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신도성(Do-Sung Shin),이성로(Seong-Ro Lee) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.3
선박은 위급상황에 노출될 경우 육상의 교통수단에 비해 해양 환경이라는 제약성 때문에 그 위험성이 더 크다. 따라서 위험 요소를 사전에 발견하고 먼저 조치를 취하는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 선박에 가해지는 위험 요소를 지속적으로 감시하고 상태를 파악할 수 있는 상태감시시스템을 제안하였으며 이를 위해 선박 내에 화재 센서 모듈, 기울기 센서와 비틀림센서를 설치하여 선박의 안전 상황을 판가름하는 기초가 되는 센서 데이터를 수집하였다. 획득한 센서 데이터는 역전파 신경망을 설계하여 분석하였으며 분석된 데이터를 토대로 판단한 선박 상태 정보는 승무원의 개인 단말기로 송신되어 이동 상황에서도 선박의 상태를 실시간으로 점검할 수 있다. 상황인식 실험 결과 연출된 화재 상황에서 약 95%의 정확도를 보였고 선체의 충격 위험 요소에 대해서 약 89%의 정확도를 보였다. Ship can be faced with more dangerous situations than ground vehicles due to the opened surroundings, sea. Therefore, it is very important to prevent the ship emergency by finding risk factor. In this paper, We propose context-aware monitoring system which that frequently check the condition of ship using the data that get through the installed sensor in the ship as gyro-sensor, strain-gage sensor. We analyzed sensor data through backpropagation algorithm and the Condition and Safety Information of sailing ship is transmitted to the crew's personal mobile device in the ship. Thus, moving crew can check the ship's condition in real time. As a result, we obtained about 95% accuracy for fire risk context and about 89% accuracy for body of Ship risk context in the simulated experiments.
곽상훈,최승호,신도성,김진영,Kwak Sang Hun,Choi Seung Ho,Shin Do Sung,Kim Jin Young 대한음성학회 2002 말소리 Vol.43 No.-
The technology of speech recognition has a wide field of application. The range of such technology is spreading into mobile computing having the large amount of movement for communication equipments at the present time. Particularly, recognition in internet environment is rapidly moving into mobile environment. Because of these environments, users want the faster speed of data transmission and the lighter portable equipment for data access. That is PDA(Personal Digital Assistant). Therefore, we designed a triphone-based text independent vocabulary recognizer for the implementation of speech control in this paper. The text independent vocabulary recognizer is based on the state .joint algorithm with decision trees