종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.
Satellite Based Augmentation Systems (SBAS) provide ionospheric corrections at geographically five degree-spaced Ionospheric Grid Points (IGPs) and confidence bounds, called Grid Ionospheric Vertical Errors (GIVEs), on the error of those corrections. Since the ionosphere is one of the largest error sources which may threaten the safety of a single frequency Global Navigation Satellite System (GNSS) user, the ionospheric correction and integrity bound algorithm is essential for the development of SBAS. The current single frequency based SBAS, already deployed or being developed, implement the ionospheric correction and error bounding algorithm of the Wide Area Augmentation System (WAAS) developed for use in the United States. However, the ionospheric condition is different for each region and it could greatly degrade the performance of SBAS if its regional characteristics are not properly treated. Therefore, this paper discusses key factors that should be taken into consideration in the development of the ionospheric correction and integrity bound algorithm optimized for the Korean SBAS. The main elements of the conventional GIVE monitor algorithm are firstly reviewed. Then, this paper suggests several areas which should be investigated to improve the availability of the Korean SBAS by decreasing the GIVE value.
Purpose: In this study, based on the error augmentation, we performed walking training with increased rhythmic auditory stimulation speed on the affected side (IRAS) and walking training with decreased rhythmic auditory stimulation speed on the unaffected side (DRAS). The purpose of this study was to verify whether motor learning was effective in improving balance ability. Methods: Twenty-eight subjects with chronic stroke were recruited from a rehabilitation center. The subjects were divided into three groups: an IRAS group (10 subjects), a DRAS group (9 subjects), and control group (9 subjects). They received 30minutes of neuro-developmental therapy and walking training for 30minutes, five times a week for three weeks. Static and functional balance ability were measured before and after the training period. Static balance was measured by balancia software. Functional balance was measured by the timed up and go test (TUG) and the berg balance scale (BBS). Results: After the training periods, the IRAS group showed a significant improvement in TUG, BBS, area 95% COP, and weight distribution on the affected side when compared to both the DRAS group and control group (p<0.05). Conclusion: Based on the results of this study, it is possible to consider error augmentation methods of motor learning if rhythmic auditory stimulation is applied to stroke patients in clinical practice. If the affected side is shorter than the unaffected side, the affected side should be adjusted to the increased rhythmic auditory stimulation speed, which is considered to be an effective intervention to improve balance ability.
위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차(전리층 지연, 대류층지연, 위성 시계오차, 궤도력 오차)는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비공통 오차는 제거 할 수 없다. 비공통오차는 항법정보의 오차를 발생하여, 항공기가 잘못된 위치 정보를 사용할 수 있으며, 특히 이 착륙시에 잘못된 항법정보는 항공기 안전에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.
위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비 공통오차는 제거할 수 없다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.
This paper deals with the transfer alignment problem of SDINS(StrapDown Inertial Navigation System) subjected to roll and pitch motions of the ship. Specifically, to reduce alignment errors induced by measurement time-delay and ship body flexure, an error compensation method is suggested based on delay state augmentation and DCM(Direction Cosine Matrix) partial matching. A linearized error model for the velocity and attitude matching transfer alignment system is first derived by linearizing the nonlinear measurement equation with respect to its time delay and augmenting the delay state into the conventional linear state equations. And then DCM partial matching is properly combined to reduce effects of a ship's Y axis flexure. The simulation results show that the suggested method is effective enough resulting in considerably less azimuth alignment errors.
SBAS(Space-Based Augmentation System)는 광역보정항법시스템(WADGPS, Wide Area DGPS)으로써 지역 보정항법시스템(LADGPS, Local Area DGPS)의 단점을 보완한 위성항법 보정시스템이다. 이 연구에서는 GPS 측위의 대표적인 방법인 실시간 이동측위(RTK; Real-Time Kinematic), DGPS(Differential GPS) 측위, 단독측위(Standalone)와 SBAS 이동측위를 실시하고 그에 따른 측위 정확도 비교를 통해 SBAS 이동측위의 성능을 분석하였다. 정지측위 결과 산출한 좌표를 참값으로 간주하였고, 각각의 측위방법으로 획득한 관측데이터를 참값과 비교하여 계산한 2차원 평균제곱근(RMS: Root Mean Square)오차와 3차원 RMS 오차를 정확도 비교의 지표로 사용하였다. 그 결과, 각 측위방법에 따른 3차원 RMS 오차는 RTK 측위 13.1cm, DGPS 측위 126.0cm, 이중주파수 단독측위 135.7cm, 단일주파수 단독측위 428.9cm, 그리고 SBAS 측위 109.2cm로 나타났다. 이를 통해 SBAS 측위의 정확도가 DGPS 측위 정확도와 대등한 수준임을 확인할 수 있었다.
Kim, Jeong-Rae;Yang, Tae-Hyoung;Lee, Young-Jae;Jun, Hyang-Sig;Nam, Gi-Wook
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.361-365
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2006
High ionospheric spatial gradient during ionospheric storm is most concern for the landing approach with GNSS (Global Navigation Satellite System) augmentation systems. In case of the GBAS (Ground-Based Augmentation System), the ionospheric storm causes sudden increase of the ionospheric delay difference between a ground facility and a user (aircraft), and the aircraft position error increases significantly. Since the ionosphere behavior and the storm effect depend on geographic location, understanding the ionospheric storm behavior at specific regional area is crucial for the GNSS augmentation system development and implementation. Korea Aerospace Research Institute and collaborating universities have been developing an integrity monitoring test bed for GBAS research and for future regional augmentation system development. By using the dense GPS (Global Positioning System) networks in Korea, a regional ionosphere map is constructed for finding detailed aspect of the ionosphere variation. Preliminary analysis on the ionospheric gradient variation during a recent storm period is performed and the results are discussed.
Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.
본 논문에서는 KASS (korea augmentation satellite system) 의 가용성 성능 평가를 위한 MATLAB GUI (graphical user interface)기반의 소프트웨어에 대해 소개한다. 본 소프트웨어는 MV (minimum variance) estimator 와 Kriging 알고리즘을 이용해 한반도 지역의 지상 사용자 및 항공기 사용자에 대해 UDRE (user differential range error) 와 GIVE (grid ionospheric vertical error) 와 같은 무결성 정보를 생성한다. 또한 본 소프트웨어는 생성한 정보를 이용하여 사용자의 각 위치에 대해 정확도, 보호 수준, 가용성 지도를 제공한다. 특히 항공기 경로에 대해 경로에 따른 보호 수준 값을 계산하는 기능을 수행한다. 항공기 사용자에 대한 보호 수준 값 계산 결과는 EGNOS (european geostationary navigation overlay service) 의 시뮬레이션 툴인 SBASimulator#2의 결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과 본 소프트웨어가 생성한 보호 수준의 값의 오차가 약 2% 정도로 정확하게 나온 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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