• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.41-50
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• 1994

본 연구는 단어 패턴 중 유사한 특성의 정보에 기초를 둔 DMS(Dynamic Multi-Section) 모델을 제안한다. 이 모델은 각각의 단어를 몇 개의 구간(Section)의 시계열로 분할하고, 각각의 구간 모두에 지속 시간 정보와 구간을 대표하는 특징 벡터를 구간의 정보로 등록해 둔 것이다. 단어 패턴에서 모델을 작성하는 절차는 대표 특징 벡터와 지속 시간의 정보를 거리에 따라 반영하면서 단어 패턴과 모델과의 매칭을 반복하여 매칭에 의한 누적 거리가 최소로 되도록 하는 것이다. 제안된 음성 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위해 DP 방법, HMM 방법 및 MSVQ 방법에 의한 음성 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 또한 제안된 DMS 모델을 이용한 음성 인식시에도 DMS/DP 방법에 의한 인식 및 DMS/VQ에 의한 인식률은 89.3%이다. 또한 DMS 모델을 이용한 DMS/DP에 의한 인식률은 95.8%이고, DMS/VQ에 의한 인식률은 96.8%이다. 그러므로, DMS 모델을 이용한 DMS/VQ 방법에 의한 인식이 일반적으로 많이 이용되고 잇는 DP 방법이나 HMM 방법 및 MSVQ 방법과 비교해 볼 때 인식률도 우수하며, 기억 용량 및 계산량도 감소되어, 본 연구에서 제안하는 DMS 모델의 유용성이 입증되었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1933-1939
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• 1990

In this paper, we proposed an algorithm which used backtracking method to get time information, and it be modelled DMS (Dynamic Multisection) by feature vectors and time information whic are represented to similiar feature in word patterns spoken during continuous time domain, for Korean Speech recognition by independent speaker using DMS. Each state of model is represented time sequence, and have time information and feature vector. Typical feature vector is determined as the feature vector of each state to minimize the distance between word patterns. DDD Area names are selected as recognition wcabulary and 12th LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameter. State of model is made 8 multisection and is used 0.2 as weight for time information. Through the experiment result, recognition rate by DMS model is 94.8%, and it is shown that this is better than recognition rate (89.3%) by MSVQ(Multisection Vector Quantization) method.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권4호
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• pp.42-50
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• 2008

본 논문에서는 원격 의료 서비스를 위한 생체 신호 취득 및 전송 시스템의 실시간 신뢰성을 보장하기 위하여 ZigBee와 SIP/RTP를 기반으로 하는 실시간 생체 신호 전송 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 구현하였다. 기존의 시스템은 ZigBee기반의 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 사용자의 ECG 및 기타 생체 신호를 수집한다. 이 때 연속된 ECG 전송에 의하여 채널이 과다하게 점유되어 ECG 이외의 생체 신호를 전송할 때 패킷의 손실이 발생한다. 또한 하나의 RTP 세션을 통해 사용자의 음성과 ECG 및 기타 생체 신호를 순차적으로 전송하기 때문에 과중한 전송 스레드 부하와 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ECG 전송 모듈의 채널 점유 문제를 해결하기 위해 Bluetooth를 보조 전송 수단으로 사용하고 복수의 RTP 세션과 전송 스레드를 사용하여 전송지연을 감소시키는 방법을 사용하였다. 또한 이산 웨이블릿 리프팅과 다단계 벡터 양자화 기반의 압축 방법을 적용하여 전송 및 저장되는 ECG를 압축하여 관리하는 구조를 제안하고 구현하였다. ECG의 압축은 데이터의 전송량을 감소시켜 시스템의 실시간 신뢰성을 향상시키며 데이터베이스의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 결과적으로 기존의 시스템에 대하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 안정성을 확보할 수 있었고 실시간 전송 모듈의 프로세스 점유율을 약 20% 감소시킬 수 있었으며 실제 측정한 ECG를 압축한 결과 25.6:1의 압축률에서 약 3.25%의 PRD를 가지는 효율적인 ECG 관리가 이루어질 수 있었다.