• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.5
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• pp.570-588
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• 2022

We scrutinized the acoustic outputs from the 70 shock wave generators of the 15 product models whose technical documents were available, among the 46 ballistic extracorporeal shock wave therapeutic devices of 11 domestic and 6 foreign manufacturers, approved by the Minster of Food & Drug Safety (Rep. Korea). We found that the acoustic Energy Flux Density (EFD), the most popular exposure parameter, was different by up to 563.64 times among shock wave generators at their minimum output settings and by up to 74.62 times at their maximum settings. In the same product model, the EFD was shown to vary depending on shock wave transmitters by up to 81.82 times at its minimum output setting and by up to 46.15 times at its maximum setting. The lowest EFD 0.013 mJ/mm² at the maximum output settings was much lower (2.1 %) than the maximum value 0.62 mJ/mm² at the minimum settings. The Large acoustic output differences (tens to hundreds of times)from the therapeutic devices approved for the same clinical indications imply that their therapeutic efficacy & safety may not be assured. The findings suggest the regulatory authority to revise her guideline to give clearer criteria for clinical approval and equality in performance, and recommend the authority to initiate a post-approval surveillance as well as a test in conformance between the data in technical documents and the real acoustic outputs clinically used.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.39 no.1 s.447
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• pp.94-96
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• 2007

본고에서는 AI 종식이후 농가들이 재입식 절차요령에 대한 궁금증을 풀어주고자「가축질병 위기대응 실무메뉴얼」에 실린 사후관리와 재입식 요령을 바탕으로 정리하여 게재하였다. HPAI가 발생한 위험지역 내에서 다시 재입식을 하기 위해서는 최소한 3개월 정도가 소요된다. 즉, AI의 최대 잠복기가 3주이기 때문에 그동안 추가 발생이 없으면 위험지역은 경계지역으로 전환되고, 이후 1달간의 상황을 지켜본 후 이상이 없으면 이동제한 조치가 추가로 해제된다. 이동제한 조치가 풀렸다고 해서 AI발생지역에서 재입식이 가능한 것은 아니다. 이동제한 조치가 풀린뒤 21일간의 입식시험을 거쳐야 하고 시험사육뒤 검역원에 21일간의 정밀검사를 받은 후에 비로소 입식을 할 수 있다. 이 모든 것은 추가 발생이 되지 않는다는 전제하에 이루어진다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 연속 숫자음의 인식을 위하여 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고, 음절 단위로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 숫자음의 알 뒤 연음현상을 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 숫자음과 이를 음절 단위로 세그먼트한 숫자음을 DB로 사용하여 적응화를 수행하였다. 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.3
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• pp.10-16
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• 1999

In this paper, we have studied Continuous Speech Recognition System of Speaker Adaptation using MAPE (Maximum A Posteriori Probability Estimation) which can adapt any small amount of adaptation speech data. Speaker adaptation is performed by the method of MAPB after Concatenation training which is making sentence unit HMM linked by syllable unit HMM and Viterbi segmentation classifies speech data to be adaptation into segmentation of syllable unit data automatically without hand labelling. For car control speech the recognition rates of adaptation of HMM was 77.18% which is approximately 6% improvement over that of unadapted HMM.(in case of O(n)DP)

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.23 no.4
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• pp.825-833
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• 1997

The purpose of this paper is to develop a method of postoptimality analysis that can be applied to an optimal solution of a maximum flow problem. We first use the transformed network corresponding to a given network. In such a network we conduct postoptimality analysis by determining changes in the optimal solution precipitated by changes in the capacity as the arc capacity varies from 0 to infinite. By this method we can easily calculate not only the characteristic region where the given optimal solution remains unchanged, but also the characteristic region where the value of the maximal flow gradually increases or decreases. The proposed method is demonstrated by numerical example.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.365-368
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.247-256
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• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.560-563
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• 2004

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 둥과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의 한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.31-34
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM을 이용한 연속어 숫자음 인식에 관한 내용이다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 또한 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고 음절 다누이로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 적응화 학습에 있어서 숫자음의 앞 뒤 모든 경우를 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 전화번호 숫자음 DB로 사용하였고 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다. 그 결과 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 또한 후처리를 두어 연음 현상으로 인한 오인식의 경우에 대해서도 약 2%의 인식률의 증가를 보여주었다.