LSF(Line Spectral Frequency) derived from LPC has known as a very useful transmission parameter of speech signals, for it has a good linear interpolation characteristics and a low spectrum distortion at low bit rates coding. This paper presents that it is possible to extract directly the formant frequencies of speech signals from LSF parameter without application of FFT algorithm by comparing the distribution of LSF parameter with the frequency distribution of analysis filter. This paper suggests the advanced algorithm that results in improving the speed of convergence at analytic solution method. Also, for the flexibility of parameters, the process that transforms from LSF to LPC is presented.
This paper discusses the numerical study on the stability of the high-speed EMU by developing its lumped parameter model including the effect of the creepage. The 6, 10 and 14 degrees-of-freedom (DOF) lumper parameter dynamic models are developed and the critical hunting speeds calculated from each model via Matlab software are analyzed and compared. It is demonstrated that the critical hunting speeds decrease while the degrees-of-freedom increase. In addition, the parametric study is conducted to extract major design parameters to influence on the stability of the high-speed EMU.
A knowledge-based system with CAD is widely used to implement a designer's know-how and a routine calculation within a system. An engineer needs to change several design parameters in an early design stage. However it is not easy to change the design parameters when it needs to update an existing model and data. In this paper, a module has been proposed to make it easy to change the design parameter so that the engineer can easily update and change the design model. Also a flexible interface of the module can easily add or extract the design knowledge.
In this paper, we propose a new algorithm based on multi-resolution application of the parameter space to the Hough transform technique. The existing Hough transform technique employs mapping of fixed parameter space in order to extract straight lines from image. One of the difficulties of the existing Hough transform technique lies in the detection of multiple adjacent lines for only one line. Increasing the parameter space from the low level resolution to the high level resolution, our algorithm detects straight line in a stable and efficient fashion. Experimental results are included to verity the performance of proposed algorithm.
배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.
Sub-$0.1{\mu}m$로 스케일이 감소함에 따라 기생 저항 효과가 크게 발생되는 dc Ids 측정 데이터 없이 측정 S-파라미터로부터 얻어진 RF Ids를 사용하여 벌크 MOSFET의 포화영역에서 게이트 전압 종속 유효 캐리어 속도를 추출하는 새로운 방법이 개발되었다. 이 방법은 바이어스 종속 기생 게이트-소스 캐패시턴스와 유효 채널 길이의 복잡한 추출 없이 포화영역의 유효 캐리어 속도를 추출할 수 있게 한다. 이러한 RF 기술을 사용하여 벌크 포화 속도를 초과하는 전자 속도 overshoot 현상이 $0.065{\mu}m$ 게이트 길이의 벌크 N-MOSFET에서 관찰되었다.
Plane detection is very important information for mission-critical of robot in 3D environment. A representative method of plane detection is Hough-transformation. Hough-transformation is robust to noise and makes the accurate plane detection possible. But it demands excessive memory and takes too much processing time. Iterative randomized Hough-transformation has been proposed to overcome these shortcomings. This method doesn't vote all data. It votes only one value of the randomly selected data into the Hough parameter space. This value calculated the value of the parameter of the shape that we want to extract. In Hough parameters space, it is possible to detect accurate plane through detection of repetitive maximum value. A common problem in these methods is that it requires too much computational cost and large number of memory space to find the distribution of mixed multiple planes in parameter space. In this paper, we detect multiple planes only via data sampling using Self Organizing Map method. It does not use conventional methods that include transforming to Hough parameter space, voting and repetitive plane extraction. And it improves the reliability of plane detection through division area searching and planarity evaluation. The proposed method is more accurate and faster than the conventional methods which is demonstrated the experiments in various conditions.
복합재구조물에 대한 피로수명과 잔류강도를 평가하기 위한 단순화된 방법을 소개하였다. 모델의 특성화를 위해 필요한 실험을 줄이기 위하여 강도저하 파라미터수를 피로수명의 함수로 가정하였다. 임의의 순서로 배열된 하중 스펙트럼에서 응력수준에 따른 피로수명을 추출하기위해 S-N 선도를 사용하였다. 그리고 상이한 응력비(stress ratio)에 대한 영향을 고려하기위해 Goodman 형식의 방법(fatigue envelope)을 사용하였다. 잔류강도는 하중 사이클 수와 응력진폭의 함수로 가정하였으며 임의의 하중사이클 후의 잔류강도분포는 2 모수 Weibull 분포로 표현하였다.
지형 정보는 표고 자료가 요구되는 응용에서 반드시 필요한 중요한 자료이다. 이러한 응용에는 배수 유역, 하천망의 추출, 가시권 분석, 지형학적 특징의 분석, 지형에 관련된 산사태 유형의 양적인 분석 및 산사태 발생지역에서 민감도 분석을 위한 지형 위치의 검증 등이 있다. 그러므로 DEM으로부터 추출된 지형 매개변수 자료의 정확도를 연구해야 한다. 본 연구에서는 표고 격자 DEM을 이용하여 자료원과 격자크기가 지형 매개변수에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 지형매개변수 분석은 수치지형도로 구축된 것과 DTED DEM을 이용하여 배수유역, 유역경사, 하천망을 추출하여 비교하였다. 특히, 격자 DEM으로부터 하천망을 추출하는 경우 DEM 격자크기에 관계없이 흐름누적 임계값에 따라 많은 영향을 받았다. 따라서 본 연구에서는 두 자료원에 동일한 흐름누적 임계값을 적용하여 하천망을 비교 분석하였다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형특성 및 수문매개변수를 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GSIS를 활용하여 유역에 대한 지형특성 및 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 그리고, 추출한 매개변수를 HEC-HMS 수문모형의 입력매개변수로 활용함으로서 GSIS와 수문모형과의 연계방향을 제시하였다. 유역별 지형특성 및 수문관련 매개변수추출 과정은, 먼저 DEM자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도과 토양도를 중첩하여 유출곡선번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자 연산을 수행하여 최장수로 길이 및 경사와 같은 지형 매개변수를 추출하였다. 그리고 추출한 지형 매개변수와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 소유역 지체시간과 같은 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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