Maximum likelihood linear regression (MLLR) adaptation experiences severe performance degradation with very tiny amount of adaptation data. Eigenspace- based MLLR, as an alternative to MLLR for fast speaker adaptation, also has a weak point that it cannot deal with the mismatch between training and testing environments. In this paper, we propose a simultaneous fast speaker and environment adaptation based on eigenspace-based MLLR. We also extend the sub-stream based eigenspace-based MLLR to generalize the eigenspace-based MLLR with bias compensation. A vocabulary-independent word recognition experiment shows the proposed algorithm is superior to eigenspace-based MLLR regardless of the amount of adaptation data in diverse noisy environments. Especially, proposed sub-stream eigenspace-based MLLR with bias compensation yields 67% relative improvement with 10 adaptation words in 10 dB SNR environment, in comparison with the conventional eigenspace-based MLLR.
This study examines the relationship between multiple sales force management practices and performance within each of Miles & Snow (1978)'s strategy types and Walker & Ruekert (1987)'s strategy types. The findings are as follows : First, Prospectors seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, internal sales force, moderate levels of supervision, outcome-based control system and incentive-oriented compensation system. Second, Analyzers seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, internal sales force, outcome-based control system to deal with the instability in their strategic focus. Third, Low Cost Defender seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, external sales force, low levels of supervision, outcome-based control system and salary-oriented compensation system. Fourth, Differentiated Defenders seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, high levels of supervision, balanced (outcome+behavior) control system and salary-oriented compensation system.
본 연구는 직무만족, 이직의도 및 보상시스템에 관련된 선행연구를 포괄적으로 고찰하여 향후 연구를 위한 이론적 시사점의 도출을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해, 보상시스템과 성과와의 관계를 분석한 선행연구를 체계적으로 논의하였다. 선행연구의 분석결과, 기업이 구성원에게 제공하는 내적 외적 보상은 직무만족과 긍정적인 관계, 이직의도와는 부정적인 관계가 있음이 확인되었다. 구성원이 지각하는 보상의 공정성은 직무만족에 긍정적, 이직의도에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 제시되었다. 특히 보상의 공정성은 기업의 보상시스템과 성과와의 관계에서 매개적인 역할을 한다는 사실이 다수의 선행연구를 통해서 파악되었다. 본 연구에서는 선행연구의 리뷰를 바탕으로 보상시스템과 성과와의 관계에 관련된 명제를 제시하였으며, 후속연구를 위해 이론적 차원에서 관련 연구 영역의 방향성을 제시하였다.
본 논문에서는 미확인 우주물체를 감시하기 위해, 전자광학 관측 장비인 망원경 시스템의 관측 성능에 대한 M&S(Modeling & Simulation) 분석을 수행한다. 2개의 망원경 시스템을 활용한 미확인 우주물체 관측에 대한 운용개념을 고려하고, M&S 모델을 구성한다. 관측 운용개념을 바탕으로 초기궤도결정을 수행하여 추정궤도를 생성하고, 추정궤도에 대한 옵셋 보정을 수행하여 보정 주기에 따른 관측 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 옵셋 보정 주기가 짧을수록 관측 성능이 높게 나타나며, 길어질수록 오차 보정 기회가 줄어들기 때문에 성능이 낮아짐을 보여준다. 그래서 미확인 우주물체 감시를 위한 망원경 시스템의 관측 성능을 높이기 위해서는 초기궤도 추정을 정밀화하거나 옵셋 보정을 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 관측 시스템이 구성되어야 한다.
This paper presents the implementation of the real-time object tracking control of the ROBOKER head. The visual servoing technique is used to track the moving object, but suffers from ill-estimated Jacobian of the virtual link design. To improve the tracking performance, the RBF(Radial Basis Function) network is used to compensate for uncertainties in the kinematics of the robot head in on-line fashion. The reference compensation technique is employed as a neural network control scheme. Performances of three schemes, the kinematic based scheme, the Jacobian based scheme, and the neural network compensation scheme are verified by experimental studies. The neural compensation scheme performs best.
본 연구의 목적은 경영자의 능력과 경영자 성과-보상 민감도 간의 관련성에 보고이익전략이 미치는 조절효과를 살펴보는 것이다. 경영자의 보고이익전략에 따른 경영성과의 조정 방향은 상향조정과 하향조정 모두 발생할 수 있으며, 상향 조정과 하향 조정에 따라 경영자 보상에 미치는 영향이 차별적일 것으로 예상되어 분석한 결과, 과대보고를 위한 보고이익전략은 기대와 동일하게 상향조정 된 경영성과에 따라 보상을 지급하였으므로 성과에 근거한 차별적인 보상이 지급되지 않는 것으로 확인되었다. 반면에 과소보고를 위한 전략은 성과에 근거한 성과-보상 민감도를 감소시키는 것으로 나타났다. 과소보고전략은 경영자의 능력에 따른 보고전략의 수행에 대하여 추가적인 보상이 지급되어 보상의 수준은 증가하지만, 이러한 유형의 보상이 경영자의 실제 성과와는 무관하므로 성과-보상 민감도를 감소시킬 것이라는 가설을 지지하며, 보고이익전략에 따른 경영성과의 상향 및 하향 조정에 대해 차별적인 보상이 이루어진다는 것을 간접적으로 확인한 결과이다.
본 논문에서는 에지를 고려한 순차주사화(EDI: edge dependent interpolation)와 전역 움직임 보상(GMC: globa1 motion compensation)을 결합한 효율적이면서도 안정적인 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 에지를 고려한 순차주사화 알고리즘을 사용하면 한 장의 필드를 이용한 다른 순차주사화 알고리즘들을 사용했을 때보다 시각적으로 우수한 결과를 얻을 수 있다. 그러나 한 장의 필드에 담긴 영상 정보에는 한계가 있기 때문에, 한 장의 필드를 이용한 방법을 통해서는 원본 필드로부터 고화질의 순차 주사 영상을 얻을 수 없다. 이에 반해 움직임 정보를 이용한 순차주사화 방법은 공간 영역뿐 아니라 시간 영역의 정보를 사용하므로 한 장의 필드를 이용할 때 보다 더욱 정확하게 원 프레임을 복원해 내지만, 움직임 추정의 정확도에 따라 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 EDI와 GMC를 함께 사용한다. 또한 최상의 결과를 얻기 위해 GMC의 오류를 검출하는 적응적 문턱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 기존 방법들에 비해 수치상으로도 시각적으로도 뛰어난 결과가 나타나는 것을 실험을 통해 확인할 수 있다.
In this paper, we have studied on the optimal design of the optical compensation film for the TN-LCDs. To have wide viewing angle panels, several methods such as multi-domain method, optical path method, and phase compensation method have been proposed. Among these methods, this paper focused on the phase compensation method. In the phase compensation method, the phase retardation generated from the optical birefringence for the off-axis incident is compensated by using optical films with refractive anisotropy. To compensate the phase retardation of the TN-LCDs, we have proposed design concept for the biaxial optical films and analyzed the optical performance for the proposed structures. The calculation of the dynamic motion of the liquid crystals was based on the Ericksen-Leslie theory and the optical performance of the TN-LCD was calculated from the Extended Jones Matrix Method. From the results, we have confirmed that the optical characteristics of the TN-LCDs with the biaxial films have been improved considerably compared with the TN-LCDs compensated by the combination of the uniaxial films.
본 논문은 잡음이 많이 존재할 경우 특징 보상 기법들의 불완전한 추정 방법으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성 정보를 음성 인식의 디코딩에 반영해 줌으로써 좀 더 인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구이다. 기존의 특징 보상 기법들은 현재 시간에서의 깨끗한 특징 파라미터를 추정하는 단일점 추정 기법들이 대부분이다. 하지만 낮은 SNR 환경에서의 잘못된 추정 파라미터들이 음성 인식 엔진의 입력으로 사용될 경우 성능이 저하되기 때문에 추정된 파라미터의 불확실성 정보를 이용하여 디코딩을 해주면 추정 오류를 보완해줄 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 Aurora-2 DB를 활용하여 적용된 기법의 성능 향상을 확인한다.
In this paper, a new noise compensation method based on the eigenvoice framework in feature space is proposed to reduce the mismatch between training and testing environments. The difference between clean and noisy environments is represented by the linear combination of K eigenvectors that represent the variation among environments. In the proposed method, the performance improvement of speech recognition systems is largely affected by how to construct the noisy models and the bias vector set. In this paper, two methods, the one based on MAP adaptation method and the other using stereo DB, are proposed to construct the noisy models. In experiments using Aurora 2 DB, we obtained 44.86% relative improvement with eigen-environment method in comparison with baseline system. Especially, in clean condition training mode, our proposed method yielded 66.74% relative improvement, which is better performance than several methods previously proposed in Aurora project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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