본 논문에서는 한국어의 발음 특성을 고려하여 인식시간 단축과 동시에 조음현상을 반영할 수 있는 인식단위 표현법을 제안하였다. 제안한 인식단위는 단음소(monophone)와 바이폰(biphone)의 혼합형으로서, 단음소 단위는 안정적인 특성을 나타내는 모음에 적용되고 바이폰 단위는 인접한 모음에 의해 변하는 자음에 적용된다. PBW455 데이터베이스에 대한 단어인식 실험에서 혼합형 단위표현법은 트라이폰 단위에 비해 비슷한 인식률을 나타내면서 57%의 인식시간 단축효과를 나타냈고, 음절 단위에 비해 향상된 인식률과 비슷한 인식시간을 나타내었다. 또한 트라이폰 및 음절 단위보다 적은 모델 수를 가져 메모리 양을 줄일 수 있었다.
일반적인 CHMM 어휘 인식 시스템은 어휘 인식에 대한 모델들의 관측 확률 인식률이 낮고, 일부 단위 음소 모델에만 적용되어 제한적으로 사용되는 문제점이 있다. 또한, 어휘 탐색에서 어휘의 의미가 다양하여 탐색된 어휘가 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 음소인식을 수행하고, 개선된 k-means 알고리즘을 이용하여 어휘 특성에 따른 제한적인 탐색 문제점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 시스템과 비교하여 정확도와 재현율로 대변되는 효과성을 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 83%, 재현율은 67%로 나타났다.
This paper introduces an isolated word recognition system realized on a neurocomputer called E-MIND II, which is a 2-D torus wavefront array processor consisting of 256 DNP IIs. The DNP II is an all digital VLSI unit processor for the EMIND II featuring the emulation capability of more than thousands of neurons, the 40 MHz clock speed, and the on-chip learning. Built by these PEs in 2-D toroidal mesh architecture, the E- MIND II can be accelerated over 2 Gcps computation speed. In this light, the advantages of the E-MIND II in its capability of computing speed, scalability, computer interface, and learning are especially suitable for real time application such as speech recognition. We show how to map a TDNN structure on this array and how to code the learning and recognition algorithms for a user independent isolated word recognition. Through hardware simulation, we show that recognition rate of this system is about 97% for 30 command words for a robot control.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4664-4681
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2020
Modulation recognition (MR) plays a key role in cognitive radar, cognitive radio, and some other civilian and military fields. While existing methods can identify the signal modulation type by extracting the signal characteristics, the quality of feature extraction has a serious impact on the recognition results. In this paper, an end-to-end MR method based on long short-term memory (LSTM) and the gated recurrent unit (GRU) is put forward, which can directly predict the modulation type from a sampled signal. Additionally, the sliding window method is applied to fast-changing mixed-modulation signals for which the signal modulation type changes over time. The recognition accuracy on training datasets in different SNR ranges and the proportion of each modulation method in misclassified samples are analyzed, and it is found to be reasonable to select the evenly-distributed and full range of SNR data as the training data. With the improvement of the SNR, the recognition accuracy increases rapidly. When the length of the training dataset increases, the neural network recognition effect is better. The loss function value of the neural network decreases with the increase of the training dataset length, and then tends to be stable. Moreover, when the fast-changing period is less than 20ms, the error rate is as high as 50%. As the fast-changing period is increased to 30ms, the error rates of the GRU and LSTM neural networks are less than 5%.
This paper persents how the signal is expressed by an implied unit data and the implied unit data is regenerated into the original signal. This shows that the regenerated signal is equal or similar to the original signal depending on the number of chaos prediction. The algorithm quoted above is implemented from the signal composed of 30 data. This algorithm will be applied to the applied science of data communication: information storage, speech processing, CAD, character recognition, etc...
Purpose: This study was conducted to identify the perception, barriers, and importance of delirium assessment of intensive care unit nurses utilizing a tool for delirium assessment. Methods: The subjects were 150 intensive care unit nurses who routinely use the CAM-ICU to screen delirium. Data were collected using self-report questionnaires and analyzed using descriptive statistics and ranking. Results: Most intensive care unit nurses had experience of education about delirium and delirium assessment, and had assessed over once in a shift. However, a small number of nurses recognized utilizing their assessment result and the effect on higher mortality and underdiagnosed and preventable problem. The first rank of barriers was being too busy to assess patients and the second was difficulty of interpreting intubated patients. The importance of delirium assessment was considered lower than assessing catheter placement and level of pain. Conclusion: The study identified intensive care unit nurses' use of a delirium assessment tool, and the perception, barriers, and importance of delirium assessment. Furthermore, it is necessary to develop education programs to improve the early recognition of delirium by intensive care unit nurses.
Recently Requirement of indoor environment is increased in APT. Among indoor noises of APT, noise of plumbing system in bathroom is very serious problem except of floor impact noise. Plumbing system with wan hanging unit make a good grade and recognition in rating noise of bathroom in grade of house rating. But it is hard to find a data which are measured in APT built. In this study, the effect of noise reduction is checked by measuring the noise of plumbing system with wall hanging unit that is built. As result the upper household's Peak sound level is measured 80dB(A), the under household's peak sound level is measured 40dB(A).
The main purpose of this study is to explore the relationship between the 'logical reasoning skill' and performance in the logic unit that is part of the grade 9 syllabus in mathematics in Turkey. After the teaching of the logic unit, an achievement test, a general skills test and the test of logical reasoning were administered to the 80, 9th year high school students. Pearson Moments Correlation coefficient was used for the analysis of the data to determine the relations between the variables. In addition to that to obtain the most suitable regression explaining the students' performances in the logic unit, stepwise multiple regressions analysis was used. At the end of the study, statistically significant relations were found between the students' performance in the logic unit and their logical reasoning skills, their results of the shape recognition test from the general skills battery and their overall performance in the mathematics lesson.
District unit plan was arranged for rational induction and regulation of development due to increase of demand for comfortable environment and change of recognition of urban view. This study analyzes cases of district unit plan since 2003 and draws the following conclusions to provide basic material necessary for landscape impact assessment and analysis of actual conditions. It used regulation of design factors and analysis of physical index in making view plan and focuses on characteristics of visual perception in predicting impact through simulation. Future landscape impact assessment must establish a variety of indices and application of various techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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