• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.21-27
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• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.762-765
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• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.888-891
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• 2010

본 논문에서는 대용량의 데이터베이스에서 실시간 얼굴 인식이 가능하며 동시에 높은 인식 정확률을 보장해야만 하는 얼굴 인식 기반 출입 관리 시스템의 요구 사항을 반영하여, 새로운 형태의 다중 클래스 SVM인 혼합 계층형 SVM을 제안한다. 제안된 시스템은 대용량의 데이터베이스에 적합한 이진트리 구조를 갖는 계층형 다중 클래스 SVM과 단일 클래스 SVM을 결합한 구조로써, 실제 출입 관리 시스템을 모의 구축하여 실험한 결과, 실시간 처리가 가능한 빠른 성능과 높은 인식률을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.414-418
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• 2021

다국어 음성인식은 단일언어 음성인식에 비해 높은 난이도를 보인다. 하나의 단일 모델로 다국어 음성인식을 수행하기 위해선 다양한 언어가 공유하는 음성적 특성을 모델이 학습할 수 있도록 하여 음성인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 딥러닝 음성인식 모델인 Wav2Vec2.0 구조를 변경하여 한국어와 영어 음성을 하나의 모델로 학습하는 방법을 제시한다. CTC(Connectionist Temporal Classification) 손실함수를 이용하는 Wav2Vec2.0 모델의 구조에서 각 언어마다 별도의 CTC 출력 계층을 두고 각 언어별 사전(Lexicon)을 적용하여 음성 입력을 다른 언어로 혼동되는 경우를 원천적으로 방지한다. 제시한 Wav2Vec2.0 구조를 사용하여 한국어와 영어를 잘못 분류하여 음성인식률이 낮아지는 문제를 해결하고 더불어 제시된 한국어 음성 데이터셋(KsponSpeech)에서 한국어와 영어를 동시에 학습한 모델이 한국어만을 이용한 모델보다 향상된 음성 인식률을 보임을 확인하였다. 마지막으로 Prefix 디코딩을 활용하여 언어모델을 이용한 음성인식 성능 개선을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.148-153
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• 2008

네트워크 환경과 컴퓨팅 기술이 발전하고 모바일 디바이스의 수가 증가함에 따라 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)의 중요성이 부각되고 있다. 최근 몇 년 동안, 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)를 실현하기 위한 여러 연구가 진행되었지만, 해결해야 할 문제점들이 남아있다. 기존의 접근 방법들은 상황에 적합한 서비스나 추천 알고리즘을 도입함에 있어서 특정 응용(Application)이나 영역(Domain)에 종속적이고 유연성이 떨어진다는 문제가 있다. 또한 온톨로지 추론 엔진에 서비스 제공을 위한 대부분의 정보 표현과 추론을 전가하기 때문에 실제 서비스에 활용할 수 있는 정도의 성능을 기대하기 어려우며 확장성(Scalability)이 떨어진다. 본 논문에서는 서비스 요청과 서비스 처리 계층으로 계층을 분리하고 두 계층에서의 온톨로지 추론 엔진과 관계형 데이터베이스의 역할을 명확히 정의함으로써 이와 같은 문제점들을 해결하는 실용적(Practical)인 상황 인식 서비스 전달 프레임워크(Context-Aware Service Delivery Framework)를 제시하고. 시나리오를 통해 서비스 프로세스를 설명한다. 제시된 프레임워크는 현재 프로토타입의 개발을 진행 중이다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.9
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• pp.77-85
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• 2015

The finger language is the part of the sign language, which is a language system that expresses vowels and consonants with hand gestures. Korean finger language has 31 gestures and each of them needs a lot of learning models for accurate recognition. If there exist mass learning models, it spends a lot of time to search. So a real-time awareness system concentrates on how to reduce search spaces. For solving these problems, this paper suggest a hierarchy HMM structure that reduces the exploration space effectively without decreasing recognition rate. The Korean finger language is divided into 3 categories according to the direction of a wrist, and a model can be searched within these categories. Pre-classification can discern a similar finger Korean language. And it makes a search space to be managed effectively. Therefore the proposed method can be applied on the real-time recognition system. Experimental results demonstrate that the proposed method can reduce the time about three times than general HMM recognition method.

• The Science & Technology
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• no.3 s.454
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• pp.82-87
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• 2007

고령사회로 들어서면서 장수의 개념에 대한 인식을 새롭게 해야 할 필요성이 커지고 있다. 장수라는 용어를 단순한 연령적, 시간적 개념이 아니라 사회적 측면에서 보다 능동적이고 적극적인 삶을 영위할 수 있는 새로운 계층의 출현이라는 개념으로 인식해야 할 시점이 된 것이다. 새롭게 도출되는 장수문화란 종래의 연령적 특수계층인 고령자 중심의 노인문화라는 개념이 아니라 고령사회에서 사회구성원인 인간들이 남녀노소 모두 함께 어우러져 인간으로서의 존엄성을 유지하면서 건강하게 살고 사회적 책임을 다할 수 있는 관념 및 규범체계가 아닐까?

• KSCI Review
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• v.14 no.1
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• pp.165-173
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• 2006

To support service based on context-aware in ubiquitous computing environment, there are required context managing, context reasoning and context modeling technologies. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. The proposed middleware can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.81-89
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• 2007

In this thesis, we propose ontology based context-aware recommendation system using concept hierarchy(OCARCH), Context-aware recommendation services are useful to provide an user with relevant information and/or services bared on his current context, However several approaches to context-aware recommendation system have been already proposed, each of them provide information without considering level of information concept bared on his current context, For this reason, we propose OCARCH as system capable of helping people to find their way quickly and easily through large amounts of information by determining level of information concept based on his current context, We are also using prefetching algorithm to store recommendation information that the user is likely to need in the near future based on current predictions, Therefore the OCARCH enables users to obtain relevant information efficiently, Several experiments are performed and the experimental results show that the proposed system provides more effective than conventional context-aware recommendation system.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.2
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• pp.182-187
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• 2006

This paper proposes a method for boundary recognition of named entity using hidden markov model and ontology information of biological named entity. We uses smoothing method using 31 feature information of word and hierarchical information to alleviate sparse data problem in HMM. The GENIA corpus version 2.1 was used to train and to experiment the proposed boundary recognition system. The experimental results show that the proposed system outperform the previous system which did not use ontology information of hierarchical information and smoothing technique. Also the system shows improvement of execution time of boundary recognition.