• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.302-305
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• 1997

Treeing due to partial discharge(PD) is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of tile insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission(AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation. using statically operator such as the center of gravity (G). the gradient of the discharge distribution(C), we have analyzed far tole prediction of life which we can be obtained the time, occurred of many pulse of small discharge amplitude.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.53-63
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• 2016

본 연구는 어뢰공격에 대비한 수상함의 생존율 향상을 위해 자항식 기만기와 부유식 기만기를 혼합적으로 적용한 시뮬레이션을 고려한다. 적의 공격어뢰는 수동 음향 추적 어뢰로써 어뢰의 표적 탐지거리 및 빔폭 내에서 수동 소나 방정식에 의해 신호이득을 계산하여 표적을 탐지, 추적하며, 수상함은 회피기동과 함께 자항식 및 부유식 기만기를 운용하여 어뢰공격에 대응하는 것으로 가정한다. 효과적인 기만기 혼합 운용을 위해 4가지의 기만기 운용 방안을 제안하며, 각각의 경우에 대하여 설정된 실험 환경 내에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석을 수행하였다. 또한 기만기의 속도 및 음원 준위, 함정의 어뢰 탐지거리, 어뢰의 표적 탐지거리를 변수로 설정하고 변수값의 변화에 따른 생존율의 변화 추이를 관찰하여 구성요소의 운용 성능에 대한 참고자료를 제시하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.572-577
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• 2009

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 대한약침학회지
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• 제17권3호
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• pp.57-61
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• 2014

Objectives: When a person speaks, voice problems usually include pain or discomfort and/or difficulties in terms of the pitch, the loudness and the quality of the voice. When patients with voice problems induced by stroke, Parkinson's disease, and systemic diseases involving the voice are examined, generally, of the Four Diagnoses (四診), a Diagnosis of Hearing can be used in current Korean medicine. The effects of acupuncture and herb medicine on voice problems have been reported for over 20 years. However, when it comes to improvements, objective and subjective evaluation methods need to be explained. Methods: Subjective methods for evaluating voice were studied through a literature search of old medicinal books containing Korean medicine diagnostics, and an objective evaluation method using Praat software is presented. Results: Korean medicine doctors analyze the patient's voice in clinical settings unconsciously on a daily basis. However, most voice diagnoses depend on the doctor's subjective evaluation. Voice qualities can be evaluated by using the Eight Principles (八綱), including Yin-Yang; the Five Elements (Phases); the Grade, Roughness, Breathy, Asthenic, Strained (GRBAS) score, and the Visual Analogue Scale (VAS) as subjective methods, and an acoustic analysis using the Praat program can be used as an objective method. Conclusion: A more complete voice examination can be achieved by using subjective and objective methods at the same time. For an objective explanation and management of patient's voice problems or systemic disorders, an objective method should be used in Korean medicine, which already has many subjective diagnostic methods. More research needs to be conducted, and more clinical evidence needs to be collected in the future.

• 대한기계학회논문집B
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• 제27권6호
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• pp.766-772
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• 2003

The pseudospectral method for stability analysis was used to find the most influential disturbance mode for transition of plane channel flows and Blasius flow at their critical Reynolds numbers. A number of various oblique disturbance waves were investigated for their pseudospectra and resolvent norm contours in each flow, and an exhaustive search method was employed to find the disturbing waves to which the flows become most unstable. In plane Poiseuille flow an oblique disturbance with a wavelength of 3.59h (where h is the half channel width) at an angle $28.7^{\circ}$ was found to be the most influential for the flow transition to turbulence, and in plane Couette flow it is an oblique wave with a wavelength of 3.49h at an angle of $19.4^{\circ}$. But in Blasius flow it was found that the most influential mode is a normal wave with a wavelength of $3.44{\delta}_{999}$. These results imply that the most influential disturbance mode is closely related to the fundamental acoustic wave with a certain shear sheltering in the respective flow geometry.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권1호
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• pp.5-26
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• 2013

Since the optimized use of sonar systems for target tracking is a practical problem for naval operations, the measure of mission achievability is needed for preparing efficient sonar-maneuver tactic. In order to quantify the mission achievability or Measure Of Effectiveness(MOE) for given sonar-maneuver tactics, we developed and tested a simulation algorithm. The proposed algorithm for tracking is based on Measure Of Performance(MOP) for localization and tracking system of sonar against target. Probability of Detection(PD) using steering beam patterns referenced to the aspect angle of sonar is presented to consider the tracking-performance of sonar. Also, the integrated software package, named as Optimal Acoustic Search Path Planning(OASPP) is used for generating sonar-maneuver patterns and vulnerability analysis for a given scenario. Through simulation of a simple case for which the intuitive solution is known, the proposed algorithm is verified.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 재활복지
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• 제18권4호
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• pp.237-255
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• 2014

특발성 파킨슨병(idiopathic Parkinson disease, IPD)은 알 수 없는 원인으로 인해 중뇌의 흑질신경세포가 손실되는 대표적인 퇴행성 신경계 질환이다. IPD 환자는 신체 운동 이상을 주로 호소하지만 이들 중 70~90%가 운동저하형 마비말장애(hypokinetic dysarthria)를 동반하는 것으로 알려져 있다. 진행된 심도의 IPD 환자의 운동 증상 호전에 가장 효과적인 치료 방법으로 알려진 시상밑부핵 심부뇌자극술(subthalamic nucleus deep brain stimulation, STN-DBS)은 말 산출에서는 그 효과가 일관되지 않게 보고된다. 이에 본 연구에서는 STN-DBS가 말 산출에 미치는 영향을 살펴보고, 연구에서 어떠한 말 평가 과제가 사용되었는지를 조사하기 위하여 medline을 통해 2012까지 이루어진 연구 논문을 수집하였다. 총 32편 중, 연구대상자들에서 술 후 말 상태의'호전'이 관찰된 논문은 42%,'악화'는 29%,'엇갈리는 결과'는 26%,'변화 없음'은 3%로 확인되었다. 말 효과 간에는 문맥발화(contextual speech)가 연구에 사용된 비중이 높을수록 술 후 말 상태는 부정적인 결과로 보고되었으며, 말 산출 단계 중 일부 단계(예: 호흡 및 발성만, 혹은 조음만)만이 반영된 평가 과제가 연구마다 선택적으로 사용되었음을 확인하였다. 이에 본 연구는 STN-DBS를 받은 IPD 환자의 말 평가는 말 산출 하부 단계를 모두 반영하는 문맥발화 과제를 통일적으로 사용할 것을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.