Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1278-1281
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2021
본 논문에서는 시각장애인들의 지하철 이용의 불편함을 최소화할 수 있는 내비게이션 앱을 개발하였다. 스마트폰 카메라가 전방을 인식하여 사물을 판단 후 장애물 혹은 위험요소를 사용자에게 음성으로 전달한다. 또한, 사용자의 원활한 지하철 이용을 위해 공공데이터를 활용하여 지하철 환승 정보, 화장실, 출구 정보 등의 이동 편의를 위한 실질적인 정보를 제공한다. 시각장애인은 본 앱을 활용하여 지하철을 더욱 편하고 안전하게 이용할 수 있다.
Kyung-Duk Seo;Kwang-Jin Ahn;Ji-Yun Ahn;Kyung-Wook Ha
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.972-973
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2023
2022년 등록된 장애인은 265만 3,000명으로 전체 인구 대비 5.2%를 기록했으며, 그중 시각장애인은 9.5%에 해당한다. 그들은 여가문화 활동, 대중교통 이용, 무인기 이용에 어려운 점이 있듯이 일상생활에 많은 불편한 점이 있다. 특히 제품의 미비한 점자 시스템으로 인한 문제점을 해결하기 위해 '물품인식 제어장치'를 고안했으며, 제품의 바코드를 스캔한 후 제품에 대한 정보를 점자로 출력과 동시에 음성으로 출력하여 시각장애인에게 올바른 정보를 제공한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.175-178
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2002
본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.511-513
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2000
PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1083-1085
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2017
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
The exact pitch (fundamental frequency) extraction is important in speech signal processing like speech recognition, speech analysis and synthesis. However the exact pitch extraction from speech signal is very difficult due to the effect of formant and transitional amplitude. So in this paper, the pitch is detected after the elimination of formant ingredients by flattening the spectrum in frequency region. The effect of the transition and change of phoneme is low in frequency region. In this paper we proposed the new flattening method of log spectrum and the performance was compared with LPC method and Cepstrum method. The results show the proposed method is better than conventional method.
This paper describes the effect of new recognition unit, a unit based on semisyllable, and its post processing method. A recognition unit based on semi-syllable expresses Korean connected digit's coarticulation effect. An existing method using semi-syllable limits next models, derived from current recognized models, to make complete connected digit sequence. However, this paper uses a new method to make complete connected digit sequence. The new post-processing method recognizes isolated digit words which include digits sequence from the digit combinations being able to occur from current recognized semi-syllable sequence. This method gives an improved accuracy rate than that of existing method. This new post processing provides two advantages. 1) It corrects current mis-recognized semi-syllable unit. 2) When people say each digit, they say it without regard to saying duration.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.648-651
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2010
웰빙의 바람을 타고 이제 자신의 건강을 관리하는 사람들이 많아지고, 흡연에 대한 좋지 않은 인식이 높아지면서 금연의 열풍이 강하게 불고 있다. 하지만 금연을 한다고 해도 주위의 담배연기는 우리 몸의 건강을 해치기 때문에 담배연기로부터 해방되기는 매우 어렵다. 실제로 흡연하는 배우자를 가진 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 심장병 발생률은 40%, 폐암 발생률은 30%가 더 높다. 따라서 본 논문에서는 간접흡연이 인체의 조음기관에 미치는 영향을 분석하기 위해 간접흡연에 따른 음성의 변화를 측정하고 비교, 분석하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 간접흡연 전과 후의 음성을 수집하여 음성분석학적 요소 기술 중 Pitch, Jitter, Shimmer 등의 성대 진동 요소를 적용하고 인체 내의 공명기관을 분석하는 Formant를 적용하여 실험을 수행하여 간접흡연이 음성에 미치는 영향을 연구하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.750-762
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2019
The importance of the call center as a contact point for the enterprise is growing. However, call centers have difficulty with their operating agents due to the agents' lack of knowledge and owing to frequent agent turnover due to downturns in the business, which causes deterioration in the quality of customer service. Therefore, through an N-bank call center case study, we developed a system to reduce the burden of keeping up business knowledge and to improve customer service quality. It is a "real-time agent advisor" system that provides agents with answers to customer questions in real time by combining AI technology for speech recognition, natural language processing, and questions & answers for existing call center information systems, such as a private branch exchange (PBX) and computer telephony integration (CTI). As a result of the case study, we confirmed that the speech recognition system for real-time call analysis and the corpus construction method improves the natural speech processing performance of the query response system. Especially with name entity recognition (NER), the accuracy of the corpus learning improved by 31%. Also, after applying the agent advisor system, the positive feedback rate of agents about the answers from the agent advisor was 93.1%, which proved the system is helpful to the agents.
In this paper, we propose a channel normalization method to improve the performance of CMS (cepstral mean subtraction) which is widely adopted to normalize a channel variation for speech and speaker recognition. CMS which estimates the channel effects by averaging long-term cepstrum has a weak point that the estimated channel is biased by the formants of voiced speech which include a useful speech information. The proposed Formant-broadened Cepstral Mean Subtraction (FBCMS) is based on the facts that the formants can be found easily in log spectrum which is transformed from the cepstrum by fourier transform and the formants correspond to the dominant poles of all-pole model which is usually modeled vocal tract. The FBCMS evaluates only poles to be broadened from the log spectrum without polynomial factorization and makes a formant-broadened cepstrum by broadening the bandwidths of formant poles. We can estimate the channel cepstrum effectively by averaging formant-broadened cepstral coefficients. We performed the experiments to compare FBCMS with CMS, PFCMS using 4 simulated telephone channels. In the experiment of channel estimation, we evaluated the distance cepstrum of real channel from the cepstrum of estimated channel and found that we were able to get the mean cepstrum closer to the channel cepstrum due to an softening the bias of mean cepstrum to speech. In the experiment of text-independent speaker identification, we showed the result that the proposed method was superior than the conventional CMS and comparable to the pole-filtered CMS. Consequently, we showed the proposed method was efficiently able to normalize the channel variation based on the conventional CMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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