Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.183-186
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2002
최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.
The previous researches of 3D object modeling have been performed in a limited environment where a target object only exists. However, in order to model an object in the real environment, we need to consider a dynamic environment, which has various objects and a frequently changing background. Therefore, this paper presents a segmentation and tracking method for a foreground which includes a target object in the dynamic environment. By using depth information than color information, the foreground region can be segmented and tracked more robustly. In addition, the foreground region can be tracked on the sequential images by referring depth distributions of the foreground region because both the position and the status in the consecutive images of the foreground region are almost unchanged. Experimental results show that our proposed method can robustly segment and track the foreground region in various conditions of the real environment. Moreover, as an application of the proposed method, it is presented a method for modeling an object extracting the object regions from the foreground region that is segmented and tracked.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12B
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pp.1227-1235
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2010
Stateflow is a useful system modeling tool, which is frequently used in industry. But Stateflow has defects when users are trying to describe consecutive behaviors or a system's temporal behaviors. Timing diagram, on the other hand, is a widely used tool of explaining behaviors of a hardware system in electronics. This tool has a merit when specifying consecutive behaviors and temporal behaviors of a system. Thus, this paper suggests $Stateflow_{TD}$, the unified modeling methodology in Stateflow domain integrating Stateflow with Timing diagram in order to improve the shortcomings of Stateflow. This paper not only explains a technique of integrating both a Stateflow model and Timing diagram models, and describes advantages of what $Stateflow_{TD}$ formalism has, but also shows its convenience using two example systems.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.98-98
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2019
중력류 또는 밀도류는 주변 유체에 비해 상대적으로 밀도가 큰 유체가 밀도차에 의한 추진력으로 흐르는 것이다. 중력류의 수치모델링에는 두 가지 어려움이 있다. 즉, 적합한 지배방정식을 구성하여 적용하는 것 그리고 난류의 영향을 합리적으로 반영하는 것이다. 기존 중력류 해석을 위한 지배방정식들은 유체의 연속방정식과 운동량 방정식 그리고 밀도 또는 농도의 이송방정식을 조합하여 구성된다. 이들 지배방정식을 이용한 연구들은 대부분 두 유체 사이의 밀도차가 충분히 작아서 밀도 변동(variations)의 영향은 오로지 부력항에서만 유지된다는 Boussinesq 근사에 근거를 둔다. 그리고 이송방정식에서 밀도 또는 농도의 확산계수을 점성계수의 함수로 표현하기 위해서 Schmidt 수를 이용한다. 수치모델링에서 Schimdt 수는 상수값을 적용하지만, 이 값은 밀도의 연직방향 경사에 근거한 부력빈도(buoyancy frequency)와 난류량의 따라 큰 차이를 보이는 것으로 알려져있다. 한편, 표준 통계학적 난류모델과 벽함수를 적용한 수치모델링은 초기 중력에 의해서 무너지는(slumping) 단계를 넘어 관성력으로 추진되는 단계와 점성 효과가 지배적인 단계에서는 정확도에 현저히 낮아지기 때문에 대부분 큰와모의(large-eddy simulation, LES) 또는 DNS(direct numerical simulation)수준의 고해상도(high-resolution) 해석기법을 적용하여 공학적인 문제에 적용하는 데는 한계가 있다. 이 연구에서는 Boussinesq 근사와 Schmidt 수를 사용하지 않으며, LES 보다 적용이 용이한 DES (detached-eddy simulation)기법을 조합한 다상흐름 수치모델을 적용하여 중력류를 해석을 시도하였다. 수치해석결과를 실험값과 함께 기존 수치모델링 기법으로 구한 수치해와 비교분석하여 이 연구에서 개발 및 적용된 수치모델링 기법의 적용성을 평가한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.115-115
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2019
하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.
Kim, Jae-Beom;Park, Chan-Kyu;Han, Mi-Sung;Lee, Jung-Hyun
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1531-1540
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1997
In this paper, we presents automatic Korean continuous speech recognizer which is improved by the speech rate estimation and the compensation methods. Automatic continuous speech recognition is significantly more difficult than isolated word recognition because of coarticulatory effects and variations in speech rate. In order to recognize continuous speech, modeling methods of coarticulatory effects and variations in speech rate are needed. In this paper, the speech rate is measured by change of format, and the compensation is peformed by extracting relatively many feature vectors in fast speech. Coarticulatory effects are modeled by defining 514 Korean diphone set, and ETRI's 445 word DB is used for training speech material. With combining above methods, we implement automatic Korean continuous speech recognizer, which shows improved recognition rate, based on DHMM(Discrete Hidden Markov Model).
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.4
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pp.347-355
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2005
In this paper, a new continuous~time small signal model of an average current mode control is proposed. Sampling effect Is considered to obtain the proposed small signal model. By the proposed model, the high frequency response characteristics of current loop gain might be predicted accurately compared to previous models. And this leads the prediction of inductor current response of the proposed model to be accurate compared to others. In order to show the usefulness of the proposed model, prediction results of the proposed model are compared to those of the circuit level simulator, PSIM and experiment.
항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.399-401
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1998
단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.
기존의 모의 실험언어를 이용해서 연속 체계를 모의 실험하는 것을 사용자가 언어에서 요구하는 형태로 모델을 형성해야 하는 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 사용자에게 최대한 편의성을 제공하는 연속체계 모의 실험언어인 PCSL (Postech Continuous -system Simulation Language)를 개발하였다. PCSL은 주어진 대상을 모델링한 미분방정식과 그것을 푸는데 필요한 여러 가지 제약 사항으로 이루어진 간단한 프로그램을 입력으로 받아 자동으로 모의 실험을 수행함으로서 사용자의 노력이 최소화하게 된다. PCSL 처리 시스템의 구성은 주어진 모델을 C 프로그램으로 변형하는 변환기, 모의 실험 알고리즘을 구현한 C 프로그램을 생성하는 생성기, 모의 실험을 수행하는 실행기, 사용자 인터페이스 등으로 되어있다. 구현 예로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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