• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.189-192
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• 1999

수중소음체의 음원 특징을 해석하기 위해서는 배경잡음과 해면$\cdot$해저반사파의 영향이 적은 심해에서 측정하여 분석하여야 한다. 그러나 측정의 어려움으로 인공 수조에서 측정하여 수면과 수조벽에 의해 발생되는 반사파들을 제거하여 신호 고유의 특징을 해석한다 이러한 반사파들의 부가효과를 보상하여 수중소음체의 신호특징을 해석하기 위하여 정합필터배열처리(Matched Filter Array Process : MFAP)기법을 적용하고자 할 때 각 센서에 적용되는 정합필터는 처리시간의 문제로 인해 필터길이를 제한하여 구성되게 된다 정합필터는 수조의 임펄스응답함수의 시역전함수로 정의되는데 필터길이에 따라 수신신호 특징 개선 정도가 좌우된다 본 연구에서는 인공수조에서 부가되는 반사파들의 효과를 보상하여 수신신호 특징 개선을 위해 정합필터배열처리기법을 적용할 때 각 센서의 정합필터의 시간길이가 특징 개선에 미치는 영향을 신호대잡음비(SNR)로 정의하여 분석하였고 수조의 특성에 따른 최적의 정합필터 시간길이를 제안하고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.6
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• pp.473-480
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• 2004

In this paper we propose an effective feature compensation scheme based on the speech model in order to achieve robust speech recognition. The proposed feature compensation method is based on parallel combined mixture model (PCMM). The previous PCMM works require a highly sophisticated procedure for estimation of the combined mixture model in order to reflect the time-varying noisy conditions at every utterance. The proposed schemes can cope with the time-varying background noise by employing the interpolation method of the multiple mixture models. We apply the‘data-driven’method to PCMM tot move reliable model combination and introduce a frame-synched version for estimation of environments posteriori. In order to reduce the computational complexity due to multiple models, we propose a technique for mixture sharing. The statistically similar Gaussian components are selected and the smoothed versions are generated for sharing. The performance is examined over Aurora 2.0 and speech corpus recorded while car-driving. The experimental results indicate that the proposed schemes are effective in realizing robust speech recognition and reducing the computational complexities under both simulated environments and real-life conditions.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.506-511
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• 2018

This paper proposes an GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) hybrid-based feature compensation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the posterior probability for the conventional GMM-based feature compensation method is calculated using DNN. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed GMM-DNN hybrid-based feature compensation method shows more effective in Known and Unknown noisy environments compared to the GMM-based method. In particular, the experiments of the Unknown environments show 9.13 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate) and considerable improvements in lower SNR (Signal to Noise Ratio) conditions such as 0 and 5 dB SNR.

• 방재와보험
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• s.128
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• pp.48-51
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• 2008

화재보험에서 '특수건물'이란 일정 규모 이상의 특수한 조건을 구비한 건물로 화재로 인한 인명 및 재산의 손해에 대하여 적정한 보상이 가능하도록 보험가입을 의무화하는 건물을 지칭하나, 화재 특징과 조사를 논하는 본 고에서는 보험의 대상물로서의 분류가 아닌 기 연재된 창고, 주거용 건물, 빌딩 등을 제외한 나머지 건물 형태의 것을 언급하려고 함을 미리 밝혀둔다. 여기에는 문화재, 사찰건물, 교회, 비닐하우스, 모델하우스 등의 화재 특징을 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.12
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• pp.2793-2799
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• 2013

This paper proposes an effective feature compensation method to improve speech recognition performance in time-varying background noise condition. The proposed method employs principal component analysis to improve the variational model composition method. The proposed method is employed to generate multiple environmental models for the PCGMM-based feature compensation scheme. Experimental results prove that the proposed scheme is more effective at improving speech recognition accuracy in various SNR conditions of background music, compared to the conventional front-end methods. It shows 12.14% of average relative improvement in WER compared to the previous variational model composition method.

• Journal of Energy Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.342-347
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• 2000

최근 산업계에서 급증하는 전력수요와 부하의 다양화는 전원의 안정도에 악영항을 미치고 있다. 이는 전압강하는 역률 저하 유/무효 전력의 변동을 초래하고 타부하에 영향을 미치게 되므로 이를 효과적으로 보상할 수 있는 종합적인 보상 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 전력보상 시스템중의 하나로서 플라이휠을 장착한 권선형 유도기의 2차 여자방식을 제시한다. 본 시스템은 전동기 2차 여자방식을 이용함으로서 기존의 정지형 보상기에 비하여 인버터의 용량을 기존의 것보다 수배 감소시킬 수 있는 장점이 있으며 히스테리시스 전류제어기를 사용하여 직접 전류제어기를 사용하여 직접전류 제어방식을 이용하므로 기존의 시스템과 비교하여 PI제어기의 게인선정의 어려움을 극복하고 제어 알고리즘을 간략화 할 수 있는 특징을 가지고 있다. 또한 전력을 보상하기 위한 에너지 저장요소로 플라이휠의 관성에너지를 사용함으로서 기존의 배터리 방식의 무정전 전원공급장치를 대신하는 효과를 보인다. 설계된 시스템과 제어방식은 시뮬레시션을 통하여 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.165-168
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• 2001

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.1
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• pp.199-206
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• 2017

Environmental noise can degrade the performance of speech recognition system. This paper presents a procedure for performing cepstrum based feature compensation to make recognition system robust to noise. The approach is based on direct compensation of spectral tilt to remove effects of additive noise. The noise compensation scheme operates in the cepstral domain by means of calculating spectral tilt of the log power spectrum. Spectral compensation is applied in combination with SNR-dependent cepstral mean compensation. Experimental results, in the presence of white Gaussian noise, subway noise and car noise, show that the proposed compensation method achieves substantial improvements in recognition accuracy at various SNR's.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.3
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• pp.143-153
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• 2006

Facial feature detection is a basic technology in applications such as human computer interface, face recognition, face tracking and image database management. The speed of feature detection algorithm is one of the main issues for facial feature detection in real-time environment. Primary factors like a variation by lighting effect, location, rotation and complex background give an effect to decrease a detection ratio. A facial feature detection algorithm is proposed to improve the detection ratio and the detection speed. The proposed algorithm detects skin regions over the entire image improved by CLAHE, an algorithm for light compensation against varying lighting conditions. To extract facial feature points on detected skin regions, it uses appearance-based geometrical characteristics of a face. Since the method shows fast detection speed as well as efficient face-detection ratio, it can be applied in real-time application to face tracking and face recognition.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.27 no.5
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• pp.784-791
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• 1995

This paper describes the counting-loss problem for radiation measurement Multi-channel analyzers and spectrometers adopt various techniques for compensation for counting-losses in process-ing the radiation pulses from a detector. Researchers hate tried to seek the best solution for the problem. However, any absolute solution has not been reached and vendors of radiation instruments use their own algorithms individually. This survey explains the various compensation algorithms with electronic implementation approach. Shortcomings and merits of each algorithm are also reviewed and a direction is suggested of the recommendable development strategy for counting-loss compensation.