• 제목/요약/키워드: turning point indicator

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변동성과 전환점에 기반한 한국어 음소 'ㅅ', 'ㅈ', 'ㅊ' 음성 인식 (Speech Recognition of Korean Phonemes 'ㅅ', 'ㅈ', 'ㅊ' based on Volatility and Turning Points)

  • 이재원
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제20권11호
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    • pp.579-585
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    • 2014
  • 음소는 음성을 구성하는 최소 단위로서 음성을 인식하는데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식의 일부로서, 한국어 음소 중 'ㅅ', 'ㅈ', 'ㅊ'에 대한 새로운 인식 방안을 제안한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호를 구성하는 각각의 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와 전환점 지표에 기반한다. 변동성 지표는 블록 내의 인접한 샘플 값들의 차이의 총합이며, 전환점 지표는 블록 내에서 샘플 값의 증가와 감소의 방향이 전환되는 극점의 총수이다. 두 지표를 결합하여 음소 인식을 수행하는 인식 알고리즘은 두 지표와 관련하여 최적화된 임계치들을 활용하여 목표로 하는 세 가지 음소가 인식된 위치를 최종적으로 결정한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 방식들에 비해 FRR과 FAR의 관점에서 모두 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

NEWFM 기반 가중평균 역퍼지화에 의한 비선형 시계열 예측 모델링 (Nonlinear Time Series Prediction Modeling by Weighted Average Defuzzification Based on NEWFM)

  • 채수한;임준식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.563-568
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    • 2007
  • 본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

포도밭에 대한 비점오염원 유출특성 해석 (Analysis of Nonpoint Sources Runoff Characteristic for the Vineyard Areas)

  • 윤영삼;이상협;유재정;이재관
    • 한국환경과학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.361-372
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    • 2011
  • This study analyzed the characteristics of stormwater runoff by rainfall type in orchard areas for two years. Effluents were monitored to calculate the EMCs and runoff loads of each pollutant. The runoff characteristics for nonpoint sources from vineyards were also inspected based on independent variables that affect runoff such as rainfall and rainfall intensity. The average runoff loads of each pollutant from vineyard_A and vineyard_B were found as follows: BOD 39.13 mg/$m^2$, COD 112.13 mg/$m^2$, TOC 54.98 mg/$m^2$, SS 1,681.8 mg/$m^2$, TN 18.29 mg/$m^2$, and TP 4.06 mg/$m^2$, which indicates that the COD's runoff load was especially high. The average EMCs from vineyard_A and vineyard_B, which represents the quality of rainfall effluent, were also analyzed: BOD 3.5 mg/L, COD 11.5 mg/L, TOC 5.2 mg/L, SS 211.7 mg/L, TN 1.774 mg/L, and TP 0.324 mg/L. This suggested that the COD, as an indicator of organic pollutants, is high in terms of EMCs as well. As rainfall increased, the EMCs of BOD, COD, TOC and SS kept turning upward. At a point, however, the high rainfall brought about dilution effects and began to push down the EMCs. Higher rainfall intensities led to the increase in the EMCs that displays the convergence of rainfall. Low rainfall intensities also raised pollutant concentrations, although the concentrations themselves were slightly different among pollutants.