• 정보화사회
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• s.172
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• pp.47-56
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• 2005

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.442-446
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• 2022

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 혹은 Speech-to-Text(STT)는 컴퓨터가 사람이 말하는 음성 언어를 텍스트 데이터로 전환하는 일련의 처리나 기술 등을 일컫는다. 음성 인식 기술이 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용됨에 따라 높은 수준의 정확도와 더불어 다양한 분야에 적용할 수 있는 음성 인식 기술에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 다만 한국어 음성 인식의 경우 기존 선행 연구에 비해 예사말/높임말의 구분이나 어미, 조사 등의 인식에 어려움이 있어 음성 인식 결과 후처리를 통한 성능 개선이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 N-Best 음성 인식 결과가 구성되었을 때 Re-ranking을 통해 한국어 음성 인식의 성능을 개선하는 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.266-270
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• 2009

IT 관련 산업의 발전에 의한 저변의 확대로 장애우들의 IT 사용 수요가 늘고 있다. 본 논문에서는 IT분야에서 가장 기초적으로 활용되는 E-Mail을 시각 장애우가 활용 하는 데에 불편함이 없도록 하는 이메일 매니저 개발에 관련된 기법에 대해 논하고자 한다. TTS(Text-To Speech : 문자 텍스트를 음성으로 전환하여 들려줌)와 음성키보드(키보드 입력 시 입력한 문자를 음성으로 알려줌) 기능으로 시각 장애우가 이메일을 사용함에 있어 불편함을 느끼지 않도록 하였으며 본 시스템의 TTS 알고리즘은 국어 표준발음법을 참고로 하여 자바로 구현 하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.102-108
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• 1999

It is important to decide processing unit in the large vocabulary speech recognition system we propose a Pseudo-Morpheme as the recognition unit to resolve the problems in the recognition systems using the phrase or the general morpheme. We implement a morphological analysis system and tagger for Pseudo-Morpheme. The speech processing system using this pseudo-morpheme can get better result than other systems using the phrase or the general morpheme. So, the quality of the whole spoken language translation system can be improved. The analysis-ratio of our implemented system is similar to the common morphological analysis systems.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.6
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• pp.63-72
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• 2018

The human voice is one of the easiest methods for the information transmission between human beings. The characteristics of voice can vary from person to person and include the speed of speech, the form and function of the vocal organ, the pitch tone, speech habits, and gender. The human voice is a key element of human communication. In the days of the Fourth Industrial Revolution, voices are also a major means of communication between humans and humans, between humans and machines, machines and machines. And for that reason, people are trying to communicate their intentions to others clearly. And in the process, it contains various additional information along with the linguistic information. The Information such as emotional status, health status, part of trust, presence of a lie, change due to drinking, etc. These linguistic and non-linguistic information can be used as a device for evaluating the individual's credit worthiness by appearing in various parameters through voice analysis. Especially, it can be obtained by analyzing the relationship between the characteristics of the fundamental frequency(basic tonality) of the vocal cords, and the characteristics of the resonance frequency of the vocal track.In the previous research, the necessity of various methods of credit evaluation and the characteristic change of the voice according to the change of credit status were studied. In this study, we propose a personal credit discriminator by machine learning through parameters extracted through voice.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.35-43
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• 2000

This paper was studied on developmental direction of telecommunications for disabilities welfare. Method of this study is delphi method. Persons with disabilities is classed as motor disability, visual handicap, hearing impairment, and language and speech disorders. Persons with motor disability is needs as follow, speed recognition technology, video recognition technology, breath capacity recognition technology. Persons with visual handicap is needs as follow, display recognition technology, speed recognition technology, text recognition technology, intelligence conversion handling technology, video recognition - speed synthetic technology. Persons with hearing impairment and language - speech disorders is needs as follow, speed signal handling technology, speed recognition technology, intelligence conversion handling technology, video recognition technology, speed synthetic technology the results of this study is as follow: first, disabilities telecommunications organization must be constructed. Second, persons with disabilities in need of universal service. Third, Persons with disabilities in need of information education, Fourth, studying for telecommunications in need of support. Fifth, small telecommunications company in need of support. Sixth, software industry in need of new development. Seventh, Persons with disabilities in need of standard guideline for telecommunications.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.4
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• pp.40-46
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• 1999

This paper introduce a Koran-Japanese machine translation system which is a module in the spoken language interpreting system It is implemented based on the TDMT(Transfre Driven Machine Translation). We define a new unit of translation so called TOKEN. The TOKEN-based translation method resolves nonstructural feature in Korean sentences and increases the quaity of translating results. In our system, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing semi-parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed generating module. We constructed the generation dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 600 utterances which is collected from travel planning domain The success-ratio of our system is 87% on restricted testing environment and 71% on unrestricted testing environment.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.901-904
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• 2020

본 시스템은 세 단계의 모델을 복합적으로 구성하여 이루어진다. 첫 단계로 사람의 음성언어를 텍스트로 전환한 후 사용자의 발화 의도를 분류해내는 BoW방식을 이용해 인간의 명령을 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘을 구성한다. 이후 YOLOv3-tiny를 이용한 실시간 영상처리모델과 OctoMapping모델을 활용하여 주변환경에 대한 3차원 지도생성 후 지도데이터를 기반으로하여 동작하는 기구제어 알고리즘 등을 ROS actionlib을 이용한 관리자시스템을 구성하여 ROS와 딥러닝을 활용한 편리한 인간-로봇 상호작용 시스템을 제안한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.6
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• pp.31-37
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• 2013

Modern graphic processors, multimedia processors and audio processors mostly use floating-point number. High-level language such as C and Java use both single precision and double precision floating-point number. In this paper, an algorithm which computes the reciprocal of double precision floating-point number using a 32 bit multiplier is proposed. It divides the mantissa of double precision floating-point number to upper part and lower part, and calculates the reciprocal of the upper part with Newton-Raphson algorithm. And it computes the reciprocal of double precision floating-point number with calculated upper part reciprocal as the initial value. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the mantissa of floating-point number, the average number of multiplications per an operation is derived from some reciprocal tables with varying sizes.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.