• 산경연구논집
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• 제10권12호
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• pp.15-23
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• 2019

Purpose : We will develop the distribution method of wide oil extract technology to develop repellent using this technology and study mosquito repellent persistence. Research design, data and methodology : A positive control group containing purified water, ethanol and picaridin was prepared, and the experimental control group was prepared in the same proportion as the positive control group, and 0.6% of broad oil was added. The results were summarized using the calculation method according to the avoidance effect and statistically tested by t-test using the excel statistics program. Results : Experiments on skin surface area and voice control of participants showed that men had 8.9% wider skin surface area than women, and voice control tests showed that women were bitten by mosquitoes five times more than men. Both the positive and the experimental control groups had a valid duration of up to three hours, but from the time of five hours, the positive control group had 77% and the experimental control had 90%, indicating a difference of 14.4% over the positive control group. Conclusions : The mosquito repellents developed in this study on the basis of safety and continuity are cost-effective in terms of mosquito repellent, and in addition fragrance, odor removal, perfume, ink, skin care and massage effect.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.453-458
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• 2013

HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.726-734
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• 2007

Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권5호
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• pp.602-609
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• 2016

현재와 같은 스마트 사회에서 정치인들은 자신들에게 보다 유리한 정치적 입지 구축을 위해 유권자들에 대해 각 종 빅 데이터를 분석하고 있다. 다시 말해 유권자들이 SNS나 인터넷 등에 올린 다양한 디지털 흔적들을 분석하여 이를 선거 전략이나 정치적 방향을 설정하는데 사용하고 있다. 이에 비해 역으로 유권자들은 정치인들이 어떤 의도를 가지고 정치 행위를 행하는지에 대한 정보를 추출해 내는 것이 어려운 실정이다. 따라서 유권자들도 정치인들이 의도하는 바가 무엇인지를 분석해 내는 것이 중요한 일이며, 이를 통해 상호 양방향의 소통이 행해지도록 해야만 한다. 이를 위해 본 논문에서는 정치인들이 말하는 음성을 분석하여 이들이 어떤 화법을 구사하여 그에 따른 상대적인 이익을 추구하고자 하는지 그 의도에 대한 규명 작업을 IT 기술을 적용하여 수행하고자 한다. 실험은 우선적으로 차기 대선에서 출마자로 거론되는 유력 정치인들에 대한 음성 분석을 통해 이들의 화법이 추구하는 음성이 다른 경쟁자들에 비해 상대적인 유리함이 무엇인지에 대한 규명 작업을 행하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1024-1034
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• 2019

음악에 대한 선호도는 다양한 요소들에 의해 결정되며, 추천의 이유를 보여주는 특성을 발굴하는 것은 음악 추천에 있어 중요하다. 본 논문은 가수 인식 작업을 통해 학습한 모델을 활용하여 다양한 음악적 특성을 반영하는 요소들 중 가수의 목소리 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 배경음이 포함된 음원 역시 활용할 수 있지만, 음원에 포함된 배경음은 네트워크가 가수의 목소리를 온전하게 인식하는 것을 방해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음원 분리를 통해 배경음을 분리하는 사전 작업을 수행하고자 하며, SiSEC에 등장해 검증된 모델 구조를 활용하여 분리된 보컬로 이루어진 데이터 세트를 생성한다. 최종적으로 분리된 보컬을 활용하여 아티스트의 목소리를 반영하는 음색 기반 음악 특성을 발굴하고자 하며, 배경음이 분리되지 않은 음원을 활용한 기존 방법과의 비교를 통해 음원 분리의 효과를 알아보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.87-92
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• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6296-6301
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• 2013

본 연구는 후두 손상 후 목소리 장애로 인해 스트레스변화에 미치는 영향을 알아보고자 SD계 랫드에 후두손상을 유발시킨 후 실험동물에서 나타나는 변화와 스트레스 경감효과에 미치는 영향을 진정작용이 있는 칡잎추출물을 투여 후 변화를 보고자 하였다. 실험은 정상군, 대조군, 실험군(1, 2)으로 하여 군당 6마리씩 총 24마리를 이용하였고, 지정된 용량으로 1일 1회 일정한 시간대에 주 6회씩 5주간 경구투여 후 항산화실험과 분자화학적 검사를 하였다. 결과는 정상군에 비하여 대조군에서는 통계적으로 유의성 있게 높았으며(p<0.05), 실험군에서는 대조군에 비해 통계적 유의성 있게 낮아져(p<0.05), 정상군보다도 좋게 나타났다. 실험결과를 종합해 보면 칡잎추출물은 대조군과 비교 할 때 통계적으로 유의성 있는 변화를 확인하였다. 따라서 칡잎추출물 투여 시 스트레스 경감효과에 효과가 있는 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.265-270
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• 2014

기존의 음성 인식 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않으며, 음성 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못한 단점을 가지며, 검색 시스템은 키워드의 의미가 다양하여 정확한 정보를 인지하지 못한다. 본 연구에서는 사건 기반 시맨틱 온톨로지 추론 모델을 제안하였으며, 제안된 시스템에서 음성 인식 특징을 추출하기 위해 ERB 필터를 이용하여 특징 추출하는 모델을 구축하였다. 제안된 모델은 성능 평가를 위해 지하철역, 지하철 잡음을 사용하였고 잡음 환경의 SNR -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 왜곡도를 측정한 결과 2.17dB, 1.31dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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• pp.183-186
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• 2002

The speech detection is one of the important problems in real-time speech recognition. The accurate detection of speech boundaries is crucial to the performance of speech recognizer. In this paper, we propose a speech detector based on Mel-band selection through training. In order to show the excellence of the proposed algorithm, we compare it with a conventional one, so called, EPD-VAA (EndPoint Detector based on Voice Activity Detection). The proposed speech detector is trained in order to better extract keyword speech than other speech. EPD-VAA usually works well in high SNR but it doesn't work well any more in low SNR. But the proposed algorithm pre-selects useful bands through keyword training and decides the speech boundary according to the energy level of the sub-bands that is previously selected. The experimental result shows that the proposed algorithm outperforms the EPD-VAA.