• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.925-928
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• 2008

현대 사회의 정보처리 기술은 디지털 기술을 기반으로 하여 빠르게 성장하고 있다. 이러한 디지털 처리기술은 신호를-음성 및 영상처리- 전달하고 해석하는 과정에서 다양한 방법을 사용하여 신호를 획득, 저장하고 있다. 효과적인 신호처리를 위해 다양한 필터가 사용되고 있으며 대표적인 디지털 필터로써는 FIR 필터와 IIR 필터가 있다. 디지털 FIR 필터는 IIR 필터에 비해 안정적이며, 선형위상 응답특성을 갖고 있다. 하지만, 디지털 FIR 필터의 불연속 구간에서의 깁스현상이 발생하는 문제점을 가지며 이것을 극복하는 것이 주요한 관건이라 하겠다. 따라서 본 논문에서는 창함수를 이용한 FIR 필터를 제시하였으며, 기존에 사용한 창함수와 비교를 통하여 성능의 우수함을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.74-79
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• 2010

단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 춘계학술대회
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• pp.175-178
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• 1992

This paper proposes a method called linear prediction (a high performant technique in digital speech processing) for analyzing digital ECG signals. There are several significant properties indicating that ECG signals have an important feature in the residual error signal obtained after processing by Durbin's linear prediction algorithm. The ECG signal classification puts an emphasis on the residual error signal. For each ECG's QRS complex. the feature for recognition is obtained from a nonlinear transformation which transforms every residual error signal to set of three states pulse-cord train relative to the original ECG signal. The pulse-cord train has the advantage of easy implementation in digital hardware circuits to achive automated ECG diagnosis. The algorithm performs very well feature extraction in arrythmia detection. Using this method, our studies indicate that the PVC (premature ventricular contration) detection has a at least 90 percent sensityvity for arrythmia data.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.237-243
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• 2004

A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of high­level information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.81-90
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• 2023

청지각적 평가 및 음향학적 분석은 음성평가를 위해 임상 현장에서 일반적으로 사용해오고 있다. 본 연구는 음성장애 환자의 청지각적 및 음향학적 측정 시 말 과제 효과를 조사하고자 한다. 음성장애로 진단받은 총 22명의 환자로부터 모음연장발성(/a/, /e/, /i/, /o/, /u/, /ɯ/, /ʌ/)과 연속구어('가을'표준문단의 9개 하위문장)를 녹음하였다. 음성장애 평가 및 치료 경험이 있는 2명의 음성언어치료사가 맹검 및 무작위 음성 샘플을 사용하여 GRBAS('G', 'R', 'B', 'A', 'S')척도 및 CAPE-V('OS', 'R', 'B', 'S', 'P', 'L')를 사용하여 청지각적 평가를 실시하였다. 또한, ADSV(analysis of dysphonia in speech and voice model)를 이용하여 켑스트럼 및 스펙트럼 측정치를 구하였다. 모음 유형에 따라 GRBAS 척도에서 'B'를 제외하고 청지각적 평가에 영향을 미치지 않았으나, CAPE-V에서는 'OS', 'R', 'B'에 영향을 미쳤다(p<.05). CPP 및 L/H ratio 는 모음 유형과 문장 위치의 영향을 받았다. 표준문단의 CPP값은 모든 모음에서 'G', 하위 9문장과 유의미한 부적 상관 관계가 나타났고, 특히, /e/모음(r=-.739)에서 가장 높은 상관관계를 보였다. 두 번째 문장의 CPP는 모든 모음과 높은 상관관계를 보였다. CAPE-V는 말 자극에 따라 GRBAS보다 청지각적 평가에 더 많은 영향을 받을 수 있으며, 'B' 척도, CPP, L/H ratio는 모음 유형과 자음을 포함한 문장 위치에 따라 영향을 받았다. 따라서, 음성 장애 환자의 음성 평가에서 모음을 사용할 때는 /a/뿐만 아니라 ' 기식성'음질과 음향적으로 상관성이 높은 /i/모음을 함께 사용하는 것이 유용할 수 있다. 또한 /e/모음은 한국 표준문단 '가을' 및 하위 문장들과 음향적으로 상관성이 높았으므로 문단 대신 사용할 수 있을 것이다. 또한, 음성장애 신호들이 대부분 비주기적이라는 점을 감안할 때, CPP와 함께 표준문단 중 가장 음향적으로 상관성이 높은 두 번째 문장을 사용할 수 있을 것이다. 이러한 결과는 말과제가 청지각적 평가 및 음향학적 측정에 미치는 영향에 대한 임상적 증거를 제공하며, 이는 음성장애 환자의 음성 평가에 대한 가이드라인을 제공하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.821-827
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• 2018

Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.9-18
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• 2021

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.270-277
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• 2010

본 논문에서는 독립 성분 분석 기법과 적응 지각 필터를 이용하여 잡음에 오염된 신호에서 잡음을 추정 및 제거함으로서 보다 효율적으로 오디오 신호를 개선하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 적응 지각 필터는 묵음 구간에서 추정된 고정적인 추정 잡음을 사용하기 때문에 잡음이 시간에 따라 가변적일 경우 성능이 상당히 저하된다. 그러나 제안된 알고리즘은 독립 성분 분석 기법을 이용하여 신호 구간마다 달라지는 잡음을 추정한 후 이를 적응 지각 필터에 적용시켜 준다. 제안된 알고리즘의 성능 분석을 위하여 기존 및 제안된 알고리즘을 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과로 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 결과를 생성하였다. 더불어 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제50호
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• pp.111-122
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• 2004

Automatic detection of laryngeal diseases by voice is attractive because of its non-intrusive nature. Cepstrum based approach to detect laryngeal cancer shows reliable performance even when the periodicity of voice signals is severely lost, but it has a drawback that it is not robust to channel mismatch due to different microphone characteristics. In this paper, to deal with mismatched training and test microphone conditions, we investigate channel compensation techniques such as Cepstral Mean Subtraction (CMS) and Pole Filtered CMS (PFCMS). According to our experiments, PFCMS yields better performance than CMS. By using PFCMS, we obtained 12% and 40% error reduction over baseline and CMS, respectively.