• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.127-130
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• 2004

기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.60-64
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• 1998

음성인식 시스템의 실용화 과정에서 훈련환경과 테스트 환경의 불일치로 인한 인식성능의 저하는 반드시 극복되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 잡음 tR인 입력음성의 비음성구간에서 잡음레벨을 추정하여 음성 스펙트럼에서 추정된 잡음레벨을 빼는 스펙트럼 차감법고 스펙트럼 영역에서 미리 정해진 마스킹 레벨보다 낮은 에너지 값을 마스킹 레벨로 올려주는 잡음 마스킹을 함께 사용함으로써 훈련 환경과 테스트환경의 불일치를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 복수의 마스킹 레벨에 대한 모델들을 미리 만들어 두고 추정된 잡음 레벨에 따라 적합한 마스킹 레벨의 보델을 사용하여 인식을 수해？는 다중 모델 방법을 적용하였다. 자동차 소음환경에서 두 가지 마스킹 레벨에 대한 모델을 이용한 화자독립고립단어 인식 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식은 정차중 무시동 환경에서 95.8%, 정차중 시동 환경에서 95.6%, 한적한 도로환경에서 92.8%, 복잡한 시내도로 환경에서 89.6%, 고속도로 환경에서 74.4%의 인식성능을 나타내었으며, 평균 90.7%의 성능을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.402-403
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• 2018

본 논문에서는 5-레그 인버터(Five-leg Inverter)를 이용하여 2대의 유도전동기를 구동하는 시스템의 모델 예측 제어 기법을 제안한다. 기존 모델 예측 제어 기법인 FS-MPC(Full-Set MPC)는 5-레그 인버터에서 가능한 32가지의 모든 스위칭 상태를 고려하기 때문에 제어 성능은 뛰어나지만 계산량이 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 FS-MPC보다 제어 성능의 저하를 최소화하고 계산량은 현저히 감소시킨 모델 예측 제어 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 및 타당성 검증을 검증한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.253-256
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• 2002

한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.23-25
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• 2013

가상화는 이미 다양한 분야에 적용되어 컴퓨팅 효율성을 높이고 있으나 장치 가상화 과정의 빈번한 입출력으로 인한 성능 저하로 높은 장치 처리량을 요구하는 분야에는 적용이 어렵다. 이를 극복하기 위한 모델들이 제안되었으나 이전 모델들은 특별한 하드웨어를 요구하거나 불필요한 게스트 장치 처리 과정을 거치는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 특별한 하드웨어 환경을 요구하지 않는 소프트웨어적 기법을 제안하여 근본적인 모드전환 비용을 해결하였다. 또한 제안한 가상화 인지 소켓 모델의 프로토타입을 구현하여 성능 향상의 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
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• v.7 no.2
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• pp.7-15
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• 2021

태양광 발전소에 대한 성능을 평가하기 위해서는 IEC 61724-1에 적합한 계측장치를 설치하고 데이터를 수집하여 평가하는 것이 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 태양광발전소 현장에서 DC 어레이 성능을 평가하기 위한 방법을 제시하였다. 측정 일사량과 같은 환경정보 값과 태양광 DC 어레이 전압-전류 특성 곡선을 이용해 일사량에 따른 출력모델 식을 도출하였다. 도출된 모델 식은 태양전지 셀의 종류나 버스바에 따라서 차이가 발생되므로 기존의 태양전지 셀 등가회로 수식을 반영한 시뮬레이션 모델식이 적절히 변경되어야 함을 실험을 통해 검증하였다. 주기적인 진단 평가를 실시하지 않는 국내외 태양광 발전소는 성능저하가 발생된 상태로 운전되는 경우가 다수 일 것이다. 대부분의 관제모니터링을 시스템은 미쓰매칭 손실 평가분석이 불가능하며 운전상태 모니터링 하는 시스템이 대부분이다. 이에 태양광 발전소의 효율적 운영을 위해서는 현장진단 장치를 이용한 주기적 성능진단 평가나 발전소 데이터의 손실평가 분석 기술의 개발이 필요할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• v.y2005m4
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• pp.248-251
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• 2005

In this paper, health monitoring technique has been studied for performance deterioration caused by the defects of the gas turbine. The parameters for performance diagnostics have been extracted by using GSP program for modeling the target engine. The virtual sensor model for the health monitoring has been built of those data. The position and magnitude of the defects of the engine components have been determined by using Multiple Linear Regression technique and the method using the weight in order to diagnose the single and multiple defects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.476-478
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• 2000

본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM의 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.5
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• pp.614-620
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• 2003

As the proliferation of Internet, mobile agent related technologies are examined for possible growth and evolution. In information retrieval, network and distributed system management, and electronic commerce, mobile agent is more flexible than the traditional communication paradigm. Despite the performance benefits, mobile agent is not used widely in the market because it is very vulnerable to a variety of attacks. In many studies related the security vulnerability for a mobile agent, the high security causes the performance to degrade. In this paper, we propose and evaluate the efficient security model for mobile agent using TDGM(Trusted Domain & Guide Manager), which provides three kinds of services : the trusted domain management, the security service and the travel plan guide. The result clearly shows that this model provides high security and minimizes the performance degradation.