• Title/Summary/Keyword: 제안치

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Speaker Verification for Spoken Digit Sequence by Probabilistic Neural Network (확률신경망에 의한 숫자음성열로부터의 화자확인)

  • Um, Ig-Tae;Kang, Kwon-Il;Kim, Moon-Hyn
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.178-183
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    • 1999
  • 화자확인은 기본적으로 각 입력 음성에 대해 하나의 임계치를 기준으로 수락과 거부의 두 가지 결정을 내리나, 본 논문은 네 자리의 비밀번호를 음성으로 입력하였을 때 각 숫자음성에 대한 지역적인 결정을 두 개의 임계치를 이용하여 수락, 거부, 결정유보의 세 가지로 구분하고, 비밀번호 전체에 대한 판단 규칙을 제안하였다. 지역적 결정에 필요한 화자에 대한 신뢰척도의 측정치는 확률신경망을 통해 구하였다. 다섯 명의 화자를 대상으로 수행한 실험에서 하나의 임계치를 이용한 기존의 방식은 5.3%의 오류를 나타냈고, 본 논문에서 제안한 방식은 2.1%의 오류를 보였다.

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Combination of Gate Sizing and Buffer Insertion Methods to Reduce Glitch Power Dissipation (글리치 전력소모감소를 위한 게이트 사이징과 버퍼삽입 혼합기섭)

  • Kim, Seong-Jae;Lee, Hyeong-U;Kim, Ju-Ho
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.28 no.8
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    • pp.406-413
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    • 2001
  • 본 논문은 CMOS 디지털 회로에서 글리치(glitch)에 의해 발생하는 전력소모를 줄이기 위한 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 사이징되는 게이트의 위치와 양에 따라 게이트 사이징을 세 가지 type으로 분류한다. 또한 버퍼삽입은 삽입되는 버퍼의 위치에 따라서 두 가지 type으로 분류한다. 글리치 제거 효과를 극대화하기 위해서 비용과 이득의 상관관계를 고려하여 하나의 최적화 과정 안에서 세 가지 type의 게이트 사이징과 두 가지 type의 버퍼삽입을 혼합한다. 제안된 알고리즘은 0.5$\mu\textrm{m}$ 표준 셀 라이브러리(standard cell library)를 이용한 LGSynth91 벤치마크 회로에 대한 테스트 결과 효율성을 검증하였다. 실험결과는 평균적으로 69.98%의 글리치 감소와 28.69%의 전력감소를 얻을 수 있었으며 이것은 독립적으로 적용된 게이트 사이징과 버퍼 삽입 알고리즘에 의한 것 보다 좋은 결과이다.

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Improvement of Recognition Speed for Real-time Address Speech Recognition (실시간 주소 음성인식을 위한 인식 시스템의 인식속도 개선)

  • Hwang Cheol-Jun;Oh Se-Jin;Kim Bum-Koog;Jung Ho-Youl;Chung Hyun-Yeol
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.74-77
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    • 1999
  • 본 논문에서는 본 연구실에서 개발한 주소 음성인식 시스템의 인식 속도를 개선시키기 위하예 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 기존의 가변 프루닝 문턱치는 일정 프레임이 경과하면 일정 값을 가진 문턱치를 계속하여 감소시켜나가는 방법을 반복하기 때문에, 불필요한 탐색공간을 탐색하게 된다. 본 논문에서 새로이 제안하는 가변 프루닝 문턱치를 채용하는 방법은 처음 일정 구간이 경과되면 일정 문턱치를 감소시키나, 다음 일정 프레임에서는 탐색되어야할 후보에 따라서 문턱치를 변화시켜 프루닝시키기 때문에 탐색공간을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 본 연구실에서 개발한 한국어 주소 입력 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 48개의 연속 HMM 유사음소단위(Phoneme Like Units; PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, .사용환경 변화에 의한 인식성능의 저하를 최소화하기 위해 최대사후 확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation; MAP)을 사용하며, 인식알고리즘으로는OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하고 있다. 남성화자 3인에 의한 75개의 연결주소명을 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 고정 프루닝 문턱치를 적용한 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.26초였고, 기존의 가변 프루닝 문턱치의 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.1초인 데 비하여, 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용찬 경우에는 인식률 저하없이 인식 시간이 4.34초로, 기존에 비해 각각 0.92초, 0.76초 인식 시간이 감소되어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.는 달리 각 산란 영역에서 그 지수는 1씩 작은 값을 갖는다.향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ耀Ā삱?⨀؀Ā Ā?⨀ጀĀ耀Ā?돀ꢘ?⨀硩?⨀ႎ?⨀?⨀넆돐쁖잖⨀쁖잖⨀/ࠐ?⨀焆덐瀆倆Āⶇ퍟ⶇ퍟ĀĀĀĀ磀鲕좗?⨀肤?⨀⁅Ⴅ?⨀쀃잖⨀䣙熸ጁ↏?⨀

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Fast robust variable selection using VIF regression in large datasets (대형 데이터에서 VIF회귀를 이용한 신속 강건 변수선택법)

  • Seo, Han Son
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.31 no.4
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    • pp.463-473
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    • 2018
  • Variable selection algorithms for linear regression models of large data are considered. Many algorithms are proposed focusing on the speed and the robustness of algorithms. Among them variance inflation factor (VIF) regression is fast and accurate due to the use of a streamwise regression approach. But a VIF regression is susceptible to outliers because it estimates a model by a least-square method. A robust criterion using a weighted estimator has been proposed for the robustness of algorithm; in addition, a robust VIF regression has also been proposed for the same purpose. In this article a fast and robust variable selection method is suggested via a VIF regression with detecting and removing potential outliers. A simulation study and an analysis of a dataset are conducted to compare the suggested method with other methods.

An Analytical Study on the Shear Capacity of Reinforced Concrete Member with Small Shear Span Ratio (전단스팬비가 작은 철근콘크리트 부재의 전단내력평가에 관한 해석적 연구)

  • 강석화
    • Magazine of the Korea Concrete Institute
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    • v.6 no.5
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    • pp.193-202
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    • 1994
  • In this study, an equation for modelling the shear strength of reinforced concrete member with web reinforcement is proposed. Although the general formulas for shear strength of reinforced concrete member with small a /d are obtained based on the experimental results, the proposed equation herein is derived from lower bound theorem of limit analysis. The proposed model takes into account arch mechanism and truss mechanism. And ir provides the values of divided shear strength ratio of each mechanism as well as visual understanding of the mechanism on how the given load is transfered to the support. Also, the model takes into account the effect of a /d. longitudinal reinforcement ratio, and web reiriforcement ratio quantitively. Based on the comparisons of the result of this model with previous, test results, it shows good agreements.

Non-Metric Multidimensional Scaling using Simulated Annealing (담금질을 사용한 비계량 다차원 척도법)

  • Lee, Chang-Yong;Lee, Dong-Ju
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.6
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    • pp.648-653
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    • 2010
  • The non-metric multidimensional scaling (nMDS) is a method for analyzing the relation among objects by mapping them onto the Euclidean space. The nMDS is useful when it is difficult to use the concept of distance between pairs of objects due to non-metric dissimilarities between objects. The nMDS can be regarded as an optimization problem in which there are many local optima. Since the conventional nMDS algorithm utilizes the steepest descent method, it has a drawback in that the method can hardly find a better solution once it falls into a local optimum. To remedy this problem, in this paper, we applied the simulated annealing to the nMDS and proposed a new optimization algorithm which could search for a global optimum more effectively. We examined the algorithm using benchmarking problems and found that improvement rate of the proposed algorithm against the conventional algorithm ranged from 0.7% to 3.2%. In addition, the statistical hypothesis test also showed that the proposed algorithm outperformed the conventional one.

Improved MOG Algorithm for Periodic Background (주기성 배경을 위한 개선된 MOG 알고리즘)

  • Jeong, Yong-Seok;Oh, Jeong-Su
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.10
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    • pp.2419-2424
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    • 2013
  • In a conventional MOG algorithm, a small threshold for background decision causes the background recognition delay in a periodic background and a large threshold makes it recognize passing objects as background in a stationary background. This paper proposes the improved MOG algorithm using adaptive threshold. The proposed algorithm estimates changes of weight in the dominant model of the MOG algorithm both in the short and long terms, classifies backgrounds into the stationary and periodic ones, and assigns proper thresholds to them. The simulation results show that the proposed algorithm decreases the maximum number of frame in background recognition delay from 137 to 4 in the periodic background keeping the equal performance with the conventional algorithm in the stationary background.

Multiple-Hypothesis RAIM Algorithm with an RRAIM Concept (RRAIM 기법을 활용한 다중 가설 사용자 무결성 감시 알고리듬)

  • Yun, Ho;Kee, Changdon
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.16 no.4
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    • pp.593-601
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    • 2012
  • This paper develops and analyzes a new multiple-hypothesis Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithm as a candidate for future standard architecture. The proposed algorithm can handle simultaneous multiple failures as well as a single failure. It uses measurement residuals and satellite observation matrices of several consecutive epochs for Failure Detection and Exclusion (FDE). The proposed algorithm redueces the Minimum Detectable Bias (MDB) via the Relative RAIM (RRAIM) scheme. Simulation results show that the proposed algorithm can detect and filter out multiple failures in tens of meters.

Text Summarization using PCA and SVD (주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 요약)

  • Lee, Chang-Beom;Kim, Min-Soo;Baek, Jang-Sun;Park, Hyuk-Ro
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.7
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    • pp.725-734
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    • 2003
  • In this paper, we propose the text summarization method using PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition). The proposed method presents a summary by extracting significant sentences based on the distances between thematic words and sentences. To extract thematic words, we use both word frequency and co-occurence information that result from performing PCA. To extract significant sentences, we exploit Euclidean distances between thematic word vectors and sentence vectors that result from carrying out SVD. Experimental results using newspaper articles show that the proposed method is superior to the method using either word frequency or only PCA.

Object Retrieval Using the Corners Area Variability Based on Correlogram (코너영역 분산치 기반 코렐로그램을 이용한 형태검출)

  • An, Young-Eun;Lee, Ji-Min;Yang, Won-Ii;Choi, Young-Il;Chang, Min-Hyuk
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.11 no.6
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    • pp.283-288
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    • 2011
  • This paper have proposed an object retrieval using the corners area variability based on correlogram. The proposed algorithm is processed as follows. First, the corner points of the object in an image are extracted and then the feature vectors are obtained. It are rearranged according to the number dimension and consist of sequence vectors. And the similarity based on the maximum of sequence vectors is measured. The proposed technique is invariant to the rotation or the transfer of the objects and more efficient in case that the objects present simple structure. In simulation that use Wang's database, the method presents that the recall property is improved by 0.03% and more than the standard corner patch histogram.