• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.45-46
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• 2004

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.34 no.4
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• pp.372-377
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• 1998

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.05a
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• pp.57-58
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• 2003

현재, 우리나라 주변해역에 있어서는 어업자원의 고갈현상이 급속히 진행되고 있고, 어업자원을 간접적으로 자원을 관리하던 방법에서 직접적으로 관리하기 위한 총 허용어획량(TAC, Total Allowable Catch) 제도를 도입하기에 이르렀다. 이들 어족 자원을 보다 효율적이고 지속적으로 관리하기 위해서는, 어류의 체장추정에 필요한 음향반사강도의 data bank를 구축하는 것이 시급하다. (중략)

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.5
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• pp.100-109
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• 2001

The backscattered sound energy by fish depends on size and physical structure and, most important, on the presence or absence of a swimbladder. Target strength experiments of red seabream (Pagrus major) were conducted by using 38 (split-beam), 120 (split-beam) and 200 kHz (dual-beam) frequencies with live fishes confined in a net-cage and free swimming in tank without the cage, respectively. For 38, 120, and 200 kHz frequencies, target strength equations are expressed as a function of fish length：TS/sub 38kHz/=20 log/sub 1o(l)/-66.41, TS/sub 120kHz/＝20 log/sub 1o(1)/-71.80, and TS/sub 200kHz/＝20 log/sub 1o(1)/-73.94. To test the acoustic models by using Helmholtz-Kirchhoff ray approximation, predictions of target strength based on swimbladder morphometries are compared with target strength measurements. The target strength of whole fish depends on variations in swimbladder morphology than fish body morphology. In the mean time, when the fish is confined in the net cage, scattering length by the backscattered signal matched with the Gaussian PDF, while under the free-swimming condition, scattering length is close to the Rayleigh PDF.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.73-75
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• 1995

연속 음성 인식을 위한 신경망과 학습속도를 줄이기 위한 연결강도 초기화에 관해 다루고 있다. 우선 음소를 여러개의 그룹으로 나눈 후 각각의그룹에 대한 음소를 인식하는 신경망과 자신의 그룹을 판별하는 VGNN 으로 신경망을 구성한다. 여기서 구성되는 신경망은 각각의 음소를 인식하는 출력을 낼 뿐 아니라, 입력이 자신의 그룹에 속하는지 그렇지 않은지를 판별하는 출력을 낸다. 이런 신경망을 학습시키는 데 상당한 시간이 걸리므로 이 신경망의 학습속도를 줄이기 위해 학습 데이터를 사용하여 신경망의 연결 강도를 초기화한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.8
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• pp.780-788
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• 2009

AE technique was applied to the static structural test of the composite wing structure to evaluate the structural integrity and damage. During the test, strain and displacements measurement technique were used to figure out for static structural strength. AE parameter analysis and source location technique were used to evaluate the internal damage and find out damage source location. Design limit load test, the 1st and 2nd design ultimate load tests and fracture test were performed. Main AE source was detected by an sensor attached on skin near by front lug. Especially, at the 1st design ultimate test, strain and displacements results didn't show internal damage but AE signal presented a phenomenon that the internal damage was formed. At the fracture test, AE activities were very lively, and strain and displacements results showed a tendency that the load path was changed by severe damage. The internal damage initiation load and location were accurately evaluated during the static structural test using AE technique. It is certified from this paper that AE technique is useful technique for evaluation of internal damage at static structural strength test.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.14 no.3
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• pp.222-231
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• 2002

The ADP is an advanced piece of oceanographic equipment that measures water speed and direction profiles from the acoustic Doppler principle. In recent years, the strength of the acoustic backscatter obtained from ADP has been used to measure vertically suspended sediment concentration(SSC) profiles. In this study, an ADP was installed in coastal waters near Yumsan, on the west coast of Korea, and flow and sediment data were gathered simultaneously. SSC concentrations were calculated from the acoustic backscatter strengths adjusted by using calibrated acoustic coefficients. The observed SSC profiles were compared with analytical solutions and showed good agreement. Simultaneously, the suspended material fluxes were analyzed in detail. ADP was very useful for measuring the vertically distributed suspended sediment concentrations and flow velocity profiles.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.4
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• pp.328-334
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• 2015

This paper describes an acoustic analysis of a Jing, Korean percussion instrument, according to different drive point and blow strength, and this analysis is focused on the softening and beat phenomena. Three kinds of blow strength (very strong, strong, and weak) and three locations of drive point (center, up, and right) are applied, and the spectrogram function built in Matlab is utilized to analyzing the softening and beat of target sounds. The stronger blow you drive to the center of the Jing, the more clearly softening is observed. Frequency shifting is increased proportionally to the blow strength and frequency and it is stand out on the harmonics in contrast with that of other partials. Beat of the Jing can be classified into the early beat and late beat. The beats by the outside driven Jing are distributed in wider frequency band than the beats by the center driven Jing. In addition, it is observed that the early beat is affected by few specific partials developed around harmonics for the center driven Jing.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.75-78
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• 2000

본 논문은 자연스러운 합성음 생성을 위한 끊어 읽기 강도 예측에 관한 것으로, 문장에 대한 품사열이 주어졌을 때 Posteriori 확률을 최대화하는 끊어 읽기 강도를 비터비 디코딩으로 예측한다. 훈련용 데이터는 여성화자 1인이 발성한 2,100 문장이며, 음성 데이터로부터 휴지길이(pause)에 따라 끊어 읽기 강도를 2단계로 할당하고, 텍스트에서는 30개의 품사 태그 심볼을 이용하여 형태소분석 및 태깅을 수행하였다. 관측확률은 3개 연속하는 품사열이 발생할 확률로 하고 끊어 읽기 강도 천이확률은 bigram으로 했을 때, cross validation 방법으로 성능 평가를 수행하였다 평가결과, 훈련데이타에 대해서는 $89.7\%$, 테스트 데이터에 대해서는 $84.9\%$의 예측정확률을 보였다.