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.
본 논문에서는 넌코히어런트 비동기 조건에서 PSK, QAM 등의 선형 디지털 변조 방식을 자동으로 식별하는 알고리즘을 제안한다. 디지털 변조 신호는 심볼 천이 주기간 주파수, 위상, 진폭 등의 특성이 반복적으로 변하게 된다. 이러한 특성을 이용하여 변조 방식을 식별할 수 있도록 순환 모멘트와 고차 큐뮬런트를 이용하는 방법을 제안한다. 계층적 의사 결정 트리 방식의 알고리즘 구조를 사용하여 고속으로 처리 가능하도록 구성하였으며 총 4개의 특징 추출 인자를 사용하여 식별하였다. 모의실험 결과 심볼 수 4,096개, SNR 15dB 이상에서 95% 이상의 식별 정확도를 나타내었으며, 반송 주파수와 위상 편이가 발생하더라도 신호를 분류하는데 효과적임을 확인하였다.
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
본 연구에서는 정서를 두 양상(청각, 시각)으로 제시할 시, 두 양상의 정서가 일치 혹은 불일치 할 경우 각성과 재인 기억, 회상 기억에 영향을 미친다는 것을 알아보고자 하였다. 본 연구의 첫 번째 가설은 교차 양상에서의 정서 불일치는 일치 할 때 보다 각성 뿐만 아니라 재인, 회상 기억 모두 높을 것이라는 것이다. 두 번째 가설은 각성이 회상 기억과 재인 기억을 modulate한다는 것이다. 가설을 증명하기 위해 시각과 청각의 정서를 긍정 정서와 부정 정서로 조작하여 일치 조건과 불일치 조건으로 조작하였다. 각 조건에서는 재인 기억과제와 회상 기억 과제의 정확도를 종속 변인으로 측정하였으며, PAD(Pleasure-arousal-dominance) 척도를 이용하여 참가자의 각성 수준을 측정하였다. 또한 8일이 지난 후, 참가자 모두에게 실험 자극으로 쓰인 영상에 대해 재인 기억 과제를 통해 다시 검사하였다. 연구 결과, 각성의 경우 영상을 본 후의 각성 차이는 통계적으로 유의미하게 나타났지만(p<.001), 일치와 불일치 조건 간의 각성 차이는 나타나지 않았다. 또한 정서가 일치하는 조건과 불일치하는 조건에서 재인 기억이 통계적으로 유의미하지는 않았지만, 영상 정서의 주 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 이로 인해 두 가지 정서로 나누어 분석한 결과, 부정 정서 영상에 노출된 조건에서만 일치 조건과 불일치 조건에서의 재인 기억이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p= .044). 사후 분석 결과, 불일치 조건에서 일치 조건 보다 높은 점수를 보였다. 회상 기억의 경우, 영상 정서조건과 일치, 불일치 조건 간의 상호작용이 나타났다(p=.039). 따라서 본 연구에서는 부정 정서에서의 불일치 효과는 증명하였지만, 각성으로 인한 효과는 증명하지 못하였다.
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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제6권11호
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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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[게시일 2004년 10월 1일]
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