• 제목/요약/키워드: 기계 인식

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음성인식을 위한 화자적응 기술 동향

  • 김동국
    • 한국콘텐츠학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.95-106
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    • 2004
  • 음성인식(speech recognition) 기술이란 사람이 말하는 음성을 기계나 컴퓨터가 이를 분석하고, 인식하여 단어나 문장형태로 변환하여 기계와 인간이 상호작용을 할 수 있도록 관련 알고리즘을 개발 및 구현하는 기술이다. 최근 음성인식 기술이 대두되는 가장 큰 이유는 인간과 기계간의 통신을 원활하게 하는 편리한 휴먼인터페이스 기능이라 할 수 있다. (중략)

인간-기계 인터페이스를 위한 감성인식 기술

  • 이연주;윤인찬
    • 기계저널
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    • 제55권3호
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    • pp.42-46
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    • 2015
  • 글에서는 인간-기계 인터페이스(man-machine interface)의 가장 중요한 요소 중 하나인 감성인식 기술(emotion recognition technology)에 대해 소개하고 그 연구 동향에 대해 소개하고자 한다.

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음성인식기술의 현황과 전망

  • 이종락
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.689-707
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    • 1992
  • 인간의 가장 익숙한 정보교환 수단인 음성을 기계가 인식하게 함으로써 모든 기계를 말로써 작동시키고자 하는 것은 인간의 오랜 꿈이었다. 최근 컴퓨터 기술과 음성처리 기술의 급속한 발달에 힘입어 그 꿈은 현실로 다가오고 있다. 현재 고립어 인식은 충분히 실용화될 수 있는 단계에 들어 섰으며 이제 연속어 인식 내지 연속어 이해에 연구가 집중되고 있다. 인간과 기계를 인터페이스하는 언어의 전위레벨로서 날로 그 중요성이 부각되고 있는 음성인식 기술의 현황을 살펴보고 그것의 미래를 전망해 본다.

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필기 숫자의 기계 인식을 위한 인간의 필기 숫자 인식 실험에 대한 고찰 (A Study on Human Recognition Experiments with Handwritten Digit for Machine Recognition of Handwritten Digit)

  • 윤성수;정현숙;이광오;이일병;이상호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.373-380
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    • 2008
  • 지금까지 기계 기반의 필기 숫자 인식 방법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 여전히 인간이 만족할 만한 인식 성능을 이루지는 못하였다. 이러한 배경에는 단순히 인식률을 나타내는 수치가 낮은 것도 한 부분을 차지 하지만, 인간이 수긍할 수 없는 오류 성향도 중요한 부분을 차지한다. 그러므로 본 논문에서는 실제 인간의 숫자 인식이 어떻게 이루어지는지를 확인하는 실험을 먼저 수행하고, 이것에 근거하여 기계 인식을 위하여 필요한 요소들이 무엇인지를 고찰하도록 하였다. 실험결과 한쪽 또는 양쪽 방향으로 혼동하는 숫자 쌍, 전혀 혼동하지 않는 숫자 쌍, 오류 발생의 중복성 등의 결과를 비교 분석하여 인간이 인식과정에서 중요하게 고려하는 특징들을 찾아냈고, 그 결과에 근거하여 기계 인식에 있어서 더 높은 인식 성능을 발휘할 수 있고, 더 나아가 인간적인 측면에서 보다 더 신뢰할 수 있는 인식결과를 이끌어 낼 수 있는 접근 방향에 대하여 제시하였다.

3축 가속도 센서 기반 인간 행동 인식을 위한 기계학습 분석

  • 이송미;조희련;윤상민
    • 정보와 통신
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    • 제33권10호
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    • pp.65-70
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    • 2016
  • 최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.

스테레오 비전 및 End-to-End Learning 기반 자율주행 시스템 (An Autonomous Driving System Based on Stereo-Vision and End-to-End Learning)

  • 윤예중 ;송지환;변형섭 ;박배성 ;김종현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1171-1172
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    • 2023
  • 자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

특허 개체명 인식에 대한 기계학습 사례 (Named Entity Recognition for Patent Data by Machine Learning)

  • 이태석;강승식
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.183-186
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    • 2014
  • 특허 분석에서 관심 있는 기술명, 서비스명, 제품명을 인식하도록 기계학습 기법을 사용해 개체명 인식기의 성능을 평가해 보았다. 개체인식을 위한 엔진은 스탠포드 대학의 NER과 CRF++을 사용하였다. 그 결과 F1값인 0.5612로 나타났다. 이것은 인명, 지역명, 조직명 개체를 인식하는 다른 연구에서 나타난 0.7857보다 0.2245 떨어지는 결과이다. 특허 개체명 인식에 대한 자질값 선정과 사전처리에 대한 더 많은 연구가 필요하다.

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기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능 (Performance of Real-time Image Recognition Algorithm Based on Machine Learning)

  • 선영규;황유민;홍승관;김진영
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.69-73
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    • 2017
  • 본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다.

Manifold Learning을 통한 표정과 Action Unit 간의 상관성에 관한 연구 (A Study in Relationship between Facial Expression and Action Unit)

  • 김선빈;김현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.763-766
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    • 2018
  • 표정은 사람들 사이에서 감정을 표현하는 강력한 비언어적 수단이다. 표정 인식은 기계학습에서 아주 중요한 분야 중에 하나이다. 표정 인식에 사용되는 기계학습 모델들은 사람 수준의 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고, 기계학습 모델들은 표정 인식 결과에 대한 근거나 설명을 제공해주지 못한다. 이 연구는 표정 인식의 근거로서 Facial Action Coding Unit(AUs)을 사용하기 위해서 CK+ Dataset을 사용하여 표정 인식을 학습한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델이 추출한 특징들을 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)을 사용하여 시각화한 뒤, 인식된 표정과 AUs 사이의 분포의 연관성을 확인하는 연구이다.

한글 온라인 필기 인식을 위한 전처리 모듈 개발 (Development of Preprocessing module for Korean online handwriting recognition)

  • 정민진;정다빈;이강은;김성석;양순옥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.63-65
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    • 2019
  • 본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.