• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.433-442
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• 2019

진로교육과 미술교육을 융합하여 동네직업지도 그리기를 활용한 진로교육 수업지도안을 개발하고 적용하였다. 그리하여 학생들의 진로인식을 확장하고 하고자 하였다. 수업은 초등학생 5~6 학년 16명을 대상으로 3차시로 진행되었으며 사전, 사후 질문 및 학생 작품과 인터뷰를 통해 직업인식의 하위 개념인 직업가치관과 직업편견, 자기이해와 진로태도의 변화를 분석하였고 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 동네직업지도를 제작 수업을 통해 직업인식이 확장되었다. 직업의 필요성과 그 가치, 목적 등을 파악하는 능력이 향상되어 모든 직업은 가치가 있다는 직업가치관의 변화와 직업 편견의 변화가 나타났다. 둘째, 자신이 좋아하는 분야를 새롭게 이해하고 그 역할을 고민하는 과정에서 자기 이해를 바탕으로 진로태도가 변화하였다. 그리하여 본인의 의지보다는 사회가 요구하는 진로를 결정하는 상황에서 동네직업지도 그리기 수업이 학습자들의 초등학교 고학년 학생들의 전반적인 진로인식에 효과적이었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1047-1054
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• 2015

본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.119-126
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• 2012

최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.

• 한국음향학회지
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• 제23권8호
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• pp.590-596
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• 2004

본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 위한 최대 사후 eigenvoice을 사용한 자기적응 기법을 제안한다. 제안된 최대 사후 eigenvoice 기법은 eigenvoice 계수에 대한 확률 밀도 함수를 가정함으로 구성된다. 제안된 알고리즘은 기존 eigenvoice 추정 과정에 선 분포 모델을 포함하는 일반적인 해를 제공하는 구조를 갖는다. 인식할 한 문장만을 사용하는 자기 적응 시스템을 위해 매우 강인한 특성을 갖는 최대 사후 eigenvoice 적응 기법을 사용하였다. 한국어 연결 숫자음에 대한 일련의 자기 적응 실험결과 제안된 알고리즘의 성능은 매우 적은 량의 적응 데이터에 대해 기존 eigenvoice 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타냈었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권1호
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• pp.77-83
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• 2014

This paper proposes a speaker and environment clustering method in order to overcome the degradation of the speech recognition performance caused by various noise and speaker characteristics. In this paper, instead of using the distance between Gaussian mixture model (GMM) weight vectors as in the Google's approach, the distance between the adapted mean vectors based on the modified maximum a posteriori (MAP) adaptation is used as a distance measure for vector quantization (VQ) clustering. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method yields error rate reduction of 10.6% compared with baseline speaker-independent (SI) model, which is slightly better performance than the Google's approach.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.49-55
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• 1999

지도에서의 정보추출은 GIS의 구축을 위하여 매우 필요한 사항이다. 본 논문에서는 특수목적으로 제작된 지도내의 가옥을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 가옥을 추출하기 위하여 윤곽선 추출 기법을 사용하였으며 격자에 붙은 가옥을 처리하기 위하여 런 길이 코딩 방법을 사용하였다. 도로와 경계선에 접합되어 있는 가옥을 처리하기 위하여 형태학적 연산을 수행하였으며 형태학적 연산에서 발생하는 오인식을 없애기 위하여 한글 문자부를 제거하는 작업을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.107-113
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• 1997

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.135-135
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• 2003

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2379-2384
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• 2005

We propose a novel method for object recognition using the smart tag system with a stereo vision on a pan-tilt mechanism. We developed a smart tag which included IRED device. The smart tag is attached onto the object. We also developed a stereo vision system which pans and tilts for the object image to be the centered on each whole image view. A Stereo vision system on the pan-tilt mechanism can map the position of IRED to the robot coordinate system by using pan-tilt angles. And then, to map the size and pose of the object for the robot to coordinate the system, we used a simple model-based vision algorithm. To increase the possibility of tag-based object recognition, we implemented our approach by using as easy and simple techniques as possible.