메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정석환 (계명대학교) 정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제3호(JKIIT, Vol.15, No.3)
발행연도
2017.3
수록면
65 - 71 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.3.65

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 들어 강력범죄들이 공공화장실이나 노상과 같은 공공장소에서 빈번이 일어나서 사회적 문제로 급부상하고 있다. 이로 인해 일반적인 보행자들의 안전 문제를 위한 감시시스템의 중요성은 점차 증대되어가는 추세이다. 하지만 기존의 시각 감시 시스템만으로는 여러 한계점이 있어 오디오 검출 기능을 추가하여 보완하려는 많은 시도가 있었다. 본 연구에서는, SVM(Support Vector Machine)과 GMM(Gaussian Mixture Machine) 기법을 각각 활용하여 사람의 비명소리를 검출하고자 하였으며, 그 두 방법 간의 성능을 다양한 실험을 통하여 상호 비교하였다. 인식실험 결과, SVM의 경우에는 약 0.559%의 False Positive 값을 얻을 수 있었으며, 이는 비명에 대한 오인식이 일어날 가능성이 매우 작음을 의미한다. 반면에, GMM의 경우 약 12.03%의 False Negative 값을 얻을 수 있었는데, 이를 통해서 GMM 방식은 SVM 방식에 비해 비명인식에 대한 민감도가 상대적으로 양호함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통하여 GMM과 SVM은 각각 뚜렷이 구별되는 장점을 가짐을 알 수 있었으며, 향후 두 방식의 결합을 통하여 성능 향상이 이루어질 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
#scream #surveillance system #MFCC #GMM #SVM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비명 검출을 위한 특징 추출과 인식 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Korean National Police Agency, http://www.police.go.kr/portal/main/contents.do?menuNo=200197 [Accessed: Sep. 05, 2016] J. H. Seo, H. I. Lee, and S. P. Lee, A Design of a Scream Detecting Engine for Surveillance Systems, KIEE, Vol. 63, No. 11, pp. 1559-1563, Nov. 2014. S. Ntalampiras, I. Potamitis, and N. Fakotakis, On acoustic surveillance of hazardous situations, Acoustics, Speech and Signal Processing, 2009. ICASSP 2009. IEEE International Conference on, pp. 165-168, Apr. 2009. J. Y. Chung, Performance Comparison in Noisy Speech Feature Compensation Methods Based on VTS, Journal of KIIT. Vol. 12, No. 4, pp. 65-72, Apr. 30, 2014. J. H. Park, J. Y. Lim, J. Y. Yang, J. M. Kyung, and M. S. Hahn, False Positive Movie Clip Decision in Black-box Using Car Door-Closing Sound Classification, IEIE, Vol. 37, No. 1, pp. 761-763, Jun. 2014.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

헤도닉 가격 모형과 딥러닝을 이용한 주택가격예측 비교 : 서울시 아파트를 중심으로
조유나 ,  김수현 ,  송규원 한국정보과학회 학술발표논문집 2017 .06
반복 구매제품의 재구매시기 예측을 위한 다층퍼셉트론(MLP) 모형과 순환신경망(RNN) 모형의 성능비교
송희석 Journal of Information Technology Applications & Management 2017 .03
보안 시스템을 위한 비명 검출 엔진 설계
서지훈 ,  이혜인 ,  이석필 전기학회논문지 2014 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-002307210