• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.127-130
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• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.59-62
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• 1998

본 논문에서는 한국전자통신연구원의 Handy Combi 응용 도메인을 대상으로 한 화자독립 연속음성인식 시스템 개발에 관하여 기술한다. 불특정화자가 자연스럽게 발음한 연속음성을 인식하는 기술은 펜인식 등과 더불어 멀티모달 인터페이스의 핵심 요소로서, 이동 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 처리하는 지능형 에이전트에 구현을 위해 필수적으로 개발되어야 하는 기술이다. 본 논문에서는 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 연속음성인식 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC를 사용하였으며, 음소 모델의 강인한 훈련을 위해 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 방식을 도입하였다. 인식단계에서는 인식속도를 개선시키기 위해 beam-search 기법을 적용하였다. 인식 실험 결과, 99.7%의 어절 인식률과 98.8%의 문장 인식률을 얻었으며, 최종적인 문장의 이해도는 99% 이상이었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.342-345
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• 2013

본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.414-418
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• 2008

하천유지유량에 대한 인식과 개념은 시대와 사회, 경제의 발전에 따라 변화되어 새로운 물 배분 패러다임에 입각한 하천유지유량이 정립되고 있다. 우리나라에서 하천유지유량의 필요성이 제기되기 시작한 것은 댐 건설 이후부터이며, 하구의 염수침입을 방지하기 위해 하천에서 기본적으로 유지되어야 할 필요수량을 정하면서 부터이다. 실제적인 하천유역의 관리에서 댐 건설 이전에는 하천의 유량을 조절할 수 있는 능력이 거의 없었기 때문에 하천유지유량의 설정 자체가 크게 의미를 갖지 못하였다. 우리나라 하천유지유량의 주요 기능은 1960년대 이전에는 하천의 주운기능, 1970년대는 하구의 염수침입방지 기능, 1980년대는 수질보전을 위한 희석용수의 기능으로 인식되었으며, 1990년대 이후 환경에 대한 인식 변화로 수질과 함께 하천생태계 보전의 필요성이 증가하여 이에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔고, 2000년대에 들어서는 자연환경을 중심으로 하는 하천유지유량과는 별도의 용수개념인 사회환경 개선을 위한 환경개선용수의 도입의 필요성이 제기되고 있다. 하천유지유량에서 고려하는 항목은 갈수량을 기준으로 하고 하천기능 유지에 필요한 하천생태 및 하천수질 보전을 기본항목으로 하여 고려하도록 하며, 현실적으로 하천유지유량 산정 검토시 부수적인 미미한 비중을 차지하고 있는 하천경관, 하구막힘 방지, 지하수위 유지, 하천시설물 보호, 염수침입 방지 등의 항목은 필요항목으로 구분하되 하천 상황에 따라 추가적인 항목에 대한 검토가 필요한 경우 감안할 수 있도록 하였다. 갈수량의 산정은 반드시 유역 개발과 각종 유수사용, 수공구조물에 의한 유량 조절 효과가 없는 자연상태를 기준으로 산정하도록 하고 어류생태를 고려한 필요유량 산정 시 대표어종은 하천의 특성을 고려하고 지역사회의 의견을 수렴하여 단일어종보다는 생태적 군(Guild, 군(群))을 고려하여 선정하고 최소유량의 개념보다는 계절별 유량변동성을 고려하도록 하였다. 수질보전에 필요한 필요유량 산정 목표는 생태계 서식 및 생육 환경의 보전과 인간의 물 이용 측면에서 요구되는 목표수질을 구분하여 적용하도록 하였다. 하천유지유량 이외에 친수공간 확보, 물놀이, 관광, 하천문화행사 등 사회환경 개선을 위해 하천의 일부구간 또는 일부지역에 필요한 수량은 이를 이용하고자 하는 수혜대상 집단(지자체, 특정 기관 또는 개인 등)의 요구에 의해 발생되는 수량이므로 환경개선용수로 분류하여 별도로 산정하도록 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.5
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• pp.20-27
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• 2007

In this paper, Air-interface protocols of ISO 18000-6 Type A and B applied to RFID system in UHF band are analyzed, and those algorithms are realized. Also, the improved anticollision algorithms for the Type A and B of ISO 18000-6 protocol are proposed and the performances are compared. As the results, reduction ratio of total tag recognition time of the improved ISO 18000-6 Type A algorithm is 35.2 % for 100 tags and 24.3% for 1000 tags with respect to standard algorithm, respectively. And the reduction ratio of the improved ISO 18000-6 Type B algorithm is 6.0% for 100 tags and 6.6% for 1000 tags. Therefore, the improved anticollision algorithm proposed in this paper is the advanced method improving the performance of tag recognition in the RFID system.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.12
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• pp.497-505
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• 2020

As social interest in emotional labor grows, there are many related studies in progress in recent times. However most of the studies are focused on preventing harmful effects of emotional labor or seeking effective follow-up measures from the service provider's point of view. For this reason, with focusing on the bank teller service which is one of most representative face-to-face emotional labor, this study was progressed to suggest improvement measures by identifying and analyzing the current status of visual installations at the work space for awareness improvement of emotional labor from the customer's point of view. To this end, after a prior study, an field survey of 10 banks in the first financial sector was conducted to draw out problems and finally propose improvement directions with four aspects in link with the problems presented. This study is expected to have meaning in terms of securing diversity in emotional labor related research.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.2
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• pp.180-186
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• 2004

The presence of noise in speech signals degrades the performance of recognition systems in which there are mismatches between the training and test environments. To make a speech recognizer robust, it is necessary to compensate these mismatches. In this paper, we studied about an improvement of stochastic feature extraction based on band-SNR for robust speech recognition. At first, we proposed a modified version of the multi-band spectral subtraction (MSS) method which adjusts the subtraction level of noise spectrum according to band-SNR. In the proposed method referred as M-MSS, a noise normalization factor was newly introduced to finely control the over-estimation factor depending on the band-SNR. Also, we modified the architecture of the stochastic feature extraction (SFE) method. We could get a better performance when the spectral subtraction was applied in the power spectrum domain than in the mel-scale domain. This method is denoted as M-SFE. Last, we applied the M-MSS method to the modified stochastic feature extraction structure, which is denoted as the MMSS-MSFE method. The proposed methods were evaluated on isolated word recognition under various noise environments. The average error rates of the M-MSS, M-SFE, and MMSS-MSFE methods over the ordinary spectral subtraction (SS) method were reduced by 18.6%, 15.1%, and 33.9%, respectively. From these results, we can conclude that the proposed methods provide good candidates for robust feature extraction in the noisy speech recognition.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.137-147
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• 2023

This paper presents a motion-capture-based projection VR system to explore the effectiveness of gamification in improving environmental awareness. We examine the key components of positive and negative VR game content and analyze the impact of individual and cooperative play methods on promoting sustainable behaviors. Our findings are as follows. Firstly, we discovered that the use of positive content in individual play mode was effective in improving awareness of the importance of recycling. Secondly, we confirmed that the use of positive content in cooperative play mode and the use of negative content in individual play mode were each effective in enhancing awareness of the seriousness of environmental pollution. Thirdly, we found that experiencing positive content first, followed by negative content, in individual play mode was effective in increasing interest in the environment. Based on these findings, we determined that adjusting the order of use of positive and negative content is more effective than simply using positive or negative content alone for improving environmental awareness. Moreover, considering the importance of recycling, the seriousness of environmental pollution, and the level of interest in the environment, we confirmed that individual play mode is effective and cooperative play mode can be more effective depending on the measure.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.35-40
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습구조는 일반화된 델타학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식성능을 평가하기 위해 2차원 좌표평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.123-126
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• 1998

기존의 DTW를 이용한 화자 인식 시스템은 DTW의 단점이라 할 수 있는 과다한 계산량을 갖는다는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 텍스트 종속 화자 인식 시스템에서 피치 분포도를 갖는 개별 화자의 lDTW를 수행하기 전에 시간축 스케일링을 이용한 전처리로 인식시의 계산량을 감소시키는 과정을 미리 수행할 후 감소된 기준패턴들의 입력신호에 대해서만 DTW를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법을 실험하였을 경우 87.5%의 평균 처리 시간이 감소하였고, 더불어 인식률 감소는 거의 없었다.