• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.59-62
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• 1998

본 논문에서는 한국전자통신연구원의 Handy Combi 응용 도메인을 대상으로 한 화자독립 연속음성인식 시스템 개발에 관하여 기술한다. 불특정화자가 자연스럽게 발음한 연속음성을 인식하는 기술은 펜인식 등과 더불어 멀티모달 인터페이스의 핵심 요소로서, 이동 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 처리하는 지능형 에이전트에 구현을 위해 필수적으로 개발되어야 하는 기술이다. 본 논문에서는 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 연속음성인식 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC를 사용하였으며, 음소 모델의 강인한 훈련을 위해 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 방식을 도입하였다. 인식단계에서는 인식속도를 개선시키기 위해 beam-search 기법을 적용하였다. 인식 실험 결과, 99.7%의 어절 인식률과 98.8%의 문장 인식률을 얻었으며, 최종적인 문장의 이해도는 99% 이상이었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11c
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• pp.597-599
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• 2000

In this paper, Dielectirc waveguides have been calculated using the vector finite element method. This method is introduced that allows propagation constants and electric field distribution to be computed directly. In order to obtain more accurate solutions, Second order vector elements are proposed.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.11
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• pp.919-931
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• 2000

본 논문에서 우리는 전체 벡터 디렉토리와 포인터 디렉토리의 중간 형태를 가지는 새로운 디렉토리인 세그먼트 디렉토리를 제안한다. 이는 대부분의 포인터 기반 디렉토리 방법들에서 디렉토리 저장 효율을 높이기 위하여 사용될 수 있다. 포인터가 단지 하나의 프로세서만을 가리키는 데 비하여, 세그먼트 디렉토리 요소는 포인터와 거의 같은 수의 비트들을 가지고 여러 개의 프로세서들을 동시에 가리킬 수 있다. 본 논문에서는, 세그먼트 디렉토리를 기존의 네 가지 한정 디렉토리 방법들에 적용하고, 이렇게 얻은 성능 개선을 측정, 분석하였다. 세그먼트 디렉토리는 한정 디렉토리 방법들의 성능을 저하시키는 요인인 디렉토리 넘침을 71% 까지 제거시킴으로써, 이 네 가지 방법들 상에서 수행된 모든 벤치마크 프로그램들에 대해 대역폭 요구량과 디렉토리 제어기 점유도, 메모리 접근 지연을 감소시켜서 프로그램의 수행을 가속시켰다. 게다가, 세그먼트 디렉토리는 추가적인 하드웨어 부담이나 프로토콜 복잡도 없이 간단하게 구현될 수 있다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.16 no.12 s.117
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• pp.1208-1214
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• 2006

ATM(automated-teller machine) is a machine that receives and pays money directly. The double bill detector(DBD) module of an ATM detects double bills from its thickness. In this paper, the dynamic behavior of the DBD was analyzed, which cannot be simulated correctly by a package program of SAMCEF. And the displacements of the lever was measured for various bills experimentally. The measured dynamic behaviors were analyzed kinematically using a vector equation and simulated dynamically by the derivation of equation of motion with consideration of damping and stiffness of the DBD and bills. The analysis showed that the spring constant of the system is not so influential, instead, the contact angle between the lever and bill needs to be larger than the existing DBD in order to be laster and reliable DBD.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 2005.04a
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• pp.3-57
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• 2005

왕복동 내연기관에서의 연소 및 배기가스 생성은 복잡한 3차원 영역 내에서 난류 유동, 분무, 화학반응, 열전달, 경계층 현상이 상호 연계되어 있는 매우 복합적인 과정이다. 특히 난류 연소 현상은 기관의 효율을 결정하는 연소 속도와 pollutant의 배출 농도를 결정하는 핵심 요소로서 관련 모델과 수치 해법에 대해 학술적, 공학적 측면에서 세계적으로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이를 위해 수행되는 다양한 실험 측정과 수치 해법을 통해 얻어지는 3차원 과도 상태의 방대한 스칼라량과 벡터량에 대한 정보를 효율적으로 처리하기 위해서는 적절한 가시화 과정이 필수적이다. 여기서는 최근 다양한 엔진 타입들에 대한 응용 사례와 함께 난류 연소 모델링을 위한 새로운 접근법으로서 조건평균법(conditional averaging)에 대해 간략히 소개하고자 한다. 난류예혼합연소에서의 난류화염속도에 대한 DNS와 영역조건평균에 기초한 예측식의 검증, 천연가스 jet의 자발화 지연기간, n-heptane jet의 자발화 진행 과정, HSDI 엔진, HCCI 엔진, CNG 엔진, LPG 분무 및 엔진, GDI 엔진 등에 대한 연구 결과들은 정보 가시화의 한 사례가 될 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.18-20
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• 2014

본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.10-14
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• 2014

Krylov-Schur iteration method has been applied to the 2-Dim. waveguides of the varied geometrical structure. The eigen-equations for them have been constructed from FEM based on the tangential edge vectors of triangular elements. The eigen-values and their modes have been determined from the diagonal components of the Schur matrices and its transforming matrices. The eigen-pairs as the results have been revealed visually in the schematic representations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07c
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• pp.1817-1819
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• 2001

For an efficient calculation of scattering matrix of planar transmission line with step discontinuity. Mode Matching Method combined with Vector Finite Element Method is adopted. Calculating effective widths are replaced with their respective equivalent planar waveguide corresponding to the microstrip width, Propagation Constant is calculated from the Vector finite element. Mode matching method is used for deriving scattering parameters.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.20 no.10
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• pp.3152-3159
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• 1996

Previous works about the cylindrical shape elastic body which is under longitudinal temperature distribution mostly show the results of free expansion, therefore exact thermo-elastic analysis is needed. The object of this work is to analyze the thermo-elastic problem of the hollow cylinder when the cylinder is under longitudinal temperature distribution. In this paper, the analytical solution is found by using Galerkin vector, and it is compared by the results of FEM. For displacements of cylinder, analytical values are almost same as the results of FEM, but free expansion is not fit for analytical solution and the results of FEM. stresses from analytical solution and the results of FEM show good agreement also. but the results are different near the end boundary, since St. Venant principle is applied.

• ICROS
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• v.17 no.3
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• pp.22-26
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• 2011

신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.