• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.327-329
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식 시스템을 개발하기 위해 딥러닝 기반의 워드 임베딩(word embedding) 자질과 문장의 형태적 특징 및 기구축 사전(lexicon) 기반의 자질 구성 방법을 제안하고, bi-directional LSTM, CNN, CRF과 같은 모델을 이용하여 구성된 자질을 학습하는 방법을 제안한다. 실험 데이터는 2017 국어 정보시스템 경진대회에서 제공한 2016klpNER 데이터를 이용하였다. 실험은 전체 4258 문장 중 학습 데이터 3406 문장, 검증 데이터 426 문장, 테스트 데이터 426 문장으로 데이터를 나누어 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 모델은 BIO 태깅 방식의 개체 청크 단위 성능 평가 결과 98.9%의 테스트 정확도(test accuracy)와 89.4%의 f1-score를 나타냈다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.327-329
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식 시스템을 개발하기 위해 딥러닝 기반의 워드 임베딩(word embedding) 자질과 문장의 형태적 특징 및 기구축 사전(lexicon) 기반의 자질 구성 방법을 제안하고, bi-directional LSTM, CNN, CRF과 같은 모델을 이용하여 구성된 자질을 학습하는 방법을 제안한다. 실험 데이터는 2017 국어 정보시스템 경진대회에서 제공한 2016klpNER 데이터를 이용하였다. 실험은 전체 4258 문장 중 학습 데이터 3406 문장, 검증 데이터 426 문장, 테스트 데이터 426 문장으로 데이터를 나누어 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 모델은 BIO 태깅 방식의 개체 청크 단위 성능 평가 결과 98.9%의 테스트 정확도(test accuracy)와 89.4%의 f1-score를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.113-116
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• 2016

본 논문에서는 사람의 수작업을 통해서 작업을 하고 있는 도로 노면 문자 도색 작업을 자동화하기 위해 문자의 요소 인식과 인식한 결과로 문자 구성 정보를 전달하고, 이 정보를 이용하여 문자를 도색하는 프로그램을 구성하여 도로 노면 문자 도색 모의실험을 수행하였다. 정보처리기기에 프로그램을 구성하여 작업할 문자들을 입력 받아, 이미지 변환과 세선화와 역세선화를 거쳐 만들어진 영상에서 끝점, 2모음점, 3선 이상 모음점, 고립점 등 특징 점들을 추출하고 특징점들을 이용하여 글자를 인식하고, 특징점들을 이용하여 만든 정보를 도로 노면 문자 도색용 장비로 보낸다는 가정 하에 도색 프로그램을 수행 후, 나타난 결과를 피드백 하여 도색 프로그램을 수정하여 도로 노면 문자 도색 작업에 쓸 수 있는 성능의 결과를 구성하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.4
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• pp.471-480
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• 2001

In this thesis, we perform the experiment of speaker recognition by identifying vowels in the pronunciation of each speaker using Adaptive Resource Theory 2(ART2) model. The 5 adult males and 5 adult females pronounce from 0 to 9 digits. We extract the vowels from the pronunciation of each speaker first, we are extracted characteristic coefficient through a pitch detection algorithm, a LPC analysis, and a LPC cepstral analysis to generate an input pattern of ART2. The experimental results showed that pitch coefficients are somewhat more enhanced than LPC or LPC cepstral coefficient.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.461-464
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• 2018

최근 학술문헌이 급격하게 증가함에 따라, 학술문헌간의 연결성 및 메타데이터 추출 등의 핵심 자원으로서 활용할 수 있는 참고문헌에 대한 활용 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 학술지의 참고문헌이 가진 각 메타데이터를 자동적으로 인식하여 추출할 수 있는 참고문헌 메타데이터 인식에 대하여, 연속적 레이블링 방법론을 기반으로 접근한다. 심층학습 기술 중 연속적 레이블링에 우수한 성능을 보이고 있는 Bidirectional GRU-GRU CRF 모델을 기반으로 참고문헌 메타데이터 인식에 적용하였으며, 2010년 이후의 10종의 학술지내의 144,786건의 논문을 활용하여 추출한 169,668건의 참고문헌을 가공하여 실험하였다. 실험 결과, 실험집합에 대하여 F1 점수 97.21%의 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2531-2533
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• 2004

일반적으로 ECG(electrocardiogram)파형은 정상인의 경우에도 그 형태가 일정하지 않으며, 측정시간 및 측정인의 상태에 따라서도 파형이 변화하기 때문에 표준화된 ECG파형 검사로는 개인의 특성에 따른 정밀 진단이 어려웠다. 따라서 자동화된 개인별 맞춤형 진단을 위해서는 측정대상에 대한 사용자인식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지 잡음제거법을 이용하여 파형의 잡음성분을 제거하고, ECG Limb Lead III 파형의 다양한 신호간격(interval) 특성치와 미분변화량을 통한 꼭짓점 분석 등을 통하여 파형으로부터 특정인의 특징을 추출한 후 신경회로망을 이용하여 생체인식을 수행하였다. 실험은 동일한 연령대인 7명의 성인남녀를 대상으로 하였고, 재현성을 평가하기 위해서 인위적인 변화(커피, 담배, 알코올 섭취 및 스트레스)후의 ECG파형을 측정, 특정인 인식률을 실험한 결과 실험에 이용된 제한된 변동 내에서 90.9%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.56-60
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• 1999

본 논문은, 자동차에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 잡음이 섞인 음성을 대상으로, 잡음에 강인한 파라미터들을 사용하여 인식기들을 구축하였으며, 이들 파라미터를 비교 평가하였다. 실험에 사용된 음성 데이터는 차종, 속도, 도로 환경, 라디오 ON/OFF, 창문 개폐여부 등 다양한 잡음 환경에서 수집하였다. 실험에서 비교된 파라미터는 MFCC(Mel-Blrequency Cepstral Coefficient)와 PLP(Perceptually Linear Prediction) 이며, 각각의 파라미터에 대해서 MKM(Modified k-mean)을 이용하여 코드북을 작성하였고, DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 인식알고리즘으로 사용하였다. 실험 결과로서, 아스팔트 도로에서 창문을 닫고, 라디오를 켜지 않은 상태에서 60km/h로 주행시 $96.25\%$로 가장 높은 인식률을 얻었고, 고속도로에서 창문을 열고 100km/h로 주행시에는$60\%$로 가장 낮은 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.103-106
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• 1998

본 논문에서는 전이중(full duplex)으로 동작하는 멀티미디어 PC의 음성 명령어 인식기의 성능 향상을 위한 적응 음향 반향 제거기를 구현하였다. 최근 들어 일고 있는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 쉽고 친밀하게 하려는 노력은 음성으로 제어하는 컴퓨터의 탄생을 예고하고 있다. 이러한 시스템을 전이중 모드에서 사용할 경우 음향 반향은 피할 수 없는 현상이다. 본 논문에서는 이러한 음향 반향을 제거하기 위해서 서브밴드 적응 필터 구조를 이용하여 실시간 처리가 가능한 음향 반향 제거기를 설계하였다. 또한, 동시통화시 음성의 왜곡을 줄이는 스위칭 구조를 사용하였다. 동시통화의 검출은 상호상관도를 이용하여 구현하였다. 이렇게 구현된 반향제거기를 음향 입출력 루틴과 음성 인식기와 결합하여 Windows 95상에서 실시간으로 동작하는 음성 명령어 인식 소프트웨어를 완성하였다. 모의 실험 및 실시간 실험을 통하여 반향 제거기의 성능을 검증하였고, 음성인식 실험을 수행하여 반향 제거기가 인식율 향상에 기여함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.386-388
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• 2018

본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.182-185
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• 2008

테이블 탑 디스플레이는 사람에게 친숙한 상호작용의 수단인 손을 인터페이스 수단으로 이용하는 일종의 탁자형 터치스크린이다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 사용자 독립적인 온라인 필기 숫자를 인식하는 연구를 수행하였다. 이로 인해 추후 진행될 다중 사용자의 한글, 영문, 특수기호의 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 사용자별 손가락 궤적으로 기준점을 잡고, 각 사용자별 필기궤적에서 대표점 추출과 16-방향 체인코드변환을 수행하였다, 변환된 체인코드의 학습 및 필기숫자 인식에 확률 통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 실험에 사용된 데이터는 총 300개의 데이터를 사용 하였고, 학습은 10회 복제하여 총 3000개의 데이터로 수행하였다. 각 사용자별 데이터를 100개씩 인식 실험에 사용하여 각각 93%, 94%의 정인식율을 보였다.