Condition monitoring is very important in turbo machinery because single failure could cause critical damages to its plant. So, automatic fault recognition has been one of the main research topics in condition monitoring area. We have used a relatively new fault recognition method, Hidden Markov Model(HMM), for mechanical system. It has been widely used in speech recognition, however, its application to fault recognition of mechanical signal has been very limited despite its good potential. In this paper, discrete HMM(DHMM) was used to recognize the faults of rotor system to study its fault recognition ability. We set up a rotor kit under unbalance and oil whirl conditions and sampled vibration signals of two failure conditions. DHMMS of each failure condition were trained using sampled signals. Next, we changed the setup and the rotating speed of the rotor kit. We sampled vibration signals and each DHMM was applied to these sampled data. It was found that DHMMs trained by data of one rotating speed have shown good fault recognition ability in spite of lack of training data, but DHMMs trained by data of four different rotating speeds have shown better robustness.
The aim of this study was to investigate the recognition on the national health insurance and the actual condition of denture among the elderly in Seoul city. This survey was performed on 710 of the elderly aged over 60 years and visited the senior welfare centers. The recognition of the elderly on the national health insurance of denture was 61.7%, but there was a low recognition on the details. The elderly had started using dentures from 66.24 years old. The average used period of the past denture was 7.09 years. In conclusions, the provider is required to promote the insurance coverage of denture to increase the coefficient of utilization of the elderly. Also, further studies for the extending coverage of the details are needed.
Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2409-2416
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2014
In this paper, an automatic recognition algorithm for linearly modulated signals like PSK, QAM under noncoherent asynchronous condition is proposed. Frequency, phase, and amplitude characteristics of digitally modulated signals are changed periodically. By using this characteristics, cyclic moments and higher order cumulants based features are utilized for the modulation recognition. Hierarchial decision tree method is used for high speed signal processing and totally 4 feature extraction parameters are used for modulation recognition. In the condition where the symbol number is 4,096, the recognition accuracy of the proposed algorithm is more than 95% at SNR 15dB. Also the proposed algorithm is effective to classify the signal which has carrier frequency and phase offset.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.12
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pp.21-30
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1993
In this paper, we propose a connected Korean digit recohnition system employing neural networks and lexical constraints of the Korean digits. In the proposed recognition system, firstly, each frame of digit string is labelled by phoneme classification neural networks.which are trained with the reference phoneme segments extracted form an isolated digit based on the position information. And, the frame labels are combined with each other for constructing the phoneme segments. Then, these segments are combined to form a digit candidate using the digit combination rules. The digit candidate is decided based on the condition for digit decision. If the condition is not satisfied, the digit candidate is further recognized using the digit decision neural network in the next step. In our approach, the neural networks are trained with 10 isolated digits uttered by 5 male speakers. To investigate the performance of the proposed recognition system, an intensive computer simulation on the 30 connected digit strings uttered by 5 male speakers is performed. The simulation result indicates that 95.6% digit recognition rate and 82% digit string recognition rate are provided by the proposed Korean digit recognition system.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the oral health condition, recognition, and practice in prisoners. Methods: A self-reported questionnaire was filled out by 143 prisoners in three jails from April 7 to June 2, 2014. The questionnaire consisted of 35 questions including 5 questions of general characteristics of the subjects, 4 questions of subjective oral health condition, 5 questions of management of oral health care, 11 questions of oral health recognition, and 10 questions of oral health practice. The questionnaire was adopted and modified by Shon et al. and Cho & Choi and measured by Likert 5 scale. Cronbach's alpha was 0.845 in recognition questions and Cronbach's alpha was 0.826 in the practice questions. The data were analyzed using SPSS 18.0 for t-test, one-way analysis of variance(ANOVA) and Pearson's correlation analysis. Results: 21.0% of prisoners answered that their perceived oral health condition was good. Those who received the dental treatment accounted for 42.0% and 12.6% of them took the oral health education. There was a significantly negative relationship between perceived oral health and oral health recognition(p<0.05). The oral health recognition showed positive influence on oral health practice(p<0.001). Conclusions: In general, prisoners did not receive the proper care of oral health in jails. Therefore, It is desirable that we need to set up a oral health care system for prisoners.
The goal of our research is to build a text independent speaker recognition system that can be used in any condition without any additional adaptation process. The performance of speaker recognition systems can be severally degraded in some unknown mismatched microphone and noise conditions. In this paper, we show that PCA(Principal component analysis) without dimension reduction can greatly increase the performance to a level close to matched condition. The error rate is reduced more by the proposed augmented PCA, which augment an axis to the feature vectors of the most confusable pairs of speakers before PCA
In the current study, it is suggested that when two emotions are presented through cross-modality, such as auditory and visual, incongruence will influence arousal, recognition, and recall of subjects. The first hypothesis is that incongruent cross-modality does not only increase arousal more than the congruent, but it also increases recall and recognition more than congruent. The second hypothesis is that arousal modulates recall and recognition of subjects. To demonstrate the two hypotheses, our experiment's conditions were manipulated to be congruent and incongruent by presenting positive or negative emotions, visually and acoustically. For dependent variables, we measured recall rate and recognition rates. and arousal was measured by PAD (pleasure-arousal-dominance) scales. After eight days, only recognition was measured repeatedly online. As a result, our behavioral experiment showed that there was a significant difference between arousal before watching a movie clip and after (p<.001), but no difference between the congruent condition and incongruent condition. Also, there was no significant difference between recognition performance in the congruent condition and incongruent condition, but there was a main effect of the clips' emotions. Interestingly after analyzing recognition rates separately depending on clips' emotions, there was a significant difference between congruent and incongruent conditions in the only negative clip (p= .044), not in the positive clip. In a detailed result, recognition in the incongruent condition is more than in the congruent condition. Furthermore, in the case of recall performance, there was a significant interaction between the clips' emotions shown in the clips and congruent conditions (p=.039). Through these results, the effect of incongruence with negative emotion was demonstrated, but an incongruent effect by arousal could not be demonstrated. In conclusion, in our study, we tried to determine the impact of one method to convey a story dramatically and have an effect on memory. These effects are influenced by the subjects' perceived emotions (valence and arousal).
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1991.06a
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pp.58-63
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1991
This paper describes development of small scale voice dialing system using TMS320C30. Recognition vocabuliary is used 50 department name within university. In vocabulary below the middle scale, word unit recognition is more practice than phoneme unit or syllable unit recognition. In this paper, we performend recognition and model generation using DMS(Dynamic Multi-Section) and implemeted voice dialing system using TMS320C30. As a result of recognition, we achieved a 98% recognition rate in condition of section 22 and weight 0.6 and recognition time took 4 seconds.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.11
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pp.2800-2812
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2012
The purpose of this study was to examine the syllable-word boundary misalignment cost on word segmentation in Korean continuous speech. Previous studies have demonstrated the important role of syllabification in speech segmentation. The current study investigated whether the resyllabification process affects word recognition in Korean continuous speech. In Experiment I, under the misalignment condition, participants were presented with stimuli in which a word-final consonant became the onset of the next syllable. (e.g., /k/ in belsak ingan becomes the onset of the first syllable of ingan 'human'). In the alignment condition, they heard stimuli in which a word-final vowel was also the final segment of the syllable (e.g., /eo/ in heulmeo ingan is the end of both the syllable and word). The results showed that word recognition was faster and more accurate in the alignment condition. Experiment II aimed to confirm that the results of Experiment I were attributable to the resyllabification process, by comparing only the target words from each condition. The results of Experiment II supported the findings of Experiment I. Therefore, based on the current study, we confirmed that Korean, a syllable-timed language, has a misalignment cost of resyllabification.
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