we developed an information management system that manages various types of medical information such as text, image, sound, and laboratory data. We also developed a multimedia description system, in which medical doctors can describe his findings and interpretations with text and speech. The descriptions include the references to the data items stored in the information management systems. The communication between the description system and the information management systems is carried out using OLE/COM mechanism. The information management system was implemented by using Microsoft Open Data Base Connectivity(ODBC).
In this paper, we present Emergency exit signs are installed to provide escape routes or ways in buildings like shopping malls, hospitals, industry, and government complex, etc. and various other places for safety purpose to aid people to escape easily during emergency situations. In case of an emergency situation like smoke, fire, bad lightings and crowded stamped condition at emergency situations, it's difficult for people to recognize the emergency exit signs and emergency doors to exit from the emergency building areas. This paper propose an automatic emergency exit sing recognition to find exit direction using a smart device. The proposed approach aims to develop an computer vision based smart phone application to detect emergency exit signs using the smart device camera and guide the direction to escape in the visible and audible output format. In this research, a CAMShift object tracking approach is used to detect the emergency exit sign and the direction information extracted using template matching method. The direction information of the exit sign is stored in a text format and then using text-to-speech the text synthesized to audible acoustic signal. The synthesized acoustic signal render on smart device speaker as an escape guide information to the user. This research result is analyzed and concluded from the views of visual elements selecting, EXIT appearance design and EXIT's placement in the building, which is very valuable and can be commonly referred in wayfinder system.
본 연구는 난청인의 의사소통 증진을 위하여 문자통역서비스 활용 현황과 제도화 방안을 찾아보는데 있다. 연구결과는 첫째, 조사 대상자의 문자통역서비스 이용경험자는 17.8% 수준이었고 젊은 층일수록 이용경험률이 높았다. 문자통역서비스 제공기관은 복지기관(38.3%), 민간단체(18.3%), 공공기관(18.3%) 순이었다. 문자통역서비스를 위해 필요한 제도방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 문자통역서비스는 "장애인차별금지 및 권리구제 등에 관한 법률"의 정당한 편의 중의 하나라는 것을 적극 홍보해야 한다. 둘째, "장애인복지법"의 일부 조항에 문자통역서비스를 추가 열거해 주어야 한다. 셋째, 난청인을 위한 서비스를 제공하기 위한 전달체계가 마련되어야 하며, 수화통역서비스와 복지서비스를 통합적으로 제공할 수 있도록 정비되어야 한다. 대면 접촉을 위한 문자통역서비스 방식의 개선방안이나 ICT를 활용하여 문자통역서비스를 발전시킬 수 있다면, 직업재활에서의 새로운 장애 근로자의 유입뿐만 아니라 난청인의 삶의 만족도 개선될 수 있을 것이다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
이 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하는 한국어 문장/음성변환시스템의 구현에 관해 기술한다. 기존 소량의 음성데이타를 이용하여 운율조절을 통해 합성하는 방식은 여전히 기계음에 가까운 합성음을 생성하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하여 운율처리없이 합성단위 선정/연결에 의해 합성음질을 향상시키고자 한다. 대용량 음성 데이터베이스는 다양한 운율변화를 포함하도록 문장단위를 녹음하며 이로부터 복수개의 합성단위를 추출, 구축한다. 합성단위는 음성인식기를 훈련, 자동으로 음소분할하여 생성하며, 래링고그라프 신호를 이용하여 정교한 피치를 추출한다. 끊어 읽기는 휴지길이에 따라 4단계로 설정하고 끊어읽기 추정은 품사열의 통계정보를 이용한다. 합성단위 선정은 운율/스펙트럼 파라미터를 이용하여 비터비 탐색을 수행하게 되며 유클리디언 누적거리가 최소인 합성단위열을 선정/연결하여 합성한다. 또한 이 논문에서는 고품질 음성합성을 위해 특정 서비스 영역에 더욱 자연스러운 합성음을 생성할 수 있는 영역의존 음성합성용 데이터베이스를 제안한다. 구현된 합성시스템은 주관적 평가방법으로 명료도와 자연성을 평가하였고 그 결과 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로한 합성방식의 성능이 기존 반음절단위를 사용한 합성방식보다 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
최근에 음성인식 및 음성합성 기술의 발달로 음성을 이용한 정보안내시스템이 다양한 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 선박에서도 선교업무의 피로도를 감소시키고, 비상상황시 효과적인 대처를 위해 항행정보안내시스템의 필요성이 커지고 있다. 그러나 음성을 이용한 선박의 정보안내시스템은 목표와는 달리 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 주된 이유는 기능 및 인터페이스의 설계가 개발자 위주로 시작되었기 때문에, 사용과정이 복잡하여 실제 항해사가 사용하는데 망설인다는 점이다. 둘째로는 음성인식률이 사람에 따라, 혹은 환경에 따라 변하기 때문에, 시스템의 안정성이 떨어진다는 점이다. 이런 이유로 인해, 현재 IBS에서는 비상상황시 음성경보기능이 활용되고 있을 뿐이다 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고, 음성기술을 안전운항에 적극적으로 활용하기 위하여, 사용자 중심의 시스템을 설계하였다. 우선, 실제 항해사와의 면담의 피드백과정을 통해 음성을 이용한 항행정보안내시스템의 요구기능을 결정하였다 그리고 음성인식이 사용자에 독립적이며, 안정적인 음성인식엔진을 적용하였다. 여기서, 음성지령과정을 단순화하기 위해 확인과정을 자동화하였고, 음성인식상의 오류는 자동수정기능으로 보완하였다. 본 논문에서 개발한 음성을 이용한 시뮬레이터 기반 항행정보안내시스템은 항해사의 실시간 선박 운항 시뮬레이션을 통해 운용성능을 시험하였다.
In this paper, we present a phrase break prediction method using CRF(Conditional Random Fields), which has good performance at classification problems. The phrase break prediction problem was mapped into a classification problem in our research. We trained the CRF using the various linguistic features which was extracted from POS(Part Of Speech) tag, lexicon, length of word, and location of word in the sentences. Combined linguistic features were used in the experiments, and we could collect some linguistic features which generate good performance in the phrase break prediction. From the results of experiments, we can see that the proposed method shows improved performance on previous methods. Additionally, because the linguistic features are independent of each other in our research, the proposed method has higher flexibility than other methods.
본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.
인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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