In this paper, we propose an enhancement of Japanese acoustic model which is trained with Korean speech database by using several combination strategies. We describe the strategies for training more than two language combination, which are Cross-Language Transfer, Cross-Language Adaptation, and Data Pooling Approach. We simulated those strategies and found a proper method for our current Japanese database. Existing combination strategies are generally verified for under-resourced Language environments, but when the speech database is not fully under-resourced, those strategies have been confirmed inappropriate. We made tyied-list with only object-language on Data Pooling Approach training process. As the result, we found the ERR of the acoustic model to be 12.8 %.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.10
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pp.68-77
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1990
In this paper, a neural patten recognition method for the automatic circuit diagram reading system is proposed. The proposed procedure to recognize a deformed logic symbols is composed of three stages: feature detection, log mapping, and pattern classification. In the feature detection stage, a modified competitive learning algorithm where each pattern has the inhibition weight as well as the activation weight is developed. The global information of hand-written logic symbols is obtained by the feature detection neural network having both the inhibition and activation weights. The obtained global data is then transformed into a log space by the conformal mapping where according to the Schwartz's theory about the human visual signal process-ing, the degree of rotation and the scale change are mapped into the translation change. Logic symbols are finally classified by a three layer perceptron trained by the error back propagation algorithm. The computer simulation demonstrates that the proposed multistage neural network system can recognize well the deformed patterns of hand-written logic circuit diagrams.
Objective: The goal of this thesis is to design the interaction structure and framework of system to recognize sign language. Background: The sign language of meaningful individual gestures is combined to construct a sentence, so it is difficult to interpret and recognize the meaning of hand gesture for system, because of the sequence of continuous gestures. This being so, in order to interpret the meaning of individual gesture correctly, the interaction structure and framework are needed so that they can segment the indication of individual gesture. Method: We analyze 700 sign language words to structuralize the sign language gesture interaction. First of all, we analyze the transformational patterns of the hand gesture. Second, we analyze the movement of the transformational patterns of the hand gesture. Third, we analyze the type of other gestures except hands. Based on this, we design a framework for sign language interaction. Results: We elicited 8 patterns of hand gesture on the basis of the fact on whether the gesture has a change from starting point to ending point. And then, we analyzed the hand movement based on 3 elements: patterns of movement, direction, and whether hand movement is repeating or not. Moreover, we defined 11 movements of other gestures except hands and classified 8 types of interaction. The framework for sign language interaction, which was designed based on this mentioned above, applies to more than 700 individual gestures of the sign language, and can be classified as an individual gesture in spite of situation which has continuous gestures. Conclusion: This study has structuralized in 3 aspects defined to analyze the transformational patterns of the starting point and the ending point of hand shape, hand movement, and other gestures except hands for sign language interaction. Based on this, we designed the framework that can recognize the individual gestures and interpret the meaning more accurately, when meaningful individual gesture is input sequence of continuous gestures. Application: When we develop the system of sign language recognition, we can apply interaction framework to it. Structuralized gesture can be used for using database of sign language, inventing an automatic recognition system, and studying on the action gestures in other areas.
As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.
Le, Ha;Kim, Soo-Hyung;Na, In-Seop;Do, Yen;Park, Sang-Cheol;Jeong, Sun-Hwa
International Journal of Contents
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v.8
no.3
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pp.83-93
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2012
In this paper, we propose a novel method that automatically generates real character images to familiarize existing OCR systems with new fonts. At first, we generate synthetic character images using a simple degradation model. The synthetic data is used to train an OCR engine, and the trained OCR is used to recognize and label real character images that are segmented from ideal document images. Since the OCR engine is unable to recognize accurately all real character images, a substring matching method is employed to fix wrongly labeled characters by comparing two strings; one is the string grouped by recognized characters in an ideal document image, and the other is the ordered string of characters which we are considering to train and recognize. Based on our method, we build a system that automatically generates 2350 most common Korean and 117 alphanumeric characters from new fonts. The ideal document images used in the system are postal envelope images with characters printed in ascending order of their codes. The proposed system achieved a labeling accuracy of 99%. Therefore, we believe that our system is effective in facilitating the generation of numerous character samples to enhance the recognition rate of existing OCR systems for fonts that have never been trained.
This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden, In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images, Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used, The experimental results show the efficiency of the proposed method, The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.
Kim, Jeong-Sook;Kim, Cheon-Shik;Yoon, Eun-Jun;Hong, You-Sik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.6
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pp.60-67
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2008
At present, RFID system is highly welcomed as a substitute system with its bar code recognition system and self recognition equipment. Consequently, the system has multi applications and can be complementing to its security. In particular, RFID system is significantly related with electronic transaction equipments : transportation card, ID card in check point, attendance sheet. Based upon these characteristic, the system is becoming extremely popular in the field of logistics, harbor and stock management, animal control and product circulation & distribution. In this dissertation, I would like to present a more efficient and stable remote entry control system with the network-based TCP/IP. It is a simple example of ubiquitous computing function. Above all, approved protocol system should be applied to the remote entry control function. Its efficient function with the applied approval protocol based-remote entry control system should be confirmed. Therefore, a preliminary test should be prerequisite in automatic entrance function with the embedded and TCP/IP-based RFID system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.3
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pp.327-336
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2016
Manufacturers of aircraft engines have introduced computer-aided manufacturing (CAM) software to operate and control computerized numerical control (CNC) machine tools. However, the generation of a CAM model is a time consuming and error-prone task since machining procedure and operational details are manually defined. For the automatic generation of a CAM model, feature recognition techniques have been widely studied. However, their recognition coverage is limited so that complex shapes such as a jet engine cannot be fully developed. This study presents a novel approach to quickly generate a CAM model from a CAD model using shape search techniques. Once an operator sets a machining operation as a reference operation, the same shapes as the shapes referenced by the operation are searched. The reference operation is copied to the positions of the searched shapes. The proposed method was verified through experiments with a jet engine compressor case.
Park, Cheol-Sun;Nah, Sun-Phil;Yang, Jong-Won;Choi, Jun-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.4
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pp.22-30
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2008
In this paper, we deal with modulation classification method using WT capable of classifying incident digital signals without a priori information. These key features should have good properties of sensitive with modulation types and insensitive with SNR variation. The 4 key features for modulation recognition are selected using WT coefficients, which have the property of insentive to the changing of noise. The numerical simulations for classifying 8 digital modulation types using these features are peformed. The numerical simulations of the 3 types (i.e. DTC, MDC, and SVMC) of modulation classifiers are performed the investigation of classification accuracy and execution time to design the modulation classification module in software radio. The simulation result indicated that the execution time of MDC and DTC was best and MDC and SVMC showed good classification performance.
Currently the amount of general letter mail in Korea is on an increasing trend; especially it shows the seasonality that is concentrated in the end of the month or the year. However, the situation is not treated appropriately Moreover. manpower insufficiency if the carriers causes the poor service and the heavy burden of work. Under the existing conditions, the various efforts such as development of the automatic sequence sorting system and construction of the address database are given in order to quicken mall process and lighten the carriers' burden But the inconsistent addressing and the various expressions of address drop the systems and the carriers off in efficiency. In this study, we present the Korean postal addressing standards to make it possible to improve the performance of address recognition and help postmen to sort the mail; particularly focusing on the substance. After analyzing the domestic system, the information structure and the problems of postal address, we propose four fundamentals and the standards including synonyms and acronyms. In addition, we suggest several considerations for mail format. We expect that this study could support the postal service in Korea as a basic standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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