In this paper, we apply a support vector machine(SVM) that incorporates an optimized nonlinear decision rule over different sets of feature vectors to improve the performance of statistical model-based voice activity detection(VAD). Conventional method performs VAD through setting up statistical models for each case of speech absence and presence assumption and comparing the geometric mean of the likelihood ratio (LR) for the individual frequency band extracted from input signal with the given threshold. We propose a novel VAD technique based on SVM by treating the LRs computed in each frequency bin as the elements of feature vector to minimize classification error probability instead of the conventional decision rule using geometric mean. As a result of experiments, the performance of SVM-based VAD using the proposed feature has shown better results compared with those of reported VADs in various noise environments.
본 논문에서의 기존의 2선식 댁내 망을 이용하여 ISDN PRI(2.048MHz)급의 전송을 위해 DS-CDMA방식을 적용하는 방법을 제안한다. TE 와 NT 의 신호의 검출을 위해 자기의 확산코드와 정합된 단일 사용자 검출기를 사용할 수 있으나, 검출하려는 신호와 다른 사용자 신호간의 다원접속간섭(Multiple Access Interference)에 의해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 다원접속간섭을 효과적으로 제거할 수 있는 최소평균제곱오차 (Minimum Mean Squared Error) 다중사용자 간섭제거기를 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 성능을 분석한다.
신재생에너지원의 급속한 보급, 고신뢰 및 고효율 전원망에 대한 고객의 요구, 디지털부하의 급증 등 기술적 사회적 환경의 변화에 따라 직류배전망에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 직류배전망의 안전성에 대한 문제도 지속적으로 제기되고 있다. 특히 지락, 단락사고, 절연고장, 낙뢰, 아크, 전식 등으로부터 인체 감전과 기기의 소손, 정지 또는 오동작이 발생될 수 있으며 이로 인해 심각한 문제를 야기될 수 있다. 국제표준 IEC 60364에서는 전기설비에 따른 접지시스템을 TT, TN 및 IT접지의 3가지로 분류하고 있다. TN접지방식은 전원선과 설비외함의 노출 도전부를 보호도체를 사용하여 공통으로 접지하는 계통을 말한다. 따라서, 전원선이 외함에 접촉되거나 인체의 감전에 의한 누전사고가 발생하였을 때 전원선 전체를 통하여 흐르는 전류의 차이를 검출함으로서 사고전류의 검출이 즉각 이루어 질 수 있다. 교류계통에서는 영상전류검출기에 의하여 누설전류의 검출이 가능하지만 직류계통에서는 영상전류검출기를 사용할 수 없으므로 새로운 방식의 누전검출장치의 개발이 요구된다. 또한 감전 사고는 인체의 사고와 설비의 사고 두 가지로 구별되며, 효율적인 전력운영과 안전을 위하여 두가지 사고에 대해 통합적으로 구분 동작이 가능한 누설전류 검출기 개발이 요구된다. 본 연구에서는 TN접지계통에서 직류누설전류 검출이 가능한 홀 센서(HCT)를 사용하여 인체 및 설비의 누설전류 패턴에 따라 구분 동작이 가능한 직류용 누설전류 검출기 개발에 관한 연구를 수행하였다.
In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a statistical model-based voice activity detection (VAD) which is based on the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP). In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of likelihood ratios (LRs) based on adapted threshold according to the speech presence probability conditioned on both the current observation and the speech activity decisions in the pervious two frames. Experimental results show that the proposed approach yields better results compared to the statistical model-based and the CMAP-based VAD using the LR test.
Kang, Jungyu;Song, Yoo-Seung;Min, Kyoung-Wook;Choi, Jeong Dan
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.274-286
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2022
Multi-object tracking has been studied for a long time under computer vision and plays a critical role in applications such as autonomous driving and driving assistance. Multi-object tracking techniques generally consist of a detector that detects objects and a tracker that tracks the detected objects. Various publicly available datasets allow us to train a detector model without much effort. However, there are relatively few publicly available datasets for training a tracker model, and configuring own tracker datasets takes a long time compared to configuring detector datasets. Hence, the detector is often developed separately with a tracker module. However, the separated tracker should be adjusted whenever the former detector model is changed. This study proposes a system that can train a model that performs detection and tracking simultaneously using only the detector training datasets. In particular, a Siam network with augmentation is used to compose the detector and tracker. Experiments are conducted on public datasets to verify that the proposed algorithm can formulate a real-time multi-object tracker comparable to the state-of-the-art tracker models.
Kim, Yong-Kyun;Park, Se-Hwan;Kang, Sang-Mook;Chung, Chong-Eun
Journal of Radiation Protection and Research
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v.30
no.1
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pp.35-37
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2005
The radiation detector research group at KAERI has developed a high efficiency neutron detector using a Gas Electron Multiplier (GEM). The double GEM was fabricated and operated in an Ar/Isobutane mixture. For an application to a high efficiency neutron detector, $^6Li\;or\;^{10}B$ neutron converters coated on each surface of the multi GEM foils were considered. The optimized thickness of the thin film for a neutron detection was calculated with the MCNP and SRIM. The neutron efficiency was calculated by changing the chemical components of the thin film, and the thickness of the thin film. The thermalized neutrons were measured by a GEM detector with a thin neutron converter on the drift plate.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.76-79
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2019
본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.
In this paper, we apply a discriminative weight training to a statistical model-based voice activity detection(VAD). In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of optimally weighted likelihood ratios(LRs) based on a minimum classification error(MCE) method which is different from the previous works in that different weights are assigned to each frequency bin which is considered more realistic. According to the experimental results, the proposed approach is found to be effective for the statistical model-based VAD using the LR test.
인류는 지금 2차석기시대를 맞이하고 있으며 이 시대는 인공으로 만들어지는 돌인 세라믹이 단순히 용기나 도구로 사용되는 것 이외에 정보화사회에 있어서 기술의 관건이 될 지능소자로서 사용되고 있다. 세라믹은 내열성, 내식성, 내마모성이라는 특성으로 인해 많이 이용되어 왔지만 이러한 특성 이외에도 전자적 기능, 광학기능, 화학기능 등 "두뇌"도 우수한 재료라 할 수 있다. 더구나 세라믹은 인간을 대신하여 감지하는 것이 가능한 각종 센서로서도 폭넓게 이용되고 있다. 인간에 있어서 눈, 코, 귀, 혀, 피부 등 오감이 센서이며, 눈은 물체를 식별하는 것으로 빛을 검출하고 귀는 소리를 듣는 것으로 압력과 음파를 검출하고, 코는 냄새로 가스나 온도를 검출하고, 혀는 맛으로 미각을 검출하고, 피부는 촉각에 의한 압력, 온도, 습도를 검출하며, 인간의 오감에 대응되지 않는 것으로 세라믹 센서는 자기장을 감지할 수 있다. 이와같이 센서는 용도에 따라 수많은 센서가 개발되어 그 종류가 대단히 많기 때문에 모든 센서에 대해서 기술한다는 것은 어렵다. 그러므로 여기서는 센서중에서 기본적인 가스센서와 습도센서에 대해 소개하기로 한다. 소개하기로 한다.
A wavelet Electrocardiogram(ECG) detector and its analog-to-digital converter(ADC) for low-power implantable cardiac pacemakers are presented in this paper. The proposed wavelet-based ECG detector consists of a wavelet decomposer with wavelet filter banks, a QRS complex detector of hypothesis testing with wavelet-demodulated ECG signals, and a noise detector with zero-crossing points. To achieve high-detection performance with low-power consumption, the multi-scaled product algorithm and soft-threshold algorithm are efficiently exploited. To further reduce the power dissipation, a low-power ADC, which is based on a Successive Approximation Register(SAR) architecture with an on/off-time controlled comparator and passive sample and hold, is also presented. Our algorithmic and architectural level approaches are implemented and fabricated in standard $0.35{\mu}m$ CMOS technology. The testchip shows a good detection accuracy of 99.32% and very low-power consumption of $19.02{\mu}W$ with 3-V supply voltage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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