information into the speech recognition system, proposes an automatic detection technique of Korean accentual phrase boundaries by using one-stage DP, and the normalized pitch pattern. For making the normalized pitch pattern, this study proposes a method of modified normalization for Korean spoken language. For the experiment, this study employs 192 sentential speech data of 12 men's voice spoken in standard Korean, in which 720 accentual phrases are included, and 74.4% of the accentual phrase boundaries are correctly detected while 14.7% are the false detection rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.303-304
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• 2007

In this paper, we implement an automatic distance speech recognition system for voiced-enabled services. We first construct a baseline automatic speech recognition (ASR) system, where acoustic models are trained from speech utterances spoken by using a cross-talking microphone. In order to improve the performance of the baseline ASR using distance speech, the acoustic models are adapted to adjust the spectral characteristics of speech according to different microphones and the environmental mismatches between cross-talking and distance speech. Next we develop a voice activity detection algorithm for distance speech. We compare the performance of the base-line system and the developed ASR system on a task of PBW (Phonetically Balanced Word) 452. As a result it is shown that the developed ASR system provides the average word error rate (WER) reduction of 30.6 % compared to the baseline ASR system.