정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
상황 인식 모바일 컴퓨팅을 위한 사운드 분류 시스템의 설계 및 구현 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Implementation of a Sound Classification System for Context-Aware Mobile Computing |
| 저자(Author) |
김주희
이석준
김인철
Joo-Hee Kim
Seok-Jun Lee
In-Cheol Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 03 NO. 02 PP. 0081 ~ 0086 (2014. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we present an effective sound classification system for recognizing the real-time context of a smartphone user. Our system avoids unnecessary consumption of limited computational resource by filtering both silence and white noise out of input sound data in the pre-processing step. It also improves the classification performance on low energy-level sounds by amplifying them as pre-processing. Moreover, for efficient learning and application of HMM classification models, our system executes the dimension reduction and discretization on the feature vectors through k-means clustering. We collected a large amount of 8 different type sound data from daily life in a university research building and then conducted experiments using them. Through these experiments, our system showed high classification performance. |
| 키워드(Keyword) |
상황 인식 모바일 컴퓨팅
사운드 분류
은닉 마코프 모델
Context-Aware Mobile Computing
Sound Classification
Hidden Markov Model
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