음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템 개발

지승은(Seung-eun Ji),조준영(Jun-young Cho),김우일(wooil Kim) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

우리나라의 원예치료 석 · 박사 학위논문 경향 분석

지승은(Seung Eun Ji),장유진(Eu Jean Jang),박천호(Chun Ho Pak) 한국원예학회 2010 원예과학기술지 Vol.28 No.2

원예치료가 학문으로 자리잡은 이래, 많은 연구자들이 원예치료의 발전을 위해서 노력해왔고 그에 상응한 많은 연구물들을 내놓았다. 기존의 연구물들과 더불어 또 다시 양산되는 많은 연구물들로 인해 1차적인 자료를 정리하는 2차적인 연구의 필요성이 제기되었고, 본 연구에서는 이러한 필요성에 의하여 원예치료관련 석·박사학위의 총람을 작성하고 분석하였다. 1998년부터 2007년까지 국내원예치료 석·박사학위 논문 총203편을 분석대상으로 분류한 결과, 연도별 연구 추세는 2004년, 2006년, 2007년, 2005년, 2003년, 2002년, 2001년, 1999년, 2000년, 1998년 순으로 나타났고, 원예치료관련 석사학위논문 190편(94%), 박사학위논문 13편(6%)이 발표되었다. 전공별로는 원예치료관련학과 논문이 107편(52.7%), 비관련학과 96편(47.3%)으로 나타났으며 원예치료 관련학과에서는 원예학, 원예치료학, 원예조경학, 원예과학 순으로 나타났고 비관련학과는 교육학, 사회복지학, 디자인학, 의학·간호학, 기타 순으로 나타났다. 연구 방법에서는 양적연구가 105편(51.7%)으로 가장 많았으며 통합적연구 63(31.0%), 질적연구 35편(17.2%)으로 나타났다. 측정도구별 연구동향은 평가지가 365개(78.5%)로 가장 많이 사용되었으며 자가설문지 58(12.5%), 생리적 측정 42개(9.0%)로 나타났다. 203편의 논문에서 사용된 통계도구는 총 343개로 논문 한편당 평균 1.6개의 통계처리가 사용되었으며 통계방법을 유형별로 분류해보면 가장 높은 빈도를 보인 t-test, 기술통계분석, 분산분석, Wilcoxon, Mann-whitney, x², 상관분석 등으로 나타났다. 이러한 결과를 볼 때, 자료분석 방법이 단순한 기술통계보다는 다양한 변인을 고려한 다차원적인 분석을 하는 경향으로 변화되고 있음을 알 수 있었다. 원예치료 프로그램 중 공예활동 프로그램이 1676회(43.6%)로 다른 프로그램에 비해서 가장 높은 비율을 보였으며, 재배활동 1542(40.1%), 학습활동 258(6.7%), 요리활동 215(5.6%), 기타활동 150회(3.9%) 순으로 나타났다. 총 시행 회기는 11-20회, 21-30 회, 10회 이하, 31-10 회, 41-50 회, 51회 이상 순으로 나타났으며, 한 주 동안 시행한 횟수는 주 1회, 주 2회, 주3회, 주 5회, 주4회, 기타 순으로 조사되었다. 그리고 한 회기당 시행 시간은 1시간에서 1시간 30분, 1시간 이하, 1시간 30분에서 2시간, 2시간 이상 순으로 나타났다. This study aimed to analyze the study tendency of Korean master’s and doctorate degree dissertations on horticulture therapy and present basic material necessary to establish future Korean studies on horticulture therapy and improve substance quality of studies. A total of 203 Korean master’s and doctorate degree dissertations on horticulture therapy from 1998~2007 were analyzed. There were 203 studies in 1998 (2), 1999 (9), 2000 (7), 2001 (16), 2002 (18), 2003 (19), 2004 (40), 2005 (27), 2006 (33) and 2007 (32). A total of 190 master’s degree dissertations (94%) and 13 doctorate degree dissertations (6%) have been published on the topic. There were 107 dissertations from departments related to horticulture therapy (52.7%) and 96 dissertations from non-related departments (47.3%). For study method, most were quantitative studies with 105 studies (51.7%), and there were 63 studies that combined qualitative and quantitative study methods (31.0%). There were only 35 qualitative studies (17.2%). Study tools were divided into self-made surveys, evaluation sheets and physical measurements. Evaluation sheets were used the most, in 365 studies (78.5%), 58 used self-made surveys (12.5%) and 42 used physical measurements (9.0%). The number of statistical tools used in the 203 dissertations was 342, which means an average of 1.6 tools was used per study. When the statistical methods were divided according to type, the t-test had the highest frequency, followed by technical statistical analysis, one-way analysis, spread analysis, frequency analysis, reliability verification, x², correlation analysis, cross analysis, factor analysis, regression analysis and multivariate analysis. It was used 1,676 times (43.6%). In terms of number of times of execution, 89 studies executed 11-20 times (48.9). 99 studies executed a program once a week (58.9%), the time of one period was 1 hour to 1 and a half hours for 65 studies (57.0%), The tendency of structures where the studies were carried out were schools (74 studies, 37.8%), which were the highest.

우리나라 원예치료관련 석박사학위 논문의 연구 경향 분석

지승은(Seung Eun Ji),장유진(Eu Jean Jang),박천호(Chun Ho Pak) 한국원예학회 2009 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2009 No.5

음성 인식용 데이터베이스 검증시스템을 위한 새로운 음성 인식 성능 지표

지승은,김우일,Ji, Seung-eun,Kim, Wooil 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.3

본 논문에서는 음성의 특성 지표를 이용한 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템의 개발 내용을 소개하고 이 시스템의 핵심 기술인 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명한다. 선행 연구에서는 본 시스템에 필요한 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 인식 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 실험에서는 선행 연구에서 조합에 사용한 이차적인 음성 인식기에서 추출된 음향 모델 확률 값을 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값으로 대체해 조합함으로써 시스템 구축 시 다른 음성 인식기에 대한 의존성을 감소시킨다. This paper presents a speech recognition database verification system using speech measures, and describes a speech measure extraction algorithm which is applied to this system. In our previous study, to produce an effective speech quality measure for the system, we propose a combination of various speech measures which are highly correlated with WER (Word Error Rate). The new combination of various types of speech quality measures in this study is more effective to predict the speech recognition performance compared to each speech measure alone. In this paper, we increase the system independency by employing GMM acoustic score instead of HMM score which is obtained by a secondary speech recognition system. The combination with GMM score shows a slightly lower correlation with WER compared to the combination with HMM score, however it presents a higher relative improvement in correlation with WER, which is calculated compared to the correlation of each speech measure alone.

효과적인 음성 인식 평가를 위한 심층 신경망 기반의 음성 인식 성능 지표

지승은,김우일,Ji, Seung-eun,Kim, Wooil 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.12

본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 여러 가지의 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명하고 심층 신경망 기반의 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 한 음성 특성 지표 추출 방법에 대해 설명하며 선행 연구에서 조합에 사용한 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값을 심층 신경망 학습을 통해 추출한 확률 값으로 대체해 조합함으로써 단어 오인식률과 보다 높은 상관도를 갖는 것을 확인한다. This paper describe to extract speech measure algorithm for evaluating a speech database, and presents generating method of a speech quality measure using DNN(Deep Neural Network). In our previous study, to produce an effective speech quality measure, we propose a combination of various speech measures which are highly correlated with WER(Word Error Rate). The new combination of various types of speech quality measures in this study is more effective to predict the speech recognition performance compared to each speech measure alone. In this paper, we describe the method of extracting measure using DNN, and we change one of the combined measure from GMM(Gaussican Mixture Model) score used in the previous study to DNN score. The combination with DNN score shows a higher correlation with WER compared to the combination with GMM score.

피보호자 모니터링 시스템을 위한 환경음 기반 상황 인식

지승은,조준영,이충근,오시원,김우일,Ji, Seung-Eun,Jo, Jun-Yeong,Lee, Chung-Keun,Oh, Siwon,Kim, Wooil 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.2

본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다. This paper presents a context recognition method using environmental sound signals, which is applied to a mobile-based client monitoring system. Seven acoustic contexts are defined and the corresponding environmental sound signals are obtained for the experiments. To evaluate the performance of the context recognition, MFCC and LPCC method are employed as feature extraction, and statistical pattern recognition method are used employing GMM and HMM as acoustic models, The experimental results show that LPCC and HMM are more effective at improving context recognition accuracy compared to MFCC and GMM respectively. The recognition system using LPCC and HMM obtains 96.03% in recognition accuracy. These results demonstrate that LPCC is effective to represent environmental sounds which contain more various frequency components compared to human speech. They also prove that HMM is more effective to model the time-varying environmental sounds compared to GMM.

음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측

지승은,김우일,Ji, Seung-eun,Kim, Wooil 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.3

본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다. This paper presents our study on speech recognition performance prediction. Our initial study shows that a combination of speech quality measures effectively improves correlation with Word Error Rate (WER) compared to each speech measure alone. In this paper we demonstrate a new combination of various types of speech quality measures shows more significantly improves correlation with WER compared to the speech measure combination of our initial study. In our study, SNR, PESQ, acoustic model score, and MFCC distance are used as the speech quality measures. This paper also presents our speech database verification system for speech recognition employing the speech measures. We develop a WER prediction system using Gaussian mixture model and the speech quality measures as a feature vector. The experimental results show the proposed system is highly effective at predicting WER in a low SNR condition of speech babble and car noise environments.

국내 한 대학병원의 임상검체에서 분리된 Bacteroides fragilis 독소 유전자의 특성

김명숙 ( Myungsook Kim ),김현수 ( Hyunsoo Kim ),지승은 ( Seung Eun Ji ),임정훈 ( John Hoon Rim ),권선영 ( Sun Yeong Gwon ),김완희 ( Wan Hee Kim ),이기종 ( Ki Jong Rhee ),이경원 ( Kyungwon Lee ) 대한임상검사과학회 2016 대한임상검사과학회지(KJCLS) Vol.48 No.2

Enterotoxigenic Bacteroides fragilis (ETBF)는 병독소 인자로 알려진 장독소를 생성하는 균종이다. B. fragilis enterotoxin (BFT)은 bft- 1, bft- 2 및 bft- 3 세 개의 유전자 아형들이 밝혀졌다. 본 연구에서는 임상 검체에서 분리된 B. fragilis에서 bft 유전자의 유무와 BFT 음성 및 양성 균주의 항균제 내성을 조사하였다. 국내의 한 대학병원에서 8년간(2006∼2013년) 장외 검체에서 분리된 B. fragilis는 총 537주이었다. 다중중합연쇄반응으로 시험하여 bft유전자 아형을 확인하였다. BFT 음성 74주와 양성 33주를 포함한 B. fragilis 107주의 항균제 감수성은 CLSI 한천희석법으로 시험하였다. 임상 검체에서 분리된 B. fragilis의 bft 유전자 검출율은 30% 이었고, 이 중 혈액과 혈액 외 장외 검체 분리주에서는 각각 33%, 29% 이었다. ETBF 중에서 가장 흔한 아형은 bft- 1 이었고, 그 다음은 bft- 2, bft- 3 순이었다( bft- 1: 77%, bft- 2: 14%, bft- 3: 9%). BFT-음성과 양성 균주의 내성률은 일부 항균제에 대해서 차이가 있었다(BFT-음성 균주: piperacillin-tazobactam 3%, cefoxitin 5%, imipenem 1%, clindamycin 38%; BFT-양성 균주: piperacillin-tazobactam 3%, cefoxitin 6%, imipenem 3%, clindamycin 42%). BFT-음성 및 BFT-양성 균주 모두는 chloramphenicol과 metronidazole에 대한 내성은 없었다. 결론적으로, 혈액 분리주에서의 ETBF 검출율은 혈액 외 장외 검체 분리주에서와 비슷하였고, 가장 흔한 유전자 아형은 bft- 1 이었다. 항균제 내성은 BFT 양성 균주가 음성 균주보다 대체로 높았으나 통계학적으로 유의한 차이는 없었다. Enterotoxigenic Bacteroides fragilis (ETBF) produces enterotoxins known to be a virulence factor. Three isotypes of the B. fragilis toxin (BFT) gene have been identified: bft- 1, bft- 2, and bft- 3. We investigated the presence of bft isotypes in clinical B. fragilis isolates and the antimicrobial resistance of BFT-negative and BFT-positive isolates. Overall, 537 B. fragilis isolates were collected from extraintestinal specimens over 8 years (2006∼2013) from a university hospital in Korea. Samples were analyzed by multiplex PCR to identify the bft gene isotypes. Additionally, the antimicrobial susceptibility of 107 B. fragilis isolates (74 BFT-negative and 33 BFT-positive) was examined by the CLSI agar dilution method. PCR revealed a total bft gene detection rate of 30%, while 33% and 29% of blood and other extraintestinal isolates contained the gene, respectively. Among ETBF isolates, the most common isotype was bft- 1 gene, followed by bft- 2 and bft- 3 ( bft- 1 77%, bft- 2 14%, bft- 3 9%). Resistance rates (%) for BFT-negative and positive isolates differed in response to various antimicrobial agents, with 3%, 5%, 1% and 38% of BFT-negative isolates and 3%, 6%, 3% an 42% of BFT-positive isolates being resistant to piperacillin-tazobactam, cefoxitin, imipenem, and clindamycin, respectively. Interestingly, neither BFT-negative nor positive isolates showed antimicrobial resistance to chloramphenicol and metronidazole. Overall, the proportion of ETBF from blood was similar to that of other extraintestinal sites and the bft- 1 gene was the predominant isotype. Higher antimicrobial resistance rates were found in BFT-positive isolates than BFT-negative isolates, but these differences were not statistically significant.