• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.49-53
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.2013-2018
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• 2011

관상동맥 성형술과 관상동맥 우회술은 심근경색의 치료를 위해서 널리 이용되고 있는 방법이다. 특히 이 시술을 위해서 혈관의 협착 부위를 정확히 진단하는데 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 여러 연구자들에 의해서 에지 추출을 이용한 혈관의 협착부위를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 혈관의 구조나 영상의 질에 따라 그 성능의 차이가 발생한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 쓰레쉬홀드, 퍼지 알고리즘을 이용한 혈관의 분기점과 끝점, 협착 부위를 검출하는 방법으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관조영영상을 사용하였으며 그 결과 제안된 알고리즘에 의한 혈관의 분기점 및 끝점, 협착 부위 검출에 효과적이었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.85-90
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• 2014

본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 종이 바이올린 지판과 손가락 끝점을 검출하고 활 움직임을 판정한 뒤, 이 정보를 이용하여 가상 바이올린을 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 바이올린 지판을 식별하고 손가락 끝점을 검출한 뒤 지판 정보와 사용자의 지판 누름 여부를 판정하기 위한 지판의 깊이 정보를 검출한다. 운지와 활 움직임 정보에서 음이름을 판정하여 PC MIDI 인터페이스를 통해 가상 바이올린 연주 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 가상 바이올린 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 가상 바이올린 기능을 활용하여 바이올린 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 바이올린 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 바이올린 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.242-245
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• 1998

음성인식 시스템의 입력인 음성은 실제의 음성부분 외에도 주변잡음을 포함한 기침 소리, 문닫는 소리, 책장 넘기는 소리등과 같은 사용자에 의해서 발생될 수 있는 다양한 종류의 비음성을 포함할 수 있다. 특히 에너지가 큰 비음성을 포함하는 경우 기존의 끝점검출 알고리듬만으로는 음성부분만의 정확한 검출이 어렵게 되고 이는 음성인식 시스템의 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 음성 발생시 일어날 수 있는 비음성들에 대해서 조사하고 이러한 비음성이 포함될 때 음성부분만의 정확한 검출을 가능하게 하는 알고리듬을 제시하였다. 사용된 파라미터로는 자기상관법에 의해 얻어지는 피치정보와 웨이브렛 영역에서의 에너지로써 비교적 낮은 신호대 잡음비에서도 음성부 검출을 가능하게 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.746-751
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• 2001

일반적으로 음향 반향 제거기에서 적응필터의 안정성을 보장하기 위해서 동시통화 검출기(DTD)를 사용하여 원단화자 신호와 근단화자 신호의 존재 여부에 따라 적응필터 계수의 적응 여부를 결정한다. 본 논문에서는 두 개의 상호상관계수를 이용하여 계산량과 메모리 소자수 면에서 효율적인 동시통화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 마이크로폰의 입력신호와 추정된 반향 신호간의 상호상관계수, 그리고 마이크로폰의 입력신호와 오차신호간의 상호상관계수를 이용하여, 주행 상황과 같이 심한 잡음 환경에서도 동시통화 구간의 시작점과 끝점 검출에 강인한 특성을 갖는다. 또한, 기존의 상호상관도를 이용하는 방법에 비하여 적은 양의 계산과 메모리를 필요로 하여 저가의 고정소수점 DSP를 이용한 실시간 구현에 적합하다. 성능 평가를 위하여 차내 핸즈프리 통신 환경에서 얻은 실측 데이터를 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.431-438
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• 2020

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.377-379
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• 2000

대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1984년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.66-69
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• 1984

This paper is a study on the Endpoint Detection for Korean Speech Recognition. In speech signal process, analysis parameter was classification from Zero Crossing Rate(Z.C.R), Log Energy(L.E), Energy in the predictive error(Ep) and fundamental Korean Speech digits, /영/-/구/ are selected as date for the Recognition of Speech. The main goal of this paper is to develop techniques and system for Speech input ot machine. In order to detect the Endpoint, this paper makes choice of Log Energy(L.E) from various parameters analysis, and the Log Energy is very effective parameter in classifying speech and nonspeech segments. The error rate of 1.43% result from the analysis.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2216-2219
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• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.