자동차 잡음환경에서의 음성인식시스템

김수훈,안종영 한국디지털콘텐츠학회 2009 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.1

자동차 ECU(Electronic Control Unit)는 날이 갈수록 더욱 복잡해지고 많은 기능을 요구하고 있다. 대표적으로 power windows switch, LCM(Light Control Module), mirror control system, seat memory등 운전자 편의 시스템이 개발되어 양산 중에 있다. 또한 현재 업계에서 많은 연구개발이 진행되고 있는 운전자 편의를 위한 DIS(Driver Information System)도 있다. 하지만 이러한 시스템을 운전 중 조작하게 되면 많은 위험이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자동차 편의장치를 음성으로 조작 가능한 음성인식 시스템을 구현하였으며 자동차 잡음환경에서 인식률 향상을 위한 전처리 필터를 적용하여 양호한 인식결과 얻었다. The automotive ECU(Electronic Control Unit) becomes more complicated and is demanding many functions. For example, many automobile companies are developing driver convenience systems such as power window switch, LCM(Light Control Module), mirror control system, seat memory. In addition, many researches and developments for DIS(Driver Information System) are in progress. It is dangerous to operate such systems in driving. In this paper, we implement the speech recognition system which controls the car convenience system using speech, and apply the preprocessing filter to improve the speech recognition rate in car noise environment. As a result, we get the good speech recognition rate in car noise environment.

Transfusion-Related Acute Lung Injury (TRALI) in Patients with Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage (SAH)

김수훈,Young Bem Se,전형준,김동원,이형중 대한뇌혈관외과학회 2010 Journal of Cerebrovascular and Endovascular Neuros Vol.12 No.1

Objective : Transfusion-related acute lung injury (TRALI) is a poorly understood, but life-threatening complication after transfusion of blood components. The present study was conducted to identify the incidence of TRALI in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) as well as to determine the risk factors for TRALI. Methods:Thisretrospectivestudywascarriedoutonourinstitute, during the period of Jan. 2006 and Dec. 2008 to a total of 237 patients who underwent microsurgical treatment for aneurysmal SAH. In this time period, 154 patients were finally enrolled in this study. Patients’ demographics, clinical and radiographic factors relevant to the aneurysms and SAH, and parameters regarding transfusion were analyzed and compared. Results:Atotalof9patientshadTRALIamonga total of 154 patients. The incidence of TRALI was 0.01% (9 in 836) for all transfused blood component, and 0.06% (9 in 154) for all transfused patients. Statistical analysis showed that Fisher grade III and IV (OR, 1.88; 95% CI, 1.13-3.07) and total amount of transfused units exceeding 1,200cc (OR 1.72; 95% CI, 1.22-2.65) were associated with the development of TRALI. On the other hand, sex, poor Hunt-Hess Grade (IV and V), preoperative hemoglobin less than 13, postoperative hemoglobin less than 11, use of volume expander, premorbid disease (hypertension, diabetes) were not associated with TRALI. Conclusions:TheresultsofpresentstudyindicatethatlargeamountSAH and transfusion of blood components more than 1,200cc are risk factors for the development of TRALI. Prospectively designed study with a larger cohort is mandated to confirm the etiology and risk factors of TRALI in stroke practice. (KorJCerebrovascularSurgery12(1):19-25, 2010)

홈오토메이션용 음성인식시스템 구현

김수훈,안종영 부천대학 2004 論文集 Vol.25 No.-

본 논문에서는 홈오토메이션의 기본으로 RSC-300를 이용하여 전등제어 음성인식 시스템을 구현하고 IR을 이용한 무선 음성인식 시스템과 인식성능을 비교·검토하였다. 또한 향후 홈오토메이션에 적용가능 여부를 판단하였다. 먼저 전등제어 음성인식 시스템의 경우 전등제어 음성 인식기를 구현하고 이를 이용하여 전등의 on/off 동작을 보다 편리하게 제어 할 수 있도록 하였다. 또한 IR을 이용한 무선 음성인식 시스템의 경우 음성인식 시스템에서 화자의 음성을 인식하여 포트신호가 IR 컨트롤러를 구동시키고, 컨트롤러는 다시 IR신호를 출력해 줌으로써 편리하게 제어할 수 있다. 실험결과 80%를 상회하는 인식성능을 보였으며 지속적인 사용 시 발생하는 오동작 문제만 해결된다면 홈오토메이션에 적용이 가능할 것으로 사료된다. In this paper, we implement the speech recognition system for Home Automation using RSC-300, developed by Sensory Inc. In the experiment, we investigate the recognition ability of the speech recognition system and the possibility of application of speech recognition system to Home Automation. As a result of experiment, the system has good recognition ability and is expecting to be applied to Home Automation.

HMM과 신경망을 이용한 음성인식

김수훈 부천대학 2001 論文集 Vol.22 No.-

본 논문에서는 음성인식 기술분야에서 활발히 연구가 진행되고있는 HMM과 신경망 그리고 HMM과 신경망의 장점을 함께 사용할 수 있는 하이브리드 네트위크인 신경망 예측 HMM을 이용하여 단독 숫자음에 대한 인식성능을 비교·검토하였다. 실험은 (1)CHMM을 이용한 방법, (2)예측형 회귀신경망을 이용한 방법 (3)회귀신경망 예측 HMM을 이용한 방법으로 나누어 실시하였고, 각각의 실험에 대하여 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수의 변화에 따른 인식률의 변화를 검토하였다. 또한 문맥층에서 자기루프 계수를 두어 이전의 값들이 문맥층에 누적되도록 하였을 경우에 대한 인식률을 비교하였다. 실험결과 HMM이 가장 우수한 인식결과 나타내었고, 최적의 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수는 각 모델의 구조에 따라 차이가 났다. 전반적으로 Jordan망이 Elman망 보다 인식성능이 뛰어났으며, 자기루프계수에 대한 영향은 불규칙하게 나타났다. 그리고 회귀신경망 HMM은 하이브리드 네트워크임에도 HMM의 인식성능은 상회하지는 못하였다. In this paper, we investigate the recognition ability of HMMs, Predictive Neural Networks, and Recurrent Neural Predictive HMMs for the isolated digits. In the experiments, we changed the state number, prediction order, and the number of hidden units. Also we accumulated previous values with self-loop coefficient in its context. As result of the experiments, HMM has the best recognition ability when the state number is 5. In general, the results of experiments show that the optimum state number, prediction order, the number of hidden units, and self-loop coefficient differently responded according to the structure of HMMs and recurrent neural networks. The Jordan's network shows relatively higher recognition rate than Elman's. Although, Recurrent Neural Predictive HMMs have the structure of hybrid network, the results are worse than HMM's.

다층 퍼셉트론을 이용한 단어인식에 관한 연구 ( A Study on the Word Recognition Using Multi Layer Perception )

김수훈,이영재,허강인 대한전자공학회 1995 대한전자공학회 학술대회 Vol.1995 No.1

CEO 칼럼- 오드패밀리’와 함께 한 국산 애니메이션‘활로찾기’

김수훈,Kim, Su-Hun 한국데이터베이스진흥원 2004 디지털콘텐츠 Vol.7 No.-

서태지 등이 인터뷰에서 종종‘창작의 고통을 덜기 위해 은퇴하고 싶다’란 말을 했던 것처럼 애니메이션에 있어서도 창작’이라는 요소는 그야말로 방대하고, 까다로우며, 결과를 예측하기 힘든 집단작업임이 분명하다. 소위 지난 시절 1억달러 이상 수출 효자노릇을 했던‘2D 하청제작’이란 것도 갓 출발한 3D 애니메이션과는 다소 거리가 있어 3D 제작사들에게는 처음부터 창작이라는 깃발이 무거우면서도 뭔가 한 번 도전해 볼만한 짐이 돼버린 것이다. 그러나 창작의 선언, 그리고‘3D’라는 작업도구는 무언가를 담을 그릇에 불과했다. 그릇이 번지르르하면 처음에는 시선을 끌 수 있으나 결국 사람들의 관심은 그 안을 채울 먹을거리가 아니겠는가. 자연스럽게 관심은‘새로운 컨셉, 새로운 캐릭터, 그리고 3D 안에서도 새로운 비주얼의 창작’이 됐다.

경제성장에 따른 해양이용과 그 문제점

김수훈 목포해양대학교 서해해양환경연구소 1998 서해 해양환경연구소 학술세미나 Vol.1 No.1

기업이 원하는 문화 컨텐츠 인재상

김수훈 인문콘텐츠학회 2009 인문콘텐츠학회 학술심포지움 Vol.- No.-

모바일기반 음성인터페이스에 관한 연구

김수훈,안종영 한국인터넷방송통신학회 2013 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.13 No.1

구글의 안드로이드 기반 음성인터페이스는 웹 어플리케이션에 국한되어 있으며 사용자층 또한 극히 드문 현 실이다. 본 연구에서는 기존의 안드로이드기반 음성엔진을 사용하여 음성인터페이스가 이루어 질 수 있는 방법론을 제시하고 관련 어플리케이션을 개발하였다. 또한 안드로이드기반 어플리케이션에 있어서 일상 잡음환경에서 음성인식 어플리케이션의 음성인식 성능 즉, 음성인터페이스에 관한 환경을 연구하였으며 그에 알맞은 모바일 환경에서의 음성 인터페이스를 제시하였다. Google's android-based voice interface is limited to the web application and the users are rare. In this paper, We suggest the method that can be done using existing android-based voice engine and develope voice application. We also study the environments of android-based voice interface and present the appropriate voice interface in mobile environment.

신경망 예측 HMM을 이용한 음성 인식에 관한 연구

김수훈,허강인 동아대학교 정보기술연구소 2000 情報通信硏究所論文誌 Vol.8 No.1

In this paper, we propose the neural predictive HMM to provide the dynamic feature of the speech pattern for HMM. The network is trained to predict to future vector based on several last feature vectors, and defined every state of the HMM. In the experiments, we investigate the recognition ability of the neural predictive HMM as we increased the state number, prediction order, and number of hidden nodes for the isolated digits. We also compared the results for HMM and predictive neural network. The models of the neural predictive HMM are MLP prediction HMM, Elman network prediction HMM, and Jordan network prediction HMM. As a result of the experiments, MLP prediction HMM has the best recognition ability as 99.5% for test data. To improve the recognition ability of neural predictive HMM, the studies are required for the structures of neural network and HMM to deal with correlation of time series pattern like speech. Also we need to research the algorithms of neural network and HMM.