This paper describes a single channel speech enhancement as the pre-processor of automatic speech recognition system. The improvements are based on using optimally modified log-spectra (OM-LSA) gain function with a non-causal a priori signal-to-noise ratio (SNR) estimation. Experimental results show that the proposed method gives better perceptual evaluation of speech quality score (PESQ) and lower log-spectral distance, and also better word accuracy. In the enhancement system, parameters was turned for automatic speech recognition.
In multiprocessor systems, there are Omega network and M network among various MIN's which interconnect the processor and memory modules. Both one-path Omega network and two-path M network are composed of Log2N stages. In this paper, Augmented M network (AMN) with 2**k+1 paths and Augmented Omega network (AON) with 2**k paths are proposed. The proposed networks can be acomplished by adding K stage(s) to M network and Omega network. Using destination tag, routing algorithm for AMN and AON becomes simple and multiple faults are tolerant. By evaluating RST(request service time) performance of AMN and AON with (Log2N)+K stages, we demonstrated the fact that MMIN (AMN) with 2**k+1 paths performs better than MMIN(AON) with 2**k+1. paths.
본 논문은 프로세서와 기억장치 모듈 사이에 다중의 연결경로를 갖는 가상병렬 다단계 상호 연결 네트워크에 대해 서술하고 있다. 제안된 가상병렬 MIN 네트워크는 입력 스위칭 블럭에 $m{\times}1$ 멀티플렉서와 출력 스위칭 블럭에 $1{\times}m$디멀티플렉서를 그 리고 logN-1 단의 스위칭단을 사용하여 프로세서와 기억장치 모듈 사이에 최대 $2{\times}m$개의 독립된 연결경로를 갖고 있다. MIN 네트워크는 다중의 중복된 연결경로를 갖고 있기 때문에 다수의 프로세서들은 동시에 서로 다른경로를 통해 특정의 출력포트에 연결될 수 있다. 또한 새로운 가상-병렬구조의 MIN 네트워크는 스위칭 블럭에서 패킷 충돌의 가능성을 줄일 수 있으며 제안된 MIN 네트워크를 Passthrough ratio, 신뢰도 와 가격의 측면에서 MBSF 구조의 MIN 네트워크와 비교하였다. 가상-병렬구조의 MIN 네트워크는 MBSF 구조의 MIN에 비해 성능이 개선되었으며 매우 간단한 구조로 이루어 졌음을 확인하였다.
지난 십여년동안 각 세션에게 대역폭을 공평하게 분배하기 위한 많은 연구가 수행되었다. 이 문제에 있어서 가장 중요한 도전은 확장성 있는 구현(scalable implementation)을 실현하면서도 동시에 높은 공평성을 성취하는 것이다. 여기서 높은 공평성이란 작은 시간 구간에 대해서도 대역폭이 공평하게 분배되는 것이다. 불행히도 현존하는 스케줄링 알고리즘들은 확장성 있는 구현에 문제점이 있거나 혹은 공평성이 철저히 낮다는 결점을 갖고 있다. 본 논문에서 우리는 확장성을 잃지 않으면서도 동시에 합리적인 수준의 공평성을 제공하는 패킷 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 결손을 보완하는 계층적 라운드-로빈 알고리즘이다. 계층적 라운드-로빈 알고리즘은 구현 복잡도가 상수 시간인 반면, 성취할 수 있는 공평성은 PGPS(Packet-by-Packet Generalized Processor Sharing) 알고리즘과 비슷함을 보인다. PGPS 알고리즘은 N을 세션 수라고 할 때 정렬된 우선 순위 큐를 사용하기 때문에 O(log N) 구현 복잡도를 가지므로 확장성이 떨어진다.
본 논문에서는 $n\timesn\timesn$ 프로세서로 구성된 재구성가능 메쉬에서 $n\timesn$개의 화소가 있는 이진영상을 경계코드로 변환 하거나 그 역변환을 하는 알고리즘을 제안한다. 이와 동일한 변환을 하는 O(1) 시간 알고리즘들이 이미 제안되었는데, 이들이 사용하는 프로세서의 수는 $O(n^4)$으로, 영상의 화소 수와 비교해 볼 때 지나치게 많다고 하겠다. 본 논문에서는 $n^3개의 프로세서만을 사용하는 속도 빠른 변환 알고리즘을 소개한다. 여기서 제안하는 경계코드를 이진영상으로 변환하는 알고리즘의 실행시간은 O(1)이고, 그 역변환 알고리즘의 실행시간은 O(log n)이다.
지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.
본 논문에서는 홈 오토메이션 시스템을 음성인식을 도입하여 설계하였다. 많은 계산량과 방대한 양의 데이터의 처리를 요구하는 음성인식을 DSP(Digital Signal Processor)를 통하여 구현해 보고자 본 연구를 수행하였다. 이를 위해 실시간 끝점검출기를 이용하여 추가의 입력장치가 필요하지 않도록 시스템을 구성하였다. 특징벡터로는 LPC로부터 유도한 10차의 cepstrum과 log 스케일 에너지를 이용하였고, 음소수에 따라 상태의 수를 다르게 구성한 DHMM(Discrete Hidden Marcov Model)을 인식기로 사용하였다. 인식단어는 가정 자동화를 위하여 많이 쓰일 수 있는 10개의 단어를 선택하여 화자 독립으로 인식을 수행하였다. 또한 단어가 인식이 되면 인식된 단어에 대해서 현재의 상태를 음성으로 알려주고 이에 대해 자동으로 실행하도록 시스템을 구성하였다.
This paper is about the method by which Power Control Unit(PCU) of Control Rod Control System(CRCS) logs events in the system and the real-time monitoring display. This method enables the functions like the event logging of Control Rod Drive Mechanism(CRDM)/power Cabinet, the off-line show of the event data logged and the on-line show by communication between the PCU and the monitoring display. Operators in a nuclear power plant must be able to grasp any possible abnormal states correctly. Because our newly designed system has a good ability to log and display the kinds, tine, and the prior and posterior states of urgent or non-urgent events, the operators can judge, maintain and repair the abnormal event more easily.
단순 다각형 내부의 두 점 p와 q가 주어질 때 다음의 문제를 고려할 수 있다. (1) 다각형에서 p와 q 둘 다로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. (2) p와 q 둘 중의 적어도 하나로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. 이 문제들은 두 가시성 다각형 사이의 교집합과 합집합을 구하는 문제에 해당한다. 본 논문에서는 재구성가능한 메쉬(RMESH)에서 이 문제들을 해결하는 알고리즘을 고려한다. 일반적인 두 다각형의 교차 영역을 구하는 알고리즘[1]을 이용하면, 두 가시성 다각형의 교집합을 구하는 문제를 O($n^3$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 해결할 수 있다. 여기서 n은 두 가시성 다각형의 꼭짓점 개수의 합이다. 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 평면 분할 그래프를 O($n^2$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 구축하고, 이를 통해 두 가시성 다각형의 교집합뿐만 아니라 합집합도 O($log^2n$) 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 기존의 결과에 비해 병렬 알고리즘의 비용을 나타내는 프로세서-시간 곱 지표를 O($n^3$)에서 O($n^2log^2n$)으로 개선한다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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