• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.951-959
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• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.214-216
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• 2006

Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.212-214
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• 2012

한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.105.2-105
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• 2001

This paper studies continuous Korean Sign Language (KSL) recognition using color vision. In recognizing gesture words such as sign language, it is a very difficult to segment a continuous sign into individual sign words since the patterns are very complicated and diverse. To solve this problem, we disassemble the KSL into 18 hand motion classes according to their patterns and represent the sign words as some combination of hand motions. Observing the speed and the change of speed of hand motion and using state automata, we reject unintentional gesture motions such as preparatory motion and meaningless movement between sign words. To recognize 18 hand motion classes we adopt Hidden Markov Model (HMM). Using these methods, we recognize 5 KSL sentences and obtain 94% recognition ratio.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.6 no.4
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• pp.127-132
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• 2014

This paper describes a robust speech recognition technique by reconstructing spectral components mismatched with a training environment. Although the cluster-based reconstruction method can compensate the unreliable components from reliable components in the same spectral vector by assuming an independent, identically distributed Gaussian-mixture process of training spectral vectors, the presented method exploits the temporal dependency of speech to reconstruct the components by introducing a hidden-Markov-model prior which incorporates an internal state transition plausible for an observed spectral vector sequence. The experimental results indicate that the described method can provide temporally consistent reconstruction and further improve recognition performance on average compared to the conventional method.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.21 no.1
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• pp.40-45
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• 2015

In this paper, we present an algorithm for the analysis of poses while playing table-tennis using action recognition. We use Kinect as the 3D sensor and 3D skeleton data provided by Kinect for further processing. We adopt a spherical coordinate system and feature selected using k-means clustering. We automatically detect the starting and ending frame and discriminate the action of table-tennis into two groups of forehand and backhand swing. Each swing is modeled using HMM(Hidden Markov Model) and we used a dataset composed of 200 sequences from two players. We can discriminate two types of table tennis swing in real-time. Also, it can provide analysis according to similarities found in good poses.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.12
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• pp.1437-1445
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• 2014

A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.306-308
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• 1999

사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.137-141
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• 1999

기술의 발달로 인해 수많은 용어들이 생성되고 있다. 이들은 대부분 전문용어이며 이는 비영어권 국가인 우리나라에 도입될 때, 외래어나 원어형태로 도입된다. 그런데 외래어나 원어형태의 전문용어는 형태소 분석기, 색인기 등의 시스템에서 오류의 원인이 되어, 이를 전처리기로 사용하는 자연언어처리 시스템의 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 외래어나 원어로 된 전문용어를 처리하기 위한 전단계로서 문서에서 자동적으로 외래어를 인식하고 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 외래어 추출 문제를 태깅문제로 변환하여, 태깅 문제를 해결하는 기법 중의 하나인 은닉마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용하여 외래어 추출을 하였다. 그 결과 94.90%의 재현률과 95.41%의 정확도를 나타내었다.