KR101868404B1 - Emergency Dispatch System and Method based on Korean Speech Recognition Technology - Google Patents

Emergency Dispatch System and Method based on Korean Speech Recognition Technology Download PDF

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KR101868404B1
KR101868404B1 KR1020160073510A KR20160073510A KR101868404B1 KR 101868404 B1 KR101868404 B1 KR 101868404B1 KR 1020160073510 A KR1020160073510 A KR 1020160073510A KR 20160073510 A KR20160073510 A KR 20160073510A KR 101868404 B1 KR101868404 B1 KR 101868404B1
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정지오
강경희
장경호
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Abstract

본 발명은 한국어 음성인식기술을 이용하여 종합상황실 수보요원이 음성인식 기반 신고를 접수하는 단계에서 중요정보를 추출하여 중증도 분류, 다중 출동 지령, 구급 상담 조치를 안내하는 응급상황관제시스템 및 관제방법에 관한 것으로, 상기 시스템은 음성인식기반 신고접수 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 다기준 중증도 분류 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 다중 출동 시스템지령 솔루션; 및 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 구급상담 솔루션을 포함한다. The present invention relates to an emergency situation control system and a control method for extracting important information and guiding measures such as severity classification, multiple dispatch order, and emergency consultation at the stage of receiving a speech recognition based notification by a general situation room supervisor using Korean speech recognition technology Said system comprising: a speech recognition based report acceptance solution; A multi-criteria severity classification solution in which the severity of patients is classified based on the information received from the report acceptance solution and displayed on the display; A multi-tasking system command solution for instructing the emergency dispatch based on the information received from the report acceptance solution and displaying on the display to provide necessary emergency action to the emergency personnel; And an ambulance counseling solution that displays on the display a guide to the emergency agent before the emergency agent based on information received from the report acceptance solution.

Description

한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템 및 관제방법 {Emergency Dispatch System and Method based on Korean Speech Recognition Technology}Technical Field [0001] The present invention relates to a speech recognition system,

본 발명은 응급상황관제 시스템 및 관제방법에 관한 것으로, 특히 한국어 음성인식기술을 이용하여 종합상황실 수보요원이 음성인식 기반 신고를 접수하는 단계에서 중요정보를 추출하여 중증도 분류, 다중 출동 지령, 구급 상담 조치를 안내하는 응급상황관제 시스템 및 관제방법에 관한 것이다.The present invention relates to an emergency management system and a control method, and more particularly, it relates to an emergency management system and a control method, which extract important information at a stage of receiving a speech recognition based notification by a general situation room supervisor using Korean speech recognition technology and classify the severity, And an emergency management system and control method for guiding the emergency management system.

화재, 재난ㆍ재해 그 밖에 구조ㆍ구급이 필요한 위급상황에서 신고접수처리 및 통신관리, 재난정보의 수집ㆍ전파 등 소방 활동을 위하여 시도 소방본부 또는 소방서의 종합상황실에는 전산, 통신요원인 수보요원이 배치되어 있다. 수보요원은 화재 등 각종 재난 발생의 신고 접수와 통보ㆍ전달 및 출동의 지령 등의 업무를 수행하며 ‘긴급구조표준시스템’에 따라 신고 접수를 수행하고 있으나, 구급 상황의 경우 ‘119 구급상황관리센터 상담 매뉴얼’의 ‘도입부 수보 프로토콜’을 활용하도록 되어 있다. 따라서 수보요원은 ‘긴급구조표준시스템’에 따라 신고 접수 업무를 수행하되, 구급 상황의 경우에는 개요/환자의 연령/환자의 의식/환자의 호흡/환자의 심정지/호흡 정지 등 등을 파악하고, 특히 개요의 긴급 출동상황인 경우 이를 지령해야 한다. 그러나 수보요원의 업무 수행에 필수적으로 활용되는 ‘긴급구조표준시스템’과 ‘수보 프로토콜’이 연계성을 갖지 못해서 수보업무의 효율성이 떨어지고 있는 문제가 있다. Fire, disaster, disaster and other emergency situations that require rescue and rescue. Attempting for firefighting activities such as report reception, communication management, and collection and dissemination of disaster information In the general situation room of firefighting headquarters or firefighting department, computer assistant, Respectively. In the case of an emergency, the Suwa personnel perform the reporting of the occurrence of various disasters such as fire, the order of notification, the delivery and dispatch, and carry out the report according to the 'emergency rescue standard system'. However, Consultation manual 'of' introduction part support protocol '. Therefore, the surgeon performs the report reception work according to the 'emergency rescue standard system'. In the case of emergency, the surgeon grasps the outline, the patient's age, the patient's consciousness, the patient's respiration, the patient's cardiac arrest / In particular, the emergency dispatch situation of the outline should be ordered. However, there is a problem that the efficiency of the repository work is deteriorating because the 'emergency rescue standard system' and 'repository protocol', which are essential for the work of Suwa personnel, are not connected.

더구나, 현행 응급상황관제에서 수보요원은 구급신고전화 응대 과정에서 기본정보를 시스템에 입력하면서 구급차 출동 여부를 결정하며, 이후 상황관리사는 환자에 대한 추가정보를 수집한 후 구급대가 도착할 때까지 구급 상담과 응급처치 지도를 하게 되어있다. 이 과정에서 원활하게 응급관제 시스템이 작동되지 못해서 구급차 출동시간의 지연과 신속한 응급조치의 미지원을 초래하면, 응급환자에게는 치명적일 수 있다. In addition, in the current Emergency Situation Supervisor, the assistant supervisor enters the basic information into the system in the process of responding to the emergency report telephone call, decides whether or not to send an ambulance, and then the situation supervisor collects additional information about the patient, And first aid instruction. If the emergency control system can not be operated smoothly during this process, it may be fatal to the emergency patients if delay of the ambulance dispatch time and the lack of prompt emergency measures are not provided.

따라서 수보요원의 업무를 효과적으로 지원하고 위기 상황 대응의 신속성과 정확성을 높이기 위한 기술 개발이 필요한 실정이다. Therefore, it is necessary to develop technology to effectively support the work of Subo personnel and to increase the speed and accuracy of responding to crisis situations.

한국 등록특허 10-0759916호는 ‘중증도 분류 및 이송병원을 선정하는 응급의료정보 시스템’에 관한 것으로, 병원 전 응급상황에서 응급구조시 작성된 구급활동일지 정보를 웹 어플리케이션(web applicaion)을 통해 입력받아 이를 바탕으로 환자의 중증도 분류를 결정하고 이에 따라 환자의 최적 이송병원을 선정하는 응급의료정보 시스템에 관한 기술을 개시한다. 그러나 상기 기술은 구급활동일지가 작성된 상황에서 적용할 수 있으므로 위기 상황 대응의 신속성과는 거리가 멀다는 문제가 있다.Korean Patent No. 10-0759916 relates to an emergency medical information system for selecting a severity classifying and transfer hospital. In the emergency situation before the hospital, information on the emergency activity log created at the time of emergency rescue is inputted through a web application Based on this, we describe a technology related to the emergency medical information system that determines the severity classification of the patient and selects the optimal transfer hospital of the patient accordingly. However, since the above technique can be applied in the situation where the emergency activity log is written, there is a problem that it is far from the urgency of the crisis response.

한국등록특허공보 10-0759916Korean Patent Publication No. 10-0759916

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 한국형 음성인식 기술을 응급상황관제 시스템에 적용하여, 수보요원의 119 신고접수 시 신속성과 효율성을 지원하고, 상황요원의 올바른 상황판단과 신속한 응급조치를 지원할 수 있는 시스템 및 방법을 제시하고자 한다. The present invention has been developed in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to apply the Korean speech recognition technology to the emergency situation control system, to support the promptness and efficiency in receiving the 119 report of the subordinate agent, We suggest a system and method for supporting emergency measures.

본 발명은 디스플레이와 DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템으로, 상기 시스템은, 한국어 음성인식을 이용하여, 기본데이터를 자동입력하는 자동입력부, 상기 기본 데이터로부터 의미를 추출하는 의미추출부, 및 상기 추출된 의미로부터 응급상황을 자동분류하여 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 자동분류부를 구비하는 음성인식기반 신고접수 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이 표시하는 다기준 중증도 분류 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 다중 출동 시스템지령 솔루션; 및 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 구급상담솔루션을 포함하고, 상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 정보추출부는, 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 복수 개 범주의 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 추출하고, 상기 DB는, 음성인식 신고정보 DB, 고위험군 환자 DB, 고급프로토콜 가이드라인 DB, 출동 이송 DB, 및 전화접수 DB를 포함하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템:The system comprises an automatic input unit for automatically inputting basic data by using Korean speech recognition, and an automatic input unit for automatically inputting basic data from the basic data, A semantic extraction unit for extracting semantics, and an automatic classification unit for automatically classifying an emergency situation based on the extracted semantics to provide a multi-criteria severity classification solution, a multi-mission system command solution, and an emergency response consulting solution. ; A multi-criteria severity classification solution for sorting and displaying the severity of patients based on the information received from the report acceptance solution; A multi-tasking system command solution for instructing the emergency dispatch based on the information received from the report acceptance solution and displaying on the display to provide necessary emergency action to the emergency personnel; And an emergency rescue consulting solution for displaying on the display a guidance for emergency action before arrival of the emergency agent on the basis of the information received from the report acceptance solution, wherein the information extracting unit of the voice recognition based report accepting solution comprises: The DB includes a voice recognition notification information DB, a high-risk patient DB, an advanced protocol guideline DB, a dispatching transfer DB , And a telephone reception DB. Emergency situation control system using Korean speech recognition technology:

[식 1][Formula 1]

Figure 112016056738505-pat00001
Figure 112016056738505-pat00001

(상기 식에서

Figure 112016056738505-pat00002
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112016056738505-pat00003
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함)을 제공한다. (In the above formula
Figure 112016056738505-pat00002
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112016056738505-pat00003
), The value is equal to 0, and if it is different, the value is equal to 2).

본 발명은 또한, 상기 복수 개 범주의 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템을 제공한다.The present invention also relates to a method of treating a patient suffering from a condition selected from the group consisting of headache, chest pain, abdominal pain, back pain, labor pain, other pain, unconsciousness, airway water, dyspnea, respiratory arrest, palpitations, 31 of 31 cases of syncope, nausea or vomiting, diarrhea or constipation, dysuria, hemoptysis, hematochezia, hemorrhage, vaginal bleeding, other bleeding, hyperthermia, hypothermia, dizziness or dizziness, paralysis, general weakness, mental disorders, Which is classified into a plurality of categories.

본 발명은 또한, 상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및 호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템을 제공한다.The present invention is also characterized in that said emergency dispatch comprises a report consisting of hanging, strangulation, suffocation and drowning; And a patient state composed of whether or not to breathe and consciousness, using the Korean speech recognition technology.

본 발명은 또한, 상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템을 제공한다.The present invention is also characterized in that the personal information includes information on the identity of the applicant, gender, age under 4 years, age 5 to 14, age 15 to 39, age 40 to 69, , And an emergency situation control system using Korean speech recognition technology.

본 발명은 또한, 상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 기본 데이터 자동입력부는 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기이고, 상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성한, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템을 제공한다.According to the present invention, the basic data automatic input unit of the voice recognition based report acceptance solution is a voice recognizer composed of an acoustic model, a language model, and a pronunciation model, and the acoustic model includes a triphone (Triphone: The language model is a language model in which the words that form the sentence by dividing the word are divided into 1-gram (Unigram), 2-gram (Bigram) grouped by two consecutive 3-grams (Trigram) A 4-gram grouped by 4, and a 5-gram grouped by 5 consecutive, and the pronunciation model provides an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology, which is generated by a predetermined sounding sequence generator.

본 발명은 또한, DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법으로, 상기 방법은, 응급상황관제 시스템에 구비된 음성인식기반 신고접수 솔루션의 자동입력부가 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기로 기본 데이터를 자동입력하는 단계; 상기 신고접수 솔루션의 정보추출부가 상기 기본데이터에 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 복수 개 범주의 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 의미를 추출하는 단계; 상기 신고접수 솔루션의 자동분류부가 상기 추출한 의미로부터 획득한 응급상황정보를 상기 응급상황관제 시스템에 구비된 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 단계; 상기 다기준 중증도 분류 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 의미정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 단계; 상기 다중 출동 시스템지령 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 단계; 및 상기 구급상담 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 단계를 포함하고, 상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성하고, 상기 DB는, 음성인식 신고정보 DB, 고위험군 환자 DB, 고급프로토콜 가이드라인 DB, 출동 이송 DB, 및 전화접수 DB를 포함하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법:The present invention also provides a method of controlling an emergency situation using a Korean speech recognition technology having a computer solution including a DB, wherein the method comprises an automatic input adding acoustic model of a speech recognition based notification accepting solution provided in the emergency situation control system, A language model, and a pronunciation model; Extracting a meaning including a plurality of categories of the patient's main symptom, emergency call, and personal information using the Lebenstein distance measurement model in which the information extracting unit of the report acceptance solution is defined in the basic data as shown in Equation 1 below; Providing the emergency classification information obtained from the extracted meaning to the multi-criteria severity classification solution, the multiple dispatch system command solution, and the emergency response consulting solution provided in the emergency management system; Classifying the degree of severity of the patient based on the semantic information received from the report acceptance solution and displaying it on the display; Displaying on the display the multi-dispatch system command solution instructing the emergency dispatch based on the information received from the notification acceptance solution and providing the necessary emergency response to the first-aid agent; And displaying on the display the first aid consultation solution to guide a first aid action before the emergency agent on the basis of information received from the notification acceptance solution, wherein the acoustic model comprises a triphone (Triphone) The language model is a model in which words constituting a sentence are divided into 1-gram (Unigram), 2-gram (Bigram) grouped by two consecutive words, 3-gram (Trigram) Wherein the speech model is generated by a predetermined sounding sequence generator, and the DB includes a speech recognition report information DB, a high-risk patient DB, an advanced protocol Emergency Situation Control Method Using Korean Speech Recognition Technology, Including Guideline DB, Departure Transfer DB, and Telephone Reception DB:

[식 1][Formula 1]

Figure 112016056738505-pat00004
Figure 112016056738505-pat00004

(상기 식에서

Figure 112016056738505-pat00005
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112016056738505-pat00006
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함)을 제공한다. (In the above formula
Figure 112016056738505-pat00005
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112016056738505-pat00006
), The value is equal to 0, and if it is different, the value is equal to 2).

본 발명은 또한, 상기 복수 개 범주의 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분하고, 상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및 호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분하며, 상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법을 제공한다. The present invention also relates to a method of treating a patient suffering from a condition selected from the group consisting of headache, chest pain, abdominal pain, back pain, labor pain, other pain, unconsciousness, airway water, dyspnea, respiratory arrest, palpitations, 31 of 31 cases of syncope, nausea or vomiting, diarrhea or constipation, dysuria, hemoptysis, hematochezia, hemorrhage, vaginal bleeding, other bleeding, hyperthermia, hypothermia, dizziness or dizziness, paralysis, general weakness, mental disorders, And the emergency dispatch includes a report consisting of a neck, a strangulation, a suffocation, and a drowning in water; And a patient state consisting of whether or not breathing and consciousness are made. The personal information includes the identity of the applicant, gender, age under 4 years, age 5 to 14, age 15 to 39, age 40 to 69 And an age of 70 years or more, which is divided into a plurality of age groups.

본 발명의 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템 및 방법은, 음성인식 기술을 응급상황관제에 적용함으로써 수보요원의 업무를 효과적으로 지원하고 위기 상황 대응의 신속성과 정확성을 높일 수 있고, 음성인식을 이용한 응급관제 시스템 개발을 통해 상황실 요원에 대한 교육 훈련이 미흡한 현재의 상황을 개선할 수 있다는 장점이 있다.The system and method for emergency situation control using the Korean speech recognition technology of the present invention can effectively support the work of the backup staff by applying the speech recognition technology to the emergency situation control and improve the promptness and accuracy of response to the crisis situation, The development of the emergency control system used has the advantage of improving the current situation in which the training of the situation room personnel is insufficient.

도 1은 본 발명의 일 구현예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 구현예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 솔루션과 DB를 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 구현예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 디스플레이를 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 구현예에 따른, 레벤슈타인 거리기반 의미추출 과정을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 구현예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 다중 출동 시스템 지령 솔루션이 표시된 디스플레이를 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 응급출동 시나리오 순서도를 나타낸다.
1 is a block diagram of an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a solution and DB of an emergency situation control system using Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram illustrating a display of an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a conceptual diagram schematically illustrating a Lebenstein distance-based semantic extraction process according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating a display of a multi-dispatch system command solution in an emergency management system using Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 shows a flowchart of an emergency dispatch scenario, in accordance with one embodiment of the present invention.

다양한 양상이 도면을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항이 개시된다. 그러나 이러한 양상은 각각의 구체적인 세부사항 없이도 실행될 수 있다는 점이 인식될 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면은 하나 이상의 양상에 대한 특정한 예시적인 양상을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상은 예시적인 것이고 다양한 양상의 원리에서 다양한 방법 중 일부가 이용될 수 있으며 기술되는 설명은 그러한 양상 및 그 균등물을 모두 포함하고자 하는 의도이다.Various aspects are disclosed with reference to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of one or more aspects. It will be appreciated, however, that such aspects may be practiced without the specific details of each. The following description and the annexed drawings set forth in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. However, it is to be understood that such aspects are illustrative and that some of the various ways may be used in various aspects of the principles, and that the description set forth is intended to include all such aspects and their equivalents.

다양한 양상 및 특징이 다수의 장치, 모듈 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템이 추가적인 장치, 부품, 구성품 등을 포함할 수 있고 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치, 부품, 구성품 등 모두를 포함할 수 없다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.Various aspects and features will be presented by a system that may include multiple devices, modules, and the like. It should also be understood and appreciated that the various systems may include additional devices, components, components, etc., and / or may not include all of the devices, components, components, etc. discussed in connection with the drawings.

본 명세서에서 사용되는 "실시례", "예", "양상", "예시" 등은 기술된 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않아야 한다. 아래에서 사용되는 용어인 ‘시스템’, ‘솔루션’, ‘디스플레이’등은 일반적으로 컴퓨터 관련 실체(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.As used herein, the terms " an embodiment, "" an embodiment, "" an example, "etc. should not be construed as advantageous or advantageous over other aspects or designs. The terms "system", "solution", "display" and the like used herein generally mean a computer-related entity, for example, hardware, a combination of hardware and software, .

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 상기 경우 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 항목 중 하나 이상 항목의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, the term "or" is intended to mean " exclusive or " That is, it is intended to mean one of the natural inclusive substitutions "X uses A or B ", unless otherwise specified or unclear in context. That is, X uses A; X uses B; Or when X uses both A and B, "X uses A or B" can be applied in any of the above cases. It is also to be understood that the term "and / or" as used herein refers to and includes all possible combinations of one or more of the listed items.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징, 단계, 동작, 모듈, 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 단계, 동작, 모듈, 구성요소, 및/또는 이 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 더불어, 본 명세서에서 제1 및 제2 등의 용어가 다양한 구성요소를 설명하기 위해 사용될 수 있지만, 이들 구성요소는 이러한 용어에 의해 한정되지 아니한다. 즉, 이러한 용어는 둘 이상의 구성요소 간의 구별을 위해서 사용될 뿐이고, 순서 또는 우선순위를 의미하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.Also, the term " comprises "and / or" comprising "means that there is a corresponding feature, step, operation, module, and / Elements, and / or the presence or addition of such groups. In addition, although the terms first and second in the present specification can be used to describe various elements, these elements are not limited by these terms. That is, these terms are only used to distinguish between two or more components, and should not be construed as meaning order or priority. Also, unless the context clearly dictates otherwise or to the contrary, the singular forms in this specification and claims should generally be construed to mean "one or more. &Quot;

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 솔루션과 DB를 나타내는 개념도이다. 또한, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 디스플레이를 나타낸 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에 따른 상기 시스템은, 디스플레이와 DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템이다. 본 발명의 일 구현예에 따른 상기 시스템은, 한국어 음성인식기반 신고접수 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 다기준 중증도 분류 솔루션; 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 다중 출동 시스템지령 솔루션; 및 상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 구급상담 솔루션을 포함한다. FIG. 1 is a block diagram of an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology, according to an embodiment of the present invention. Solution and DB. 3 is a conceptual diagram illustrating a display of an emergency situation control system using a Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention. The system according to an embodiment of the present invention is an emergency situation control system using Korean speech recognition technology having a computer solution including a display and a DB. The system according to an embodiment of the present invention includes a Korean speech recognition based report acceptance solution; A multi-criteria severity classification solution in which the severity of patients is classified based on the information received from the report acceptance solution and displayed on the display; A multi-tasking system command solution for instructing the emergency dispatch based on the information received from the report acceptance solution and displaying on the display to provide necessary emergency action to the emergency personnel; And an ambulance counseling solution that displays on the display a guide to the emergency agent before the emergency agent based on information received from the report acceptance solution.

본 발명의 일 구현예에서, 상기 한국어 음성인식기반 신고접수 솔루션은 한국어 음성인식을 이용하여, 기본데이터를 자동입력하는 자동입력부, 상기 기본 데이터로부터 의미를 추출하는 의미추출부, 및 상기 추출된 의미로부터 응급상황을 자동분류하여 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 자동분류부를 구비한다. In one embodiment of the present invention, the Korean speech recognition based report acceptance solution includes an automatic input unit for automatically inputting basic data using Korean speech recognition, a semantic extraction unit for extracting semantics from the basic data, An automatic classification section for automatically classifying the emergency situation into a multi-criteria severity classification solution, a multi-mission system command solution, and an emergency classification consulting solution.

본 발명의 일 구현예에 따른 상기 복수 개 범주의 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 구현예에 따른 상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및 호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분할 수 있다. 더불어, 본 발명의 일 구현예에 따른 상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분하는 것이 가능하다. The main symptom of the multiple categories of patients according to an embodiment of the present invention may include headache, chest pain, abdominal pain, back pain, labor pain, other pain, conscious disorder, airway water, dyspnea, respiratory arrest, palpitations, , Seizures, syncope, nausea or vomiting, diarrhea or constipation, dysuria, hemoptysis, hematochezia, hemorrhage, vaginal bleeding, other bleeding, hyperthermia, hypothermia, dizziness or dizziness, paralysis, general weakness, mental disorders, Fractures can be divided into 31 categories. In addition, the emergency dispatch according to an embodiment of the present invention may include a report consisting of a neck, a strangulation, a suffocation, and a drowning in water; And patient state consisting of whether or not breathing and consciousness. In addition, the personal information according to an embodiment of the present invention may be provided to a person who is notified of the identity of the applicant, sex, and a person under age 4, a person aged 5 to 14, a person aged 15 to 39, a person aged 40 to 69, It is possible to divide by the age divided into sections.

본 발명의 일 구현예에서, 상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 기본 데이터 자동입력부는 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기이고, 상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성한다.In one embodiment of the present invention, the basic data automatic input unit of the speech recognition based report acceptance solution is a speech recognizer composed of an acoustic model, a language model, and a pronunciation model. The acoustic model includes a triphone The language model is a model in which a word is divided into a plurality of words and sentence words are divided into individual words of 1-gram (Unigram), two consecutive 2-grams (Bigram), 3 consecutive 3-grams ), A 4-gram group consisting of 4 consecutive 4-grams, and a 5-gram group consisting of 5 consecutive 5-grams, and the pronunciation model is generated by a predetermined sounding sequence generator.

본 발명의 일 구현예에서, 상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 정보추출부는, 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 복수 개 범주의 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 추출하고, 상기 DB는, 음성인식 신고정보 DB, 고위험군 환자 DB, 고급프로토콜 가이드라인 DB, 출동 이송 DB, 및 전화접수 DB를 포함한다.In one embodiment of the present invention, the information extracting unit of the voice recognition-based report accepting solution extracts a plurality of categories of patient main symptoms, emergency calls, and personal information using the Lebensch's distance measurement model defined as Equation 1 below And the DB includes a voice recognition notification information DB, a high-risk patient DB, an advanced protocol guideline DB, a mission transfer DB, and a telephone reception DB.

[식 1][Formula 1]

Figure 112016056738505-pat00007
Figure 112016056738505-pat00007

상기 식에서

Figure 112016056738505-pat00008
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112016056738505-pat00009
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미한다. 일반적인 레벤슈타인 거리 측정에서의 패널티 값은 1을 보편적으로 사용하지만 본 발명에서는 문자열이 달라질 경우 거리 값이 더 커지도록 2를 선택한다.In the above formula
Figure 112016056738505-pat00008
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112016056738505-pat00009
), The value is equal to 0, otherwise the value is equal to 2. The penalty value in the general Levenshtein distance measurement is generally 1, but in the present invention, 2 is selected so that the distance value becomes larger when the string is changed.

두 문자열 a, b 사이의 레벤슈타인 거리 측정값을 이용해 다음 식 2와 같이 레벤슈타인 거리비율을 구할 수 있다. Using the Lebenstein distance measurement between the two strings a and b, we can obtain the Lebenstein distance ratio as shown in Equation 2 below.

[식 2][Formula 2]

Figure 112016056738505-pat00010
Figure 112016056738505-pat00010

여기서 |a|와 |b|는 두 문자열의 길이를 의미한다. 구해진 레벤슈타인 거리비율은 핵심인식대상별 문턱값(Threshold Value)과 비교분석하여 의미추출에 사용된다. 문턱값은 추출대상 단어의 길이에 따라 차등을 두었는데, 예를 들어 아래에서 볼 수 있듯이 성별, 연령, 신고내역, 신고자본인확인, 주증상 등의 범주내 단어 추출에서는 0.9 값 이상으로 세팅하여 단어가 정확하게 일치하지 않을 경우 추출하지 않도록 하고, 그 외의 경우, 추출 단어가 길 경우에 0.8 ~ 0.88까지 세팅한다.Here, | a | and | b | are the lengths of two strings. The obtained ratio of Lebensch 's distance is used for extracting meaning by comparing with threshold value of core recognition target. For example, as shown below, the threshold value is set according to the length of the word to be extracted. For example, in the case of word extraction in category such as sex, age, report history, If the extracted words are not exactly the same, do not extract them. Otherwise, set them to 0.8 to 0.88 when the extracted words are long.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 레벤슈타인 거리기반 의미추출 과정을 개략적으로 나타낸 개념도이다. 도 4에서 보는 바와 같이 레벤슈타인 거리기반 의미추출 알고리즘은 핵심인식대상에 대한 템플릿과 상황실 수보요원 발화의 음성인식결과 문장들에 대한 비교분석을 통해 핵심인식대상을 추출한다. 본 발명의 일 구현예에서, 핵심인식대상은 본 발명의 일 구현예에서 추출된 31가지 주증상(표 1), 응급출동(표 2)과 인적사항(표 3)을 추출할 수 있도록 설계된다. FIG. 4 is a conceptual diagram schematically illustrating a Lebenstein distance-based semantic extraction process according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the Lebenstein distance-based semantic extraction algorithm extracts the key recognition objects by comparing and analyzing the templates of the key recognition target and the speech recognition result sentences of the speech source of the speech room. In one embodiment of the invention, the core subject is designed to extract 31 main symptoms (Table 1), emergency response (Table 2) and personal details (Table 3) extracted in one embodiment of the present invention .

[표 1] 31개 범주 환자 주증상[Table 1] Symptoms of 31 categories of patients

Figure 112016056738505-pat00011
Figure 112016056738505-pat00011

[표 2] 응급출동[Table 2] Emergency dispatch

Figure 112016056738505-pat00012
Figure 112016056738505-pat00012

[표 3] 인적사항[Table 3] Personal Information

Figure 112016056738505-pat00013
Figure 112016056738505-pat00013

본 발명의 일 구현예에서, 핵심인식대상 추출을 위하여 각 대상에 대한 템플릿을 구성할 수 있다. 31가지 환자 주증상을 표현/의미하는 템플릿들은 구급 신고전화에서의 한국어 증상 표현연구의 증상별 언어표현을 기반으로 표 4와 같이 구성할 수 있다. In one embodiment of the present invention, a template for each object can be configured for extracting a key recognition target. Templates representing / expressing the 31 main patient symptoms can be constructed as shown in Table 4 based on the symptomatic language expression of the Korean symptom expression study in the emergency notification telephone.

[표 4] 구급 신고전화에서의 한국어 증상 표현 예시[Table 4] Example of Korean symptom expression in emergency call report

Figure 112016056738505-pat00014
Figure 112016056738505-pat00014

어떤 증상의 언어표현이 여러 주증상 표현에 포함되면 여러 주증상이 검출될 수 있는 경우 수보요원은 표시된 여러 주증상을 보고 질문을 통해 주증상 대상을 줄여 나간다. 현재까지 조사 분석된 전사 말뭉치의 규모상 31개 주증상 표현 템플릿을 최적화하기 위한 방법이다. 본 발명의 일 구현예에서 구급 신고 전화에 응급출동 템플릿 구성은 핵심어 중심으로 템플릿을 구성한다. 핵심어들은 상당히 위급상황을 나타내는 단어들로 다른 주증상이나 인적 사항등을 알아볼 여유가 없이 핵심어가 검출이 되면 바로 응급출동해야 한다. 응급 출동에서 31가지 주증상 표현에 모두 공통으로 포함될 수 있는 호흡/의식 여부가 포함되어 있는데, 호흡이나 의식이 없다는 것은 심정지 등 매우 위급한 상태일 수 있기 때문에 응급출동에 포함시킨다.If the language expression of any symptom is included in the manifestation of several main symptoms, if the main symptom can be detected, the surgeon looks at the main symptom displayed and reduces the main symptom object through the question. It is a method for optimizing the 31 symptom expression templates on the scale of the transcription corpus that has been investigated so far. In an embodiment of the present invention, the emergency dispatch template configuration in the emergency call center forms a template based on the keyword. Key words are words that indicate a critical situation and should not be able to identify other main symptoms or personal information. It includes breathing / consciousness that can be commonly included in all 31 symptomatic expressions in an emergency response. Included in the emergency response is the absence of breathing or unconsciousness because it can be a very critical condition, such as a cardiac arrest.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템의 다중 출동 시스템 지령 솔루션이 표시된 디스플레이를 나타낸 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에서, 인적사항에 대한 템플릿은 간단한 신상정보와 본인여부이다. 구급 신고접수에서 본인여부가 중요한 이유는 신고접수를 본인이 직접 했으면 일단 호흡과 의식은 있는 것으로 판단하고 응급일 확률은 낮아지기 때문이다. 성별이나 나이를 짐작할 수 있는 단어들에 대해서 하나의 단어에서 2가지 핵심 정보를 추출할 수 있도록 템플릿을 구성한다.FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating a display of a multi-dispatch system command solution in an emergency management system using Korean speech recognition technology according to an embodiment of the present invention. In one embodiment of the present invention, the template for personal information is simple personal information and personal identity. The reason why the applicant is the most important person in the reception of an emergency report is because, if the person himself / herself does the report reception, it is judged that there is breathing and consciousness, and the probability of emergency is lowered. We construct a template to extract two key information from a single word for words that can predict sex or age.

Figure 112016056738505-pat00015
Figure 112016056738505-pat00015

본 발명은 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법으로, 상기 방법은, DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 응급상황관제 시스템에 구비된 음성인식기반 신고접수 솔루션의 자동입력부가 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기로 기본 데이터를 자동입력하는 단계; 상기 신고접수 솔루션의 정보추출부가 상기 기본데이터에 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 복수 개 범주의 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 의미를 추출하는 단계; 상기 신고접수 솔루션의 자동분류부가 상기 추출한 의미로부터 획득한 응급상황 정보를 상기 응급상황관제 시스템에 구비된 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 단계; 상기 다기준 중증도 분류 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 단계; 상기 다중 출동 시스템지령 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 단계; 및 상기 구급상담 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 단계를 포함한다.The present invention relates to an emergency situation control method using a Korean speech recognition technology, the method comprising: an automatic input adding acoustic model of a speech recognition based notification accepting solution provided in an emergency situation control system having a computer solution including a DB; Automatically inputting basic data with a speech recognizer composed of speech models; Extracting a meaning including a plurality of categories of the patient's main symptom, emergency call, and personal information using the Lebenstein distance measurement model in which the information extracting unit of the report acceptance solution is defined in the basic data as shown in Equation 1 below; Providing the emergency classification information obtained from the extracted meaning to the multi-criteria severity classification solution, the multiple dispatch system command solution, and the emergency response consulting solution provided in the emergency management system; Classifying the degree of severity of the patient based on the information provided by the multi-criteria severity classification solution from the report acceptance solution and displaying on the display; Displaying on the display the multi-dispatch system command solution instructing the emergency dispatch based on the information provided from the report acceptance solution and providing the necessary emergency response to the emergency personnel; And displaying on the display the first aid consultation solution to guide the first aid action before the first aid agent based on the information provided from the report acceptance solution.

[식 1][Formula 1]

Figure 112016056738505-pat00016
Figure 112016056738505-pat00016

상기 식에서

Figure 112016056738505-pat00017
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112016056738505-pat00018
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미한다.In the above formula
Figure 112016056738505-pat00017
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112016056738505-pat00018
), The value is equal to 0, otherwise the value is equal to 2.

본 발명의 일 구현예에 따른, 상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성하고, 상기 DB는, 음성인식 신고정보 DB, 고위험군 환자 DB, 고급프로토콜 가이드라인 DB, 출동 이송 DB, 및 전화접수 DB를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the acoustic model is a context-dependent triphone (Triphone: Tri Phoneme) model, and the language model includes words that form sentences by dividing a word into 1-gram (Unigram) (Bigram), two 3-grams (Trigram), three 4-grams (4-grams), and five 5-grams (5-grams) And the DB includes a voice recognition report information DB, a high-risk patient DB, an advanced protocol guideline DB, a mission transfer DB, and a telephone reception DB.

본 발명의 일 구현예에서, 상기 복수 개 범주의 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분하고, 상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및 호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분하며, 상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분한다. In one embodiment of the present invention, the subject of the plurality of categories of symptoms is selected from the group consisting of headache, chest pain, abdominal pain, back pain, labor pain, other pain, conscious disorder, airway water, dyspnea, respiratory arrest, , Seizures, syncope, nausea or vomiting, diarrhea or constipation, dysuria, hemoptysis, hematochezia, hemorrhage, vaginal bleeding, other bleeding, hyperthermia, hypothermia, dizziness or dizziness, paralysis, general weakness, mental disorders, Fracture, and the emergency dispatch includes a report consisting of neck, strangulation, suffocation, and drowning; And a patient state consisting of whether or not breathing and consciousness are made. The personal information includes the identity of the applicant, gender, age under 4 years, age 5 to 14, age 15 to 39, age 40 to 69 And age divided into 70 years or older.

본 발명의 일 구현예에서 상기 DB는 상기 각각의 솔루션에 포함되어 상기 각 솔루션의 구성요소에 개별정보를 제공하며, 상기 솔루션에서 새롭게 획득된 정보는 상기 DB에 저장된다. In one embodiment of the present invention, the DB is included in each of the solutions, and provides individual information to the components of the respective solutions, and newly acquired information in the solution is stored in the DB.

[[ 실시예Example ]]

이하 본 발명의 일 실시예에 따른 실험을 설명한다. 실험을 위해 전사한 6,600건(신고접수)에서 구급활동일지와 국가응급환자진료정보망(NEDIS: National Emergency Department Information System) 연계해서 주증상과 구급환자분류가 확인된 68건을 추출하였다. 상기 68건의 신고통화에 대해서 전사 수정작업을 하였다. 전사 수정작업은 개인정보는 삭제되었기 때문에 가상의 주소로 첨삭하여 실제 전사기반으로 자연스럽게 수정하는 작업과, 환자 정보를 자연스럽게 포함하도록 수정하는 작업을 병행했다. 환자 정보 수정은 2가지 정보를 포함하도록 수정해야 하는데 ‘어느 템플릿에 템플릿 상태가 어떻다’형식으로 이루어졌다. 의미추출이 인식결과와 템플릿들간의 레벤슈타인 거리 기반으로 이루어지기 때문이다.Hereinafter, an experiment according to an embodiment of the present invention will be described. Sixty - six cases were identified in which 6,600 cases were reported for the experiment and the main symptom and emergency patient classification were identified in connection with the emergency activity log and the National Emergency Department Information System (NEDIS). All of the 68 reported calls were revised. Since the personal information was deleted, the company correction work was performed by adding the virtual address to the address of the actual company and correcting it to include the patient information naturally. Patient information revision should be modified to include two pieces of information in the form of 'what template is in the template state'. This is because the semantic extraction is based on the Lebenstein distance between recognition results and templates.

Figure 112016056738505-pat00019
Figure 112016056738505-pat00019

수정된 전사 스크립트는 68개 시나리오에서 총 818개의 문장으로 구성되었고, 이는 녹음하여 테스트 입력 음성파일로 사용하였다. 음성인식률 실험에는 818개 음성파일을 입력으로 사용하여 인식률을 실험하였고, 의미추출 성능을 알아보기 위해서 68개 시나리오별로 입력하여 응급출동 검출이 되는지 실험을 하였다. 자동으로 응급출동이 검출되는 도 6의 시나리오로 실험을 하였다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 응급출동 시나리오 순서도를 나타낸다. 출력 결과는 응급/비응급/예측실패 3종류로 출력된다. 예측실패는 환자 정보 추출에 실패했거나, 입력 데이터에 응급/비응급 판단을 위한 환자정보가 없을 때 출력하도록 시스템을 설계하였다.The revised enterprise script consisted of 818 sentences in 68 scenarios, which were recorded and used as test input voice files. Experiments were carried out to test the recognition rate using 818 speech files as inputs and to test the performance of emergency dispatch by inputting 68 speech scenarios. Experiments were conducted with the scenario of FIG. 6 where an emergency dispatch was automatically detected. Figure 6 shows a flowchart of an emergency dispatch scenario, in accordance with one embodiment of the present invention. The output result is output in three kinds of emergency / non-emergency / prediction failure. The system was designed to output when the prediction failure failed to extract the patient information, or when there was no patient information for the emergency / non-emergency determination of the input data.

테스트 입력 파일의 혼잡도(Perplexity)는 약 74 정도이고 음성인식 결과는 [표 5]와 같다.The complexity of the test input file is about 74 and the speech recognition result is as shown in [Table 5].

[표 5] 인식 성능[Table 5] Recognition performance

Figure 112016056738505-pat00020
Figure 112016056738505-pat00020

실험 결과 단어 오류율은 9.14%이고 문장오류율은 24.21%이지만 이는 대화체 음성의 특성과 한국어에서 어절 분할 방법을 사용했기 때문이다. 문장인식률과 아래의 단어 오류유형을 볼 때 인식결과로부터 의미추출 하기는 충분하다고 생각된다. Experimental results show that the word error rate is 9.14% and the sentence error rate is 24.21%. This is because the characteristics of the dialogue speech and the word segmentation method are used in Korean. When we look at the sentence recognition rate and the word error type below, it seems to be enough to extract the meaning from the recognition result.

Figure 112016056738505-pat00021
Figure 112016056738505-pat00021

본 실험의 응급출동상황 검출성능은 아래 [표 6]과 같다.Table 6 shows the detection performance of Emergency Emergency Situation in this experiment.

[표 6] 응급출동 검출 성능[Table 6] Emergency Emergency Detection Performance

Figure 112016056738505-pat00022
Figure 112016056738505-pat00022

응급출동 검출 성능은 의미추출 성능과 직결된다. 인식결과와 응급출동 템플릿과 비교분석해서 의미추출 추출하여 응급출동 여부를 판단하기 때문인데, 문장인식률(표 5)과 함께 고려했을 때 응급출동 검출 성능은 고무적인 결과라 할 수 있다. 표 6에서 예측 실패는 시스템이 요구하는 환자정보 부족 또는 의미 정보추출 실패일 때 시스템에서 판단하지 않고 수보요원의 판단에 맡기게 된다. 이는 실제 녹취 전사 기반이기 때문에 통화 내용에 시스템이 요구하는 환자정보가 부족한 경우이다.Emergency dispatch detection performance is directly related to semantic extraction performance. This is because the recognition result and the emergency dispatch template are compared and analyzed to extract the meaning and the emergency dispatch is judged. When the sentence recognition rate is considered together with the sentence recognition rate (Table 5), the emergency dispatch detection performance is encouraging. In Table 6, the prediction failure is not judged by the system when the system lacks sufficient patient information or semantic information extraction. This is a case where there is insufficient patient information required by the system in the call contents because it is based on actual recording transcription.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the disclosed embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present invention. Various modifications to these embodiments will be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the invention. Thus, the present invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.

Claims (7)

디스플레이와 DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템으로,
상기 시스템은,
한국어 음성인식을 이용하여, 기본데이터를 자동입력하는 자동입력부, 의미를 추출하는 의미추출부, 및 상기 추출된 의미로부터 응급상황을 자동분류하여 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 자동분류부를 구비하는 음성인식기반 신고접수 솔루션;
상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 다기준 중증도 분류 솔루션;
상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 다중 출동 시스템지령 솔루션; 및
상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 구급상담 솔루션을 포함하고,
상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 정보추출부는, 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 상황실 음성인식결과 문장들과 핵심인식대상에 대한 템플릿을 비교분석을 함으로써 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 핵심인식대상을 추출하되, 식 1의 두 문자열 a,b 사이의 레벤슈타인 거리 측정값을 이용해 식 2에 의한 레벤슈타인 거리비율을 구하고 핵심인식대상별 문턱값(Threshold Value)과 비교분석하여 핵심인식대상 추출을 결정하는 것을 특징으로 하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템:
[식 1]
Figure 112017103698537-pat00023

(상기 식 1에서
Figure 112017103698537-pat00024
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112017103698537-pat00025
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함)
[식 2]
Figure 112017103698537-pat00035

(여기서 |a|와 |b|는 두 문자열의 길이를 의미함)
Emergency situation control system using Korean speech recognition technology with computer solution including display and DB,
The system comprises:
An automatic input unit for automatically inputting basic data by using Korean speech recognition, a semantic extraction unit for extracting meaning, and a multi-criteria severity classification solution, a multi-dispatch system command solution, and an emergency A voice recognition based report accepting solution having an automatic classification section for providing to a consulting solution;
A multi-criteria severity classification solution in which the severity of patients is classified based on the information received from the report acceptance solution and displayed on the display;
A multi-tasking system command solution for instructing the emergency dispatch based on the information received from the report acceptance solution and displaying on the display to provide necessary emergency action to the emergency personnel; And
And an emergency rescue consulting solution displayed on the display so as to guide the emergency care agent before the emergency agent on the basis of the information received from the report acceptance solution,
The information extracting unit of the speech recognition-based report acceptance solution compares the sentence of the situation room voice recognition result with the template of the core recognition object using the Lebenschin distance measurement model defined as Equation 1, , And personal information are extracted. The Lebenstein distance ratio is calculated using the Lebenstein distance measurement between the two strings a and b in Equation 1, and the threshold value of the key recognition target is obtained. Wherein the extraction of the key recognition target is determined by comparing and analyzing the speech recognition result with the speech recognition system.
[Formula 1]
Figure 112017103698537-pat00023

(Formula 1)
Figure 112017103698537-pat00024
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112017103698537-pat00025
), The value is equal to 0, and if it is different, the value is equal to 2)
[Formula 2]
Figure 112017103698537-pat00035

(Where | a | and | b | are the lengths of the two strings)
제 1항에 있어서,
상기 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분하는,
한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템.
The method according to claim 1,
The main symptom of the patient is a headache, chest pain, abdominal pain, back pain, labor pain, other pain, conscious disorder, airway water, dyspnea, respiratory arrest, palpitations, cardiac arrest, convulsions, seizures, syncope, nausea or vomiting, diarrhea or constipation , Which is divided into 31 categories: urinary disorders, hemoptysis, hematochezia, nonhemorrhage, vaginal bleeding, other bleeding, hyperthermia, hypothermia, dizziness or dizziness, paralysis, general weakness, mental disorders,
Emergency control system using Korean speech recognition technology.
제 1항에 있어서,
상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및
호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분하는,
한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템.
The method according to claim 1,
The emergency dispatch includes a report consisting of hanging, strangulation, suffocation and drowning; And
The patient's condition, which consists of whether or not breathing and consciousness,
Emergency control system using Korean speech recognition technology.
제 1항에 있어서,
상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분하는,
한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템.
The method according to claim 1,
The personal information shall include the identity of the applicant, the sex, and the age divided into 4 and under, 5 to 14, 15 to 39, 40 to 69, and 70,
Emergency control system using Korean speech recognition technology.
제 1 항에 있어서,
상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 기본 데이터 자동입력부는 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기이고,
상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며,
상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고,
상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성한,
한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the basic data automatic input unit of the voice recognition based report acceptance solution is a voice recognizer composed of an acoustic model, a language model, and a pronunciation model,
The acoustic model is a context-dependent triphone (triphone) model,
In the language model, words constituting sentences are divided into 1-gram (Unigram), 2-gram (Bigram) grouped by two consecutive words, 3-gram (Trigram) A 4-gram grouped by five, and a 5-gram grouped by five consecutive,
The pronunciation model is generated by a predetermined tone generator,
Emergency control system using Korean speech recognition technology.
한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법으로,
상기 방법은,
DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 응급상황관제 시스템에 구비된 음성인식기반 신고접수 솔루션의 자동입력부가 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기로 기본 데이터를 자동입력하는 단계;
상기 신고접수 솔루션의 정보추출부가 상기 기본데이터에 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 상황실 음성인식결과 문장들과 핵심인식대상에 대한 템플릿을 비교분석을 함으로써 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 핵심인식대상을 추출하되, 식 1의 두 문자열 a,b 사이의 레벤슈타인 거리 측정값을 이용해 식 2에 의한 레벤슈타인 거리비율을 구하고 핵심인식대상별 문턱값(Threshold Value)과 비교분석하여 핵심인식대상 추출을 결정하는 의미 추출 단계;
상기 신고접수 솔루션의 자동분류부가 상기 추출한 의미로부터 획득한 응급상황 정보를 상기 응급상황관제 시스템에 구비된 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 단계;
상기 다기준 중증도 분류 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 단계;
상기 다중 출동 시스템지령 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 단계; 및
상기 구급상담 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법:
[식 1]
Figure 112017103698537-pat00026

상기 식 1에서
Figure 112017103698537-pat00027
는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (
Figure 112017103698537-pat00028
), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함.
[식 2]
Figure 112017103698537-pat00036

(여기서 |a|와 |b|는 두 문자열의 길이를 의미함)
As an emergency control method using Korean speech recognition technology,
The method comprises:
A step of automatically inputting basic data into a speech recognizer including an automatic input adding acoustic model, a language model, and a pronunciation model of a speech recognition based report acceptance solution provided in an emergency situation control system having a computer solution including a DB;
The information extracting section of the report acceptance solution compares the sentence of the situation room speech recognition result with the template of the core recognition object by using the Lebenschein distance measurement model in which the basic data is defined as follows: And Lebenstein distance ratios according to Equation 2 are obtained by using the Lebenstein distance measurement values between the two strings a and b of Equation 1 and the threshold value A semantic extraction step of determining a key recognition target extraction;
Providing the emergency classification information obtained from the extracted meaning to the multi-criteria severity classification solution, the multiple dispatch system command solution, and the emergency response consulting solution provided in the emergency management system;
Classifying the degree of severity of the patient based on the information provided by the multi-criteria severity classification solution from the report acceptance solution and displaying on the display;
Displaying on the display the multi-dispatch system command solution instructing the emergency dispatch based on the information provided from the report acceptance solution and providing the necessary emergency response to the first-aid agent; And
And displaying on the display the first aid consultation solution to guide the first aid agent before arrival of the emergency agent on the basis of the information provided from the report acceptance solution.
[Formula 1]
Figure 112017103698537-pat00026

In Equation 1,
Figure 112017103698537-pat00027
If the i-th character of the a-string is the same as the j-th character of the b-string
Figure 112017103698537-pat00028
), The value is equal to 0, otherwise the value is equal to 2.
[Formula 2]
Figure 112017103698537-pat00036

(Where | a | and | b | are the lengths of the two strings)
제 6항에 있어서,
상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법.
The method according to claim 6,
The acoustic model is a context-based triphone (Triphone) model. In the language model, words constituting a sentence are divided into 1-gram (Unigram), 2-gram Bigram), a 3-gram (Trigram) group consisting of 3 consecutive 3-grams, a 4-gram group consisting of 4 consecutive 4 consecutive 5 consecutive 5 consecutive 5-gram consonants, Emergency situation control method using speech recognition technology.
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Title
이규환 외 6명. '음성인식 기반 응급상황관제'. 말소리와 음성과학, 제8권 제2호, 2016.06., pp.31-39. *
조영임 외 1명. '응급상황에서의 음성인식을 위한 필터기 구현'. 한국 지능시스템 학회 논문지, 제20권 제2호, 2010.04., pp.208-213. *

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