• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.40-43
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• 1999

본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.237-248
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• 1992

본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 이루어진 한글의 특성을 이응하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정함으로써 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출한다. 이와 같은 통계적 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률을 향상시켰다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.3
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• pp.91-98
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• 2000

In this paper we design implement the speaker verification system for verifying personal identification using voice. Filter bank magnitude was used as a feature parameter and code-book was made using LBG a1gorithm. The code book convert feature parameters into code sequence. The difference between reference pattern and input pattern measures using DTW(Dynamic Time Warping). The similarity measured using DTW and threshold value derived from deviation were used to discriminate impostor from client speaker.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.568-576
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• 2003

This paper proposes a moving object tracking algorithm by using hierarchical search method in dynamic scenes. Proposed algorithm is based on two main steps: generation step of initial model from different pictures, and tracking step of moving object under the time-yawing scenes. With a series of this procedure, tracking process is not only stable under far distance circumstance with respect to the previous frame but also reliable under shape variation from the 3-dimensional(3D) motion and camera sway, and consequently, by correcting position of moving object, tracking time is relatively reduced. Partial Hausdorff distance is also utilized as an estimation function to determine the similarity between model and moving object. In order to testify the performance of proposed method, the extraction and tracking performance have tested using some kinds of moving car in dynamic scenes. Experimental results showed that the proposed algorithm provides higher performance. Namely, matching order is 28.21 times on average, and considering the processing time per frame, it is 53.21ms/frame. Computation result between the tracking position and that of currently real with respect to the root-mean-square(rms) is 1.148. In the occasion of different vehicle in terms of size, color and shape, tracking performance is 98.66%. In such case as background-dependence due to the analogy to road is 95.33%, and total average is 97%.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.39 no.6
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• pp.421-429
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• 2005

Purpose: It has been postulated that dopamine release in the striatum underlies the reinforcing properties of nicotine. Substantial evidence in the animal studies demonstrates that nicotine interacts with dopaminergic neuron and regulates the activation of the dopaminergic system. The aim of this study was to visualize the dopamine release by smoking in human brain using PET scan with $[^{11}C]raclopride$. Materials and Methods: Five male non-smokers or ex-smokers with an abstinence period longer than 1 year (mean age of $24.4{\pm}1.7$ years) were enrolled in this study $[^{11}C]raclopride$, a dopamine D2 receptor radioligand, was administrated with bolus-plus-constant infusion. Dynamic PET was performed during 120 minutes ($3{\times}20s,\;2{\times}60s,\;2{\times}120s,\;1{\times}180s\;and\;22{\times}300s$). following the 50 minute-scanning, subjects smoked a cigarette containing 1 mg of nicotine while in the scanner. Blood samples for the measurement of plasma nicotine level were collected at 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 45, 60, and 90 minute after smoking. Regions for striatal structures were drawn on the coronal summed PET images guided with co-registered MRI. Binding potential, calculated as (striatal-cerebellar)/cerebellar activity, was measured under equilibrium condition at baseline and smoking session. Results: The mean decrease in binding potential of $[^{11}C]raclopride$ between the baseline and smoking in caudate head, anterior putamen and ventral striatum was 4.7%, 4.0% and 7.8%, respectively. This indicated the striatal dopamine release by smoking. Of these, the reduction in binding potential in the ventral striatum was significantly correlated with the cumulated plasma level of the nicotine (Spearman's rho=0.9, p=0.04). Conclusion: These data demonstrate that in vivo imaging with $[^{11}C]raclopride$ PET could measure nicotine-induced dopamine release in the human brain, which has a significant positive correlation with the amount or nicotine administered bt smoking.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.385-396
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• 2005

In this paper, a new structural approach to on-line signature verification is presented. A primitive pattern is defined as a part segmented by a local minimal position of speed. And a structural description of signature is composed of subpatterns which are defined as such forms as rotation shape, cusp shape and bell shape, acquired by composition of the primitives regarding the directional changes. As the matching method to find identical parts between two signatures, a modified DP(dynamic programming) matching algorithm is presented. And also, variation and complexity of local parts are computed from the training samples, and reference model and decision boundary are derived from these. Error rate, execution time and memory usage are compared among the functional approach, the parametric approach and the proposed structural approach. It is found that the average error rate can be reduced from 14.2% to 4.05% when the local parts of a signature are weighted and the complexity is used as a factor of decision threshold. Though the error rate is similar to that of functional approaches. time consumption and memory usage of the proposed structural approach are shown to be very effective.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.209-219
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• 2004

In order to implement a real time hardware for keyword spotting, we propose a Single-End-Point DTW(SEP-DTW) algorithm which is simple and less complex for computation. The SEP-DTW algorithm only needs a single end point which enables efficient applications, and it has a small wont of computations because the global search area is divided into successive local search areas. Also, we adopt new local constraints and a new distance measure for a better performance of the SEP-DTW algorithm. Besides, we make a normalization of feature same vectors so that they have the same variance in each frequency bin, and each frame has the same energy levels. To construct several reference patterns for each keyword, we use a clustering algorithm for all training patterns, and mean vectors in every cluster are taken as reference patterns. In order to detect a key word for input streams of speech, we measure the distances between reference patterns and input pattern, and we make a decision whether the distances are smaller than a pre-defined threshold value. With isolated speech recognition and keyword spotting experiments, we verify that the proposed algorithm has a better performance than other methods.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.6
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• pp.151-156
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• 2015

In this paper, we have proposed personal multimodal biometric authentication system based on face detection, recognition and speaker verification for smart-phone environment. Proposed system detect the face with Modified Census Transform algorithm then find the eye position in the face by using gabor filter and k-means algorithm. Perform preprocessing on the detected face and eye position, then we recognize with Linear Discriminant Analysis algorithm. Afterward in speaker verification process, we extract the feature from the end point of the speech data and Mel Frequency Cepstral Coefficient. We verified the speaker through Dynamic Time Warping algorithm because the speech feature changes in real-time. The proposed multimodal biometric system is to fuse the face and speech feature (to optimize the internal operation by integer representation) for smart-phone based real-time face detection, recognition and speaker verification. As mentioned the multimodal biometric system could form the reliable system by estimating the reasonable performance.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.185-189
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• 2009

무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.