본 논문에서는 연속출력 확률분포 HMM 모델의 단점을 보완하기 위해 1) 지속시간 확률분포를 갖는 HMM, 2) 동적특징 파라메터를 부여한 HMM, 3) 혼합연속출력 확률분포 HMM을 구성하여 한국어 단음절에 대한 인식실험을 하였다. 실험결과 화자 종속에서는 연속출력 확률분포 HMM 보다 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 0.70%, 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.06%, 혼합연속출력 확률분포 HMM의 경우 1.64%의 인식류리 향상되었다. 화자 독립에서는 연속출력 확률분포 HMM보다 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.4%, 혼합연속 출력 확률분포 HMM의 경우 2.36%, 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다.
본 논문에서는 한국어 숫자음 인식에 대한 이산분포 HMM과 연속분포 HMM의 인식 성능을 비교하였다. 일반적으로 연속분포 HMM은 많은 계산량이 필요하고, 학습시 초기값이 매우 민감하다는 단점이 있지만, 이산분포 HMM의 VQ로 인한 왜곡을 제거함으로써 인식률을 향상시킬 수 있다. 여기서는 성능비교를 위해서 mel-cepstrum의 분석차수, 이산분포 HMM의 codebook 크기, 연속분포 HMM의 miture 개수등에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험 결과 이산분포 HMM에서는 mel-cepstrum 벡터가 14차이고, codebook 크기가 64일 때 가장 좋은 성능을 나타냈으며, 연속부포 HMM에서는 mel-cepstrum 벡터가 16차이고 miture가 3개일 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터의 양이 적은 경우에는 연속분포 HMM이 이산분포 HMM보다 더 좋은 인식률을 나타내었다.
본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.275-281
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1993
본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.
본 논문에서는 하이브리드자동차(hybrid vehicle)의 고전원 전기장치 및 전기배선 충전부의 인체 접촉에 의한 감전사고의 예방을 위한 전기적 연속성의 측정방법에 대하여 논하였다. 인체 감전 보호를 위한 기본 대책으로 충전부의 기본절연, 충전부 접근에 대한 보호(배리어, 인클로져 등)가 있다. 하이브리드자동차의 전기적 연속성과 관련된 시험방법은 UNECE, ISO, Japan Attachment 등에서 언급하고 있다. 이들 기준에서 전기적 연속성은 $0.1{\Omega}$ 이하를 유지하도록 하고 있다. 본 연구에서는 하이브리드자동차의 전기적 연속성 측정 방법에 있어 외국의 기준과 규격의 내용을 검토하고 전기적 연속성 측정방법을 제시하고자 한다.
2009년 발생한 DDoS 사태는 정보통신 인프라에 대한 높은 의존도를 나타내는 국내 산업에 있어 보안사고가 심각한 업무 중단 사태를 나타낼 수 있음을 보여주었고 정보통신 인프라 측면에서 사업연속성에 대한 대비체계가 필요함을 시사하고 있다. 국제 표준화 기구인 ISO(International Standard Organization)에서는 보안 사고에 국한된 개념이 아닌 사업연속성을 방해하는 모든 재난 및 재해에 대한 대비체계를 미국, 영국, 호주, 일본 등 재난관리 선진국의 표준을 총망라하여 TC(Technical Committee) 223을 통해 표준(안)으로서 제시하고 있다. TC223 표준(안)의 핵심은 사건, 사고에 대한 대비 및 운영 연속성 관리를 의미하는 IPOCM(Incedent Preparedness and Operational Continuity Management) 프레임워크이며 이러한 IPOCM의 개념은 정보통신 인프라 측면에서 사업 연속성에 대한 가이드라인을 제공하는 SC(Standard Committee) 27의 "ISO/IEC 27031 Guidelines for ICT readiness for business continuity" 표준(안)에 기반을 제공하고 있다. 이러한 국제 표준화 동향을 토대로 본 논문에서는 사업연속성을 위한 국내 정보통신 인프라 대비체계에 포함될 주요 구성요소와 구축 요구사항을 제안하고자 한다.
가공용 마그네슘합금 중간재를 저비용으로 제조하는 공정기술의 하나인 수평연속주공정을 통해 판재 및 빌렛을 제조하는 공정에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 수평연속주조공정은 기존의 반연속주조공정에 비해 저비용 공정이며, 실용화 초기단계에 있는 제조공정인 strip casting으로는 제조가 불가능한 고합금계의 마그네슘 중간재를 제조할 수 있는 공정기술이다. 또한 연속주조한 빌렛의 압출공정에서 압출속도를 향상시킴으로써 미세조직을 제어하고 제조 비용을 절감하기 위한 연구로서 고속압출용 신합금 설계기술과 압출공정제어에 대한 연구결과를 소개하고자 한다.
일반적으로 압출용 빌렛트제조에는 빌렛트상하의 품질변화로 수평연속주조법이 사용되지 않고 있지만 전자기교반법을 이용할 경우 이러한 단점이 없어진다. 따라서 전자기교반장치를 설치한 수평연속주조장치를 이용하여 연주빌렛트를 제조하였다. 최대자속밀도가 1000Gauss 인 전자기교반장치를 설계 제작하였으며, 간접냉각방식의 흑연몰드에서 알루미늄합금을 사용하여 건전한 연주빌렛트를 제조할 수 있는 여러 공정조건을 조사 검토하여 직경 70mm의 기포가 없고 표면이 미려한 등축정을 가진 연주빌렛트를 제조하였다. 인출속도에 따른 수평 연속주조 빌렛트의 표면, 용탕유동라인 및 조직을 검토한 결과 평균인출속도 20mm/min에서 40mm/min까지 아주 미려한 표면특성을 가졌으며, 인출속도가 빠르면 유동라인이 표면에서 중심 쪽으로 완만한 기울기를 가지게 되어 표면응고층이 얇아져 빌렛트가 고액계면에서 끊어지게 되며, 조직미세화는 인출속도가 클수록 미세화되었으나, 결정구상화정도는 인출속도가 빠를수록 악화되었다.
본 논문에서는 기존의 반연속 HMM과 신경망 알고리즘인 RBF(Radial Basis Function)를 혼합한 형태를 음성인식에 적용한다. 기존의 반연속 HMM은 학습 과정에서 모든 모델과 상태에서 공유되는 L개의 가우시안 확률 밀도들과 각가우시안 확률 밀도들의 가중치를 결정하는 흔합 밀도계수 의해 입력 음성의 특징을 확률적으로 모델링하는 혼합 확률을 얻고 또 Maximum likelihood와 Baum-Welch 알고리즘을 이용해 초기확률, 전이확률, 관측확률, 평균벡터 $\mu$, 공분산 행렬 $\Sigma$을 학습해 나간다. 그러나 제안한 RBF/반연속 HMM 혼합형태는 RBF의 변형된 방식을 첨가해 반연속 HMM 관측 파라미터를 RBF에 의해 결정함으로써 보단 분별릭 있는 화자독립 인식 시스템이 된다. 그래서 인식 실험결과 인식률에 있어서 기존의 반연속 HMM보다 향상된 인식률을 얻는다.
나노임프린트 공정으로 제작된 동일한 형태의 패턴 구조를 변형하거나, 표면의 특성을 조절하는 것은 임프린트 공정의 응용성을 높일 수 있는 유용한 기술이다. 본 연구진은 플라즈마와 열처리를 통하여 임프린트 나노패턴의 크기를 변형하는 연구[1]와 나노구조의 형태에 따른 표면특성의 변화 연구[2]를 수행한 바 있는데, 본 연구에서는 나노임프린트 패턴의 구조 및 표면특성을 단일 칩 내에서 연속적으로 변화하도록 제작하는 방법에 관해 고찰하였다. 나노임프린트 공정으로 제작한 패턴을 반응성이 연속적으로 변화하도록 고안된 산소 플라즈마 장치에서 식각하여 구조를 연속적으로 변형하고, 전자현미경(SEM)과 원자힘현미경(AFM), 집속이온빔(FIB) 등을 통해 표면과 단면을 확인하였으며, 구조변형 이후의 후처리에 따른 접촉각 등의 변화를 관찰하여 임프린트 나노구조 패턴 표면의 화학적 특성을 조절하는 방법을 탐구하였다. 본 연구 결과는 단일한 모 패턴으로부터 다양한 크기의 패턴을 제작하고 화학적 특성을 조절하는 것이 가능함을 보이는 것으로서, 향후 이러한 연속적 변화를 갖는 미세구조를 이용하여 혼합 물질의 분리 및 바이오 물질의 검출 등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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