• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2265-2267
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• 1998

This paper deals with study of Fast Speaker Adaptation Type Speech Recognition, and to analyze speech signal efficiently in time domain and time-frequency domain, utilizes SCONN[1] with Speech Signal Process suffices for Fast Speaker Adaptation Type Speech Recognition, and examined Speech Recognition to investigate adaptation of system, which has speech data input after speaker dependent recognition test.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권8호
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• pp.69-76
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• 2006

이 논문에서는 조정 가능한 소프트 판정기를 이용하여 자력복구 판정궤한 채널등화기의 적응 모드를 포착모드와 추적 모드 사이에서 최적화하는 기법들을 제안한다. 제안된 기법들은 주어진 SNR에 따라 소프트 판정기를 최적화하여 DFE를 위한 궤환 신호를 생성하고 그에 따라 자력복구 IIR 필터 적응모드와 DD-LMS 적응모드를 결합한 적응방식을 적용한다. 제안된 기법들은 포착모드와 추적모드 사이의 최적화된 스위칭을 성취할뿐아니라 DFE 에러 propagation을 최소화하는데도 기여한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.407-415
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• 2016

무선 통신의 최근 동향을 살펴보면 에너지 효율적 전송의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문은 multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM) 무선 시스템에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해 기계학습 기술을 사용하는 적응형 전송을 고려한다. MIMO-OFDM 시스템의 채널 상태를 효과적으로 나타내기 위한 two- dimensional capacity(2D-CAP) feature space와 classification 기술을 통해 에너지 효율적인 적응형 전송을 수행하는 machine-learning-based bit and power adaptation(ML-BPA) 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 2D-CAP이 본 논문이 고려하는 무선 채널 상태를 정확하게 나타내며, 이를 통해 적응형 전송의 성능을 향상시킴을 확인하였다. 또한, ordered postprocessing signal-to-noise ratio(ordSNR)를 포함한 다른 feature space들과 직접적인 비교를 통해 2D-CAP이 전송 성능이나 복잡도 측면에서 뚜렷한 이득을 가짐을 확인하였다.

• Journal of Photoscience
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• 제2권2호
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• pp.63-67
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• 1995

Zinc plays a key role in genetic expression, cell division, and growth and is essential for the function of more than 200 enzymes; effects of zinc deficiency induce many syndromes, including abnormal visual adaptation. The pigment epithelium (EP) contains high concentrations of zinc in humans and in animals and it participates in threshold elevation, visual sensitivity increment, and acceleration of rhodopsin regeration during visual adaptation. The origin of c-wave of electroretinogram(ERG) is not only pigment epithelium as shown in present research, but also other cell layers, perhaps the photoreceptors. We propose zinc as a candidate for an internal messenger which participates in signal amplification.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.1650-1658
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• 1998

본 논문에서는 이동통신 시스템의 반향을 제거하기 위해 음성부호화기에서 얻은 음성 분석 정보를 이용하여 반향을 제거하는 방법을 제시하였다. 반향 제거기 적응 알고리즘의 입력 신호로서 기존의 방법인 음성부호화기의 출력 음성신호를 사용하지 않고 음성 부호화기 디코더 과정에서 제공되어지는 여기 신호, 선형 예측 오차 신호를 사용하였다. 모의 실험을 위해 Normalized Least Mean Square(NLMS) 알고리즘을 이용한 적응 반향 제거기를 구성하였고, 기존의 음성신호를 사용하는 반향제거기에 비해 음성 부호화기에서 제공되어지는 음성의 여기 신호 성분을 적응 알고리즘 입력신호로 사용함으로써 40 dB Echo Return Loss Enhancement(ERLE)를 얻는데 걸리는 시간에 있어서 약 4배 정도의 빠른 속도를 얻을 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.352-355
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• 1986

In this paper, some candidates suggested for the improvement of the robustness in adaptive control systems are shortly surveyed. Using dead zone concept of error in adaptation process, gain retardation methods such as .sigma.-modification and parameter restriction method are those considered. Feedforward compensation and normalized adaptation technique are also considered. New modeling technique suggested by Donati et al is used for the indirect control of plants containing unmodeled dynamics. The frequency band of input signal, which is used as a test signal and control signal simultaneously, is directly related to the control of plants containing high frequency parastics. Computer simulation results of the some selected algorithms are shown.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.6-9
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• 2003

본 연구는 화자 적응 시스템을 구축하기 위한 전과정으로서, 음성 인식 단위로, 음소를 이용할 경우 화자 적응 변화에 대한 연구이다. 음소 변화에 따른 가중치를 적응시켜 화자 적응을 하기 위하여, 본 연구에서는 인식 시스템으로 반연속 HMM, 화자 적응 방법으로는 최대사후확률추정법과 음성선형특성을, 인식 대상 단어로 10개의 격리 숫자음을 사용하였다. 상기의 화자 적응 방법들은 교사 없는 학습이 가능한 것으로서, 온라인 시스템에서 사용이 가능하다. 이 두 방법을 수행한 결과 두 번째 방법보다 첫 번째 방법의 결과가 더 나은 인식률을 보였으며, 두 방법 모두 결합하여 인식 실험을 한 결과가 각각의 화자 적응 방법을 독립적으로 수행한 결과보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 가중치에 따른 화자 적응 결과 음소에 따른 변동 가중치를 사용할 경우가 고정된 가중치를 이용한 것보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.39-44
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• 2008

무선채널에서는 다중경로성분으로 인하여 간섭성분이 존재한다. 이러한 간섭성분을 제거하는 적응 배열 안테나는 간섭신호에 대해서는 영점을 형성하고 표적신호에 대해서는 이득을 최대화시킨다. 표적신호와 상관도가 있는 코히런트 간섭신호가 입사된다면 배열출력에서 표적신호까지 제거시키는 문제점이 있다. 그리고, 적응배열안테나는 지향오차에 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 코히런트간섭에 대한지향오차를 해결하기 위한 기존 알고리즘을 각각 소개하고 그 문제점을 분석하여 자유도의 손실을 최소화면서 코히런트 간섭과 지향오차를 감소시키는 빔 형성 기법을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.882-885
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• 2003

In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권4호
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• pp.119-125
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• 2009

This paper proposes fast speaker adaptation method using artificially distorted speech in telematics terminal under the car noise environment based on eigenspace-based maximum likelihood linear regression (ES-MLLR). The artificially distorted speech is built from adding the various car noise signals collected from a driving car to the speech signal collected from an idling car. Then, in every environment, the transformation matrix is estimated by ES-MLLR using the artificially distorted speech corresponding to the specific noise environment. In test mode, an online model is built by weighted sum of the environment transformation matrices depending on the driving condition. In 3k-word recognition task in the telematics terminal, we achieve a performance superior to ES-MLLR even using the adaptation data collected from the driving condition.