• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.257-261
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• 1998

일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.35-39
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• 1997

본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.203-206
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• 2002

동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.8 no.2
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• pp.188-196
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• 2012

Dynamic parameters such as natural frequencies can provide global stiffness information of a structure, and thus be utilized in monitoring structural integrity of large structures such as a containment. To identify the dynamic parameters without interrupting normal operation, a modal analysis method based on ambient vibration measurements should be applied. In this study, dynamic parameters of the containment of Wolsong Unit 2 are identified using ambient vibration measurement data. The feasibility of the study is verified using a numerical model for the containment. From the modal analysis, dynamic parameters of the containment with acceptable correlation to analytical modes can be estimated.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.1
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• pp.40-45
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• 2007

Modal analysis or modal test is a routine process to get the modal parameters of a dynamic system. The modal parameters include the natural frequencies, damping ratios and mode shapes. This paper presents a method that can derive the equations of motion for a dynamic system from the modal parameters obtained by the modal analysis or modal test. The present method based on the relation between the eigenvalues and eigenvectors of the state space equation derives the mass, damping and stiffness matrices of the system. The numerical verifications for the simple mass-spring-damper system and the cantilevered beam prove the efficiency and accuracy of the present method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.327-330
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• 2005

동적시스템의 공학적 설계는 대부분 구성요소들의 구조적 연결과 요소들의 파라미터들의 결정을 포함하며, 구조와 파라미터 모두 제한이 없는 열려진 특성을 가진다. 본 연구에서는 효율적인 구조/파라미터 탐색을 위한 교대 탐색법을 제안하고 이를 멀티-에너지 도메인 시스템 해석 및 설계에 적합한 본드 그래프를 이용하여 고유값 설계 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.239-242
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• 2003

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model을 이용한 Gustafson-Kessel 알고리즘의 성능을 개선하였다. 분포 및 밀도가 다른 데이터에 대하여 적절한 클러스터 파라미터를 추정함으로써 클러스터링의 성능을 개선한다. 일반적인 클러스터링 알고리즘의 경우, 데이터가 편중되거나 각 데이터의 밀도가 서로 틀린 경우 클러스터의 파라미터가 정확하게 클러스터를 표현하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 제안된 방법에서는 Gustafson-Kessel 알고리즘을 이용하여 클러스터 파라미터를 추정하며 알고리즘내의 파라미터 일부를 Gaussian Mixture Model을 이용하여 동적으로 갱신하였다 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.