We propose a method to improve the performance of spontaneous speech recognizers by extending their phone set using speech data. In the proposed method, we first extract variable-length phoneme-level segments from broadcast speech signals, and convert them to fixed-length latent vectors using an long short-term memory (LSTM) classifier. We then cluster acoustically similar latent vectors and build a new phone set by choosing the number of clusters with the lowest Davies-Bouldin index. We also update the lexicon of the speech recognizer by choosing the pronunciation sequence of each word with the highest conditional probability. In order to analyze the acoustic characteristics of the new phone set, we visualize its spectral patterns and segment duration. Through speech recognition experiments using a larger training data set than our own previous work, we confirm that the new phone set yields better performance than the conventional phoneme-based and grapheme-based units in both spontaneous speech recognition and read speech recognition.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.6
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pp.9-16
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2019
Companies that want to improve their manufacturing processes have recently introduced the smart factory, which is particularly noticeable. The ultimate goal is to maximize the area of the smart factory that performs the process of the production facility completely with minimal manual control and to minimize errors of reasoning. This research is a part of a project for unmanned production, management, packaging, and delivery management and the detection of the start point of rebars to perform the automatic calibration of the rollers through the tracking of the automated facilities of unmanned production. It must meet the requirement to accurately track the position from the start point to the end point. In order to improve the tracking performance, it is important to set the accurate start point. However, the probability of tracking errors is high depending on environments such as illumination and dust through the conventional time-based detection method. In this paper, we propose a starting point detection method using the average brightness change of high speed IR camera to reduce the errors according to the environments, As a result, its performance is improved by more than 15%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.6
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pp.51-57
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2009
Wireless sensor networks consist of numerous sensor nodes that have inexpensive and limited resources. Generally, most of the sensors are assigned to the hazardous or uncontrollable environments. If the sensor nodes are randomly assigned to the wide target area, it is very hard to see the accurate locations of sensor nodes. Therefore, this study provides an efficient key distribution scheme to solve these problems. Based on the provided scheme, the study enabled the closely neighboring nodes to exchange information with each other after securing safe links by using the pre-distributed keys. At the same time, the provided scheme could increase the probability of multiparty key detection among nodes by using the location information of sensor node. Lastly, the study intended to show the superiority of the limitation method through a performance test.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.60
no.3
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pp.155-164
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2023
About 75% of vessel collision accidents are caused by human error, which causes enormous economic loss, environmental pollution, and human casualties, thus research on automatic collision avoidance of vessels is being actively conducted. In addition, vessels must comply with the COLREGs rules stipulated by IMO when performing collision avoidance with other vessels in motion. In this study, the collision risk was calculated by estimating the position and velocity of other vessels through the Probabilistic Data Association Filter (PDAF) algorithm based on RADAR sensor data. When a collision risk is detected, we propose an event-triggered Nonlinear Model Predict Control (NMPC) algorithm that geometrically creates waypoints that satisfy COLREGs and follows them. To verify the proposed algorithm, simulations through MATLAB are performed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.360-360
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2022
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
1950년대부터 많은 개발도상국가들은 가족계획을 위주로 하는 인구제어정책을 추진하여 왔다. 특히 가부장제도를 중심으로하는 동아시아 국가들에 있어서는 남아선호관이 출산력 저하나 피임 실천율이 증대에 지대한 유해요인으로 일관해 왔다. Sheps(1963)는 실증적으로 2명의 아들을 갖기 위해서는 약 3.9명 정도의 자녀를 두어야 한다는 연구결과를 제시한바 있다. 이와 같은 남아선호관의 여파에도 불구하고 한국과 홍콩은 1980년대 증반에 이미 1.6명 수준의 저출산율을 이룩하였으며, 1970년대에 인구억제 정책을 시작한 중국도 2명 수준으로 저하되어 가족계획사업의 성공사례로 평가되어 왔다. 그러나 이들 국가들의 출산율은 지난 20-30년이라는 짧은 기간에 너무나 급진적으로 감소된 반면에 남아선호관의 상존으로 인한 성비(여자 100명당 남자수)의 불균형을 초래하게 되였다. 한 예로 한국의 경우 1960년도만 해도 6명 이상의 자녀를 출산하는 과정에서 1-2명의 아들을 둘 수 있는 확률은 매우 높았으나, 최근에는 출산율이 2명 이하로 저하되어 아들을 둘 수 있는 확률은 과거보다 3-4배 어려워졌기 때문에 인위적인 방법으로 아들을 두는 부모의 수가 증가하고 있다. 중국은 1970년대 중반기부터 강력히 추진되어온 소위 "한자녀 갖기 운동"으로 인하여 여아출산인 경우 영아살해 또는 출생의 미신고등 많은 사회적 물의를 야기하였고, 최근에는 초음파검사를통한 선택적 인공임신중절(태아가 여아인 경우)으 경우가 급격히 증가하고 있다. 우리 나라의 성비는 출산율이 급격히 감소된 1980년대 증반기부터 급격히 증가되었다. 즉 인구전체에 대한 성비는 1980년의 103.9명에서 1985년에 110명으로 증가하였고ㅡ 1990년 116.9명으로 증가되었다. 성비는 자녀의 수가 적을수록 높아지는 추세이다. 1991년 조사에서 출산을 종료한 부인의 경우 1자녀의 성비는 무려 206명이나 되고 있다. 이와 같은 결과는 한자녀를 원하는 부인이 아들을 둔 경우 1자녀에서 조산을 결심하기 때문인 것이다. 통계청 자료에 의하면 성비는 무엇보다도 자녀의 출산순위와 밀접하다. 1991년 출생신고자료의 경우 첫아이의 출생시 성비는 106.1명이고, 둘째아이가 112.8명이나, 셋째아이는 184.7명으로 크게 증가하고 넷째 이상의 경우는 212.3명이나 된다. 동일한 출산순위라도 이미 두고 있는 자녀의 성에 따라서 많은 차이를 보인다. 1991년도 3번째 출산의 경우 딸만 2명을 두고 있는 자녀의 성에 아들만 2명 또는 아들과 딸을 각각 1명씩 두고 있는 경우에 비해 높은 성비를 보이고 있다. 자녀를 출산하는데 있어서 처음에는 아들ㅇ르 기다리지만 딸의 수가 증가함에 따라 적극적으로 아들을 낳고자 하는 노력을 지속하게 됨을 알 수 있다. 이는 즉 임신한 자녀의 성이 딸로 판명되면 인공임신중절을 통해 임신을 종결시키고 있음을 의미한다. 최근 한국보건사회연구원에서 수행한 연구결과에 의하면 이미 출생한 자녀의 성구성은 임신결과를 결정하는 가장 중요한 변수로 부각되고 있다. 즉 임신이 인공임신중절로 귀착되는 확률은 부모가 이미 아들을 두고 있는 경우에 일관성 있게 증가되고 있음을 보이고 있다. 따라서 남아선호관은 임신결과를 결정할뿐 아니라 선택절 인공임신중절에 의한 성비의 불균형을 초래하는 주요 변수로써 할거되었다. 특히 피임실천이 보편화되고 선택적 인공임신중절의 이용이 손쉬운 현대사회에 있어서는 남아선호관이 출산력 저하에 저해요인으로서가 아니라, 인위적이던 자연적이던 간에 아들만 두면 단산하는 현행의 출산풍토하에서는 남아선호관이 오히려 출산력저하에 결정적으로 작용하고 있다고 하겠다. 태아의 성 판별을 통한 선택적 인공임신중절의 건수는 1990년 한해에 약 20,000건 정도가 되고, 1986-1990년 사이에 총 80,000건으로 추정된다. 이 수치는 출생한 여아수의 5%에 해당한다. 현재 출생시 성비의 불균형은 연간 총출생수의 10% 미만에 불과한 3번째 이상의 출산에서 발생되고 있기 때문에 인구학적인 측면에서는 큰 문제가 아니다. 그러나 앞으로 출산율의 감소와 더불어 선택적 인공임신중절이 년간 출생수의 90% 이상을 차지하고 있는 둘째, 첫째출산순위로 확산된다면 성비의 불균형은 급진적으로 가속화되어 전통적 결혼관습의 재연등 인간의 생태계를 파괴하는 새로운 차원에서의 사회인구학적인 문제가 야기될 것이다. 결론적으로 성비의 불균형을 초래하는 근본적인 원인은 우리 나라으 전통적인 의식구조인 남아선호관의 상종과 최신의 의료기술에 의한 선택적 인공임신중절에 기인된 것이기 때문에 이를 시정하기 위한 제반 사회제도적 극복정책은 지속적으로 강화되어야 할 것이다.되어야 할 것이다.
Level of Service (LOS) is one of ways to evaluate operational conditions. It is very important factor in evaluation especially for the facility of highways. However, some studies proved that ${\upsilon}/c$ ratio and accident rate is appeared like a second function which has a U-form. It means there is a gap between LOS and safety of highway facilities. Therefore, this study presents a method for evaluation of a signalized intersection which is considered both smooth traffic operation (delay) and traffic safety (accident). Firstly, as a result of our research, accident rates and EPDO are decreased when it has a big delay. In that reason, it is necessary to make a new Level of Service included traffic safety. Secondly, this study has developed a negative binominal regression model which is based on the relation between accident patterns and stream. Thirdly, standards of LOS are presented which is originated from calculation between annual delay costs and annual accident cost at each intersection. Lastly, worksheet form is presented as an expression to an estimation step of a signalized intersection with traffic accident prediction model and new LOS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.1
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pp.72-79
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2013
In wireless sensor networks, the selective wakeup scheme is one of the energy saving mechanisms, that is used for an object detecting or tracking. Recently, many protocols are proposed using the selective wakeup scheme for the continuous objects tracking such as forest fires and poison gas. They predict the future shape of continuous objects and activate only sensors in the predicted boundary area of the objects. It works correctly in a uniformly deployed wireless sensor networks. However, it cannot be directly applied to a randomly deployed sensor networks with voids. When the predicted area is in the void area, the activation message cannot reach and the predicted area cannot be activated at the right time. It leads to many detection errors for continuous object. Moreover, if a sensor is once foiled in a activation control then the next activation control might be continuously failed. The detection errors can be result in serious harm to people. In this paper, we propose a chaining selective wakeup scheme for robust continuous object tracking in wireless sensor networks. In our protocol, we collect the information of a void area during the network configuration time; if the next boundary area is in the void area, we activate the chained area surrounding the void area with activation control message.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.27
no.1
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pp.31-40
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1991
This paper described on the availability fo the underwater telemetering by the ulterasonic multi-beam system made as a trial to expand detectable range of the fish school. The ultrasonic multi-beam system consisted of four transducers which reconstructed with the existing net recorder. The experiment for the telemetering carried out in the set net fishing ground. The results obtained are summerized as follows: 1. The detectable distance of a target by the linear arrangement of four transducers increased according to the sea depth and the interval between transducers. 2. When the fish school in the entrance of set net was measured by linear arrangement of transducers it was entered in depth of 2.5~3.5m at near position of leader, and in depth of 3.5~4.5m at near position of door net. 3. The deviations of error between the actual position and the position by transducer in case of the target depth 1m, 1.5m, 2m were 5.9~27.1cm, 3.2~28.9cm, 3.5~25.8cm respectively, and 68.3% probability radius of them were 14.6cm, 17.7cm, 17.0cm respectively. 4. When the fish school in the fish court of set net was measured by plane arrangement of transducer it was entered toward the opposite direction of tide current. 5. The available distance of telemetering by the multi-beam transducer was 1.8km and the telemetering was possible to control everywhere in case of sea depth more than three meters.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.12
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pp.653-662
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2016
This paper describes a test case generation algorithm for Simulink/Stateflow models based on the Rapidly exploring Random Tree (RRT) algorithm that has been successfully applied to path finding. An important factor influencing the performance of the RRT algorithm is the metric used for calculating the distance between the nodes in the RRT space. Since a test case for a Simulink/Stateflow (SL/SF) model is an input sequence to check a specific condition (called a test target in this paper) at a specific status of the model, it is necessary to drive the model to the status before checking the condition. A status maps to a node of the RRT. It is usually necessary to check various conditions at a specific status. For example, when the specific status represents an SL/SF model state from which multiple transitions are made, we must check multiple conditions to measure the transition coverage. We propose a unique distance calculation metric, based on the observation that the test targets are gathered around some specific status such as an SL/SF state, named key nodes in this paper. The proposed metric increases the probability that an RRT is extended from key nodes by imposing penalties to non-key nodes. A test case generation algorithm utilizing the proposed metric is proposed. Three models of Electrical Control Units (ECUs) embedded in a commercial vehicle are used for the performance evaluation. The performances are evaluated in terms of penalties and compared with those of the algorithm using a typical RRT algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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