본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
계산적 청각 장면 분석 시스템의 특징 추출은 시간 연속성과 주파수 채널간에 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성한다. 세그먼테이션은 상호상관계수 함수를 이용하여 2진 마스크를 구성하고, 마스크 성분 1(음성)은 동일한 주기성과 동기를 가진다. 그러나 채널간에 비슷한 주기성을 갖지만 지연이 있는 경우에 음성으로 잘못 결정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 세그먼테이션에서 가중치 상호상관계수를 이용해 채널간에 유사성의 변별력을 높이는 방법을 제안한다. 계산적 청각 장면 분석 시스템의 음성분리 성능을 평가하기 위하여 배경 잡음(사이렌, 기계, 백색, 자동차, 군중) 환경에서 신호 대 잡음비(5dB, 0dB)의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 제안한 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 각각 신호 대 잡음비 5dB에서 2.75dB 그리고 0dB에서 4.84dB 향상되었다.
자동차 엔진오일의 열화상태를 직접 in situ로 측정할 수 있는 코일형 전기용량 센서를 개발하였다. 엔진 오일팬의 드레인 홀의 제한된 공간 속에서 10 pF 이상을 얻기 위하여 코일형으로 설계 제작되었다. 코일의 직경 및 권선 조건, 포머의 재질 및 구조, 차폐조건 등 안정된 전기용량 측정을 위한 설계 요구 조건을 컴퓨터 시뮬레이션과 실험적인 방법에 의해서 찾아내었다. 제작된 여러 개의 센서를 이용하여 동일한 조건의 사용오일 특성을 분석한 결과 0.25% 이내에서 일치하였다. 차량에 직접 장착하여 장기간 측정한 결과, 심한 진동과 온도 및 습도변화와 전자기적 잡음 등 열악한 차량의 조건에서도 매우 우수한 측정결과를 나타내었다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
Road loads data are indispensable in the evaluation of BSR (Buzz, Squeak, and Rattle) of automotive parts/modules. However, there are uncertainties on the best measurement locations for representative body motion and for seat systems. In the present study, we measure road loads at four different locations of a body. A-pillars on the driver and passenger sides and left and right frame fronts of the front passenger seat mountings are selected to study the acceleration behavior at different locations. The measurements are conducted with passenger cars driving local roads at 50km/hr. The measured time-acceleration data are then transformed into PSD (power spectral density) data to compare the characteristics of local accelerations. By defining the deviated acceleration components from rigid body motion, the stiffness of vehicle body could be simply expressed in a quantitative basis. Measured data from two different vehicles are presented to demonstrate their relative vehicle body stiffness.
In this study, the relationship between the shape of a passenger airbag and the possibility of injury is analyzed using the Taguchi method. The optimal shape combination is proposed for a design guideline that can reduce the possibility of injury to the dummy. The airbag FE model for analysis is obtained using a CAD system that can change the shape through several independent variables. The widths of the left / right, top / bottom, and back / forth direction of the airbag shape are set as the design factors, and the effect of the combination injury probability according to the shape is analyzed. The minimum geometric combinations are obtained using the orthogonal array method. The signal to noise ratio is calculated and the optimal shape combination is obtained through sensitivity analysis. The obtained optimal shape combination is compared with the possibility of injury of the initial airbag shape to confirm improved airbag performance.
본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.
본 논문에서는 열림부분에 기반을 둔 자동차 번호판의 숫자인식 기법을 제안한다. 제안된 인식기법에서 숫자를 상부와 하부로 나누고, 각각에 대해 열림부분을 판정하여 숫자를 인식한다. 제안된 기법에서, 상부와 하부의 분할은 정해진 절단선을 바탕으로 하며, 교점의 개수에 따라 절단선의 위치가 조절된다. 제안된 방법은 템플릿 매칭 방법에 비해 잡음이나 회전 등의 영향을 받지 않으며 강건하다. 모의실험에서 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 번호판에 사용되는 숫자들에 대해 처리를 하고, 그 결과를 제시하였다. 제안된 기법은 번호판의 숫자인식에서 매우 높은 인식률을 보인다.
Not only the emission regulation of on-road vehicle engine, but also emission regulation of off-road engine have been reinforced. It is the reason of wide application of emission reduction technology for off-road engines. In this study, optimization of engine parameters (Injector hole number, Injection timing and EGR rate) for reduction of NOx and smoke emissions were conducted by using the analysis of sensitivity and S/N ratio of Taguchi method(DOE). As results, this paper shows optimum value of the parameters for NOx and smoke emission reduction. From the result of reproducibility verification, it is final that the prediction value of NOx and smoke has the error of below 10%. Consequently, the method and results of this study will be used for quantitative reference to EGR control mapping in next study.
본 논문에서는 고주파 회로 모델링을 이용하여 전기자동차의 LDC로부터 방출되는 전도성 전자파 잡음을 시스템-레벨에서 분석하였다. 관련 전도 방출의 주요 원인은 LDC에서 사용하는 펄스폭 변조 방식의 100 kHz 스위칭 동작에 기인하며, 이러한 전도 방출은 공통-임피던스 결합 및 유도성 결합을 통해 AM/FM 주파수 대역에서의 무선주파수 간섭을 유발한다. 이러한 문제를 분석하기 위해 LDC를 구성하고 있는 MOSFET과 고압 커패시터, 고전압 케이블과 버스 바에 대한 기본 회로는 물론, 각 부분에서 존재하는 기생 성분 및 비선형 특성을 해석하여 LDC 전체를 포함한 시스템-레벨의 고주파 등가회로 모델을 제안하였다. 이러한 모델을 이용하여 시뮬레이션과 측정을 비교하여 유사성을 검증하였다. 향후 이러한 접근 방법이 전기자동차의 전자파 적합성 설계에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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