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.

경제성장에 따른 해양이용과 그 문제점

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

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.

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.

모바일기반 음성인터페이스에 관한 연구

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

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)

RSC-300을 이용한 음성인식 시스템 구현

김수훈,안종영 부천대학 2002 論文集 Vol.23 No.-

본 논문에서는 Sensory사의 RSC-300을 이용하여 음성인식 시스템을 구현하였다. RSC-300은 음성 입력 시 이득조절이 가능한 프리앰프를 내장하고 있으며, 8비트 마이크로 컨트롤러를 탑재한 전용 칩으로 인식모델로 신경망을 이용하고 있다. 실험에서는 음성인식 시스템에서 화자의 음성을 인식하여 포트신호가 IR 컨트롤러를 구동시키고, 컨트롤러는 다시 IR 신호를 출력해 줌으로써 편리하게 제어할 수 있도록 하였으며, 메모리 용량을 고려하여 종속화자의 음성을 2회 학습시켜 사용하였다. 실험결과 80% 이상의 양호한 인식률을 보였으며, 장시간 사용시의 안정성 문제와 오동작에 대한 문제만 해결한다면 실생활에 적용이 가능할 것으로 사료된다. In this paper, we implement the speech recognition system using RSC-300, developed by Sensory Inc. RSC-300 is 8-bit microcontroller featuring 64K of internal ROM, on-chip A/D and D/A converters, 16 general purpose I/O lines, and an on-chip output amplifier. To implement speech recognition system, we used serial EEPROM(24C65) for data memory and Flash(29C20) ROM for program memory. In the experiment, we did the training process 2 times for training data. As a result of experiment, the system has good recognition ability and is expecting to be applied to daily life.

회귀신경망 예측 HMM을 이용한 숫자음 인식에 관한 연구

김수훈,고시영,허강인 한국음향학회 2001 韓國音響學會誌 Vol.20 No.8

In this paper, we propose the Recurrent Neural Predictive HMM (RNPHMM). The RNPHMM is the hybrid network of the recurrent neural network and HMM. The predictive recurrent neural network trained to predict the future vector based on several last feature vectors, and defined every state of HMM. This method uses the prediction value from the predictive recurrent neural network, which is dynamically changing due to the effects of the previous feature vectors instead of the stable average vectors. The models of the RNPHMM are Elman network prediction HMM and Jordan network prediction HMM. In the experiment, we compared the recognition abilities of the RNPHMM as we increased the state number, prediction order, and number of hidden nodes for the isolated digits. As a result of the experiments, Elman network prediction HMM and Jordan network prediction HMM have good recognition ability as 98.5% for test data, respectively.

분자유전학적 접근을 통한 조선시대 사람뼈의 분석- 부산 화명동 조선시대 분묘군 출토 사람뼈를 중심으로 -

김수훈,조은민,김윤지,최현구,강소영 한국문화재보존과학회 2018 보존과학회지 Vol.34 No.1

The analysis of ancient DNA extracted from archaeological bones has become an important research tool in palaeogenetics and anthropology. Eight human skeletal remains of the Joseon dynasty, excavated from Hwamyeong-dong, were used in this study. DNA was extracted from bone powder using a silica-based protocol. The isolated DNA was analyzed by the sequencing variation of hyper-variable region of the mitochondrial DNA. In the present study, 3 human remains were identified into mtDNA haplogroups including the A 5a, D4a, and M4"67+16311 groups, using HaploGrep 2 program. The identified haplotypes of the 3 samples have been confirmed that the specimens in the tombs were not related by the maternal line. This is the first analysis of human skeletal remains of the Joseon dynasty excavated in Busan. Date from the analysis of human remains from the Joseon dynasty are considered as the basis for understanding the genetic relationship between modern and ancient humans of the Korean peninsula. 본 연구는 부산 북구 화명동 조선시대 분묘군에서 출토된 사람뼈를 대상으로 분자유전학적 분석을 수행한 결과이다. 실리카 추출법을 사용하여 토광묘에서 출토된 사람뼈 8개체의 DNA를 분리하였고, 미토콘드리아 DNA 과변이부위 분석을 통해 모계 유연관계 여부를 확인하였다. 분석 결과 토광묘 11호, 21호, 26호에서 출토된 피장자 3명의 하플로타입이 동정되었으며 HaploGrep 2 프로그램에서 A5a, D4a와 M4"67+16311 하플로그룹으로 분류되었다. 하플로그룹이 동정된 3개체는 같은 변이형을 공유하지 않으므로 피장자 간 모계 친연관계는 없는 것으로 확인되었다. 이번 연구는 영남지역에서 출토된 조선시대 사람뼈의 분자유전학적 분석의 첫 사례로서 과거 한반도에 살았던 옛사람들과 현대인들의 유전학적 관계를 이해하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

수학 구성형 답안의 자동 채점 연구에 관한 체계적 문헌 고찰

김수훈,하민수 한국교육과정평가원 2024 교육과정평가연구 Vol.27 No.4

자동 채점은 최근 발달한 인공지능 기술을 학습자 평가에 적용함으로써 구성주의적 교육 평가의 실현에 도움을 줄 수 있는 연구 분야이다. 수학은 국가 교육과정의 기본적이면서도 필수적인 교과인 만큼 수학 문항에 대한 자동 채점 연구도 그 중요성이 상당하다. 그러나 타 교과의 자동 채점 연구와 달리 수학 교과를 대상으로 한 연구는 아직 시작 단계에 있다. 본 연구에서는 수학 교과에서 답안의 형태 및 입력 유형을 포함한 구성형 문항의 분류기준을 제안하고, 이를 바탕으로 체계적 문헌 고찰의 방법을 통해 SCOPUS에 등재된 15개 학술지에서 21편의 연구를 식별한 뒤 이를 분석하였다. 연구 결과, 수학 교과의 자동 채점 연구보고는 2010년대부터 조금씩 이루어지다가 2010년 후반부터 점차 증가하기 시작하였고, 중고등학교급을 대상으로 변화와 관계 및 수와 연산 영역의 채점 연구가 주를 이루었다. 인공지능 기술 발전에 따라 자동 채점 모델도 초기의 규칙 기반 및 통계 기반 모델에서 기계학습, 딥러닝, 대규모 언어모델로 변화했다. 단일 형태의 디지털 입력 답안을 분석한 초창기 자동 채점 연구는 점차 멀티모달 답안 또는 손글씨 답안을 자동 채점하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 하여, 수학 교과의 구성형 답안 자동 채점 연구의 중요성과 필요성을 확인하고, 수행되어야 할 연구의 방향에 관한 제언을 하였다. Automated scoring is a research field that facilitates constructivist educational evaluation by applying recently developed artificial intelligence technology to learner evaluation. As mathematics is an essential subject of the K-12 curriculum, research on automated scoring of constructed mathematical responses is of great importance. However, unlike research on automated scoring in other subjects’ responses, studies for automated scoring of mathematical responses still require further exploration. In this study, we propose classification criteria for mathematical constructed responses including response types and input types, identified 21 studies from 15 academic journals registered in SCOPUS with systematic literature review, and investigated them in detail. As a result, Research on automated scoring of mathematical constructed responses has gradually increased in the 2010s, and mainly focusing on algebra and functions, number and operations at the secondary school level. With the advancement of artificial intelligence technology, automated scoring models have also evolved from early rule-based and statistical-based models to machine learning-, deep learning-, and large language models. Furthermore, early automated scoring studies which focused solely on single-modal and digital formatted answers are progressing toward automated scoring of multi-modal and handwritten answers. Based on these findings, We propose a framework that can classify research based on response types and input data formats. Finally, we conclude by emphasizing the importance and necessity of research in automated scoring of constructed mathematical responses, and by providing suggestions for future research directions.