신경망 예측 HMM을 이용한 음절 인식 ( Syllable Recognition Using Neural Predictive HMM )

김수훈,심장엽,고시영,이영재,허강인 대한전자공학회 1996 대한전자공학회 학술대회 Vol.1996 No.1

회귀신경망 예측 HMM을 이용한 숫자음 인식에 관한 연구

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

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다. 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.

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.

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.

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)

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.

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.

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.

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.