We developed a recognition and tracking system of moving objects. The system consists of one CCD video camera, two DC motors in horizontal and vertical axles with encoders, pluse width modulation(PWM) driving unit, 16 bit NEC 9801 microcomputer, and their interfaces. The recognition and tracking system is able to recognize shape and size of a moving object and is able to track the object within a certain range of errors. This paper presents the brief introduction of the recognition and tracking system developed in our laboratory.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.3
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pp.74-80
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2002
There are many researches on post-processing methods for the Korean continuous speech recognition enhancement using natural language processing techniques. It is very difficult to use a formal morphological analyzer for improving the speech recognition because the analysis technique of natural language processing is mainly for formal written languages. In this paper, we propose a speech recognition enhancement model using syntactic unit of morphemes. This approach uses the functional word level longest match which dose not consider spacing words. We describe the post-processing mechanism for the improving speech recognition by using proposed model which uses the relationship of phonological structure information between predicates md auxiliary predicates or bound nouns that are frequently occurred in Korean sentences.
The automotive ECU(Electronic Control Unit) becomes more complicated and is demanding many functions. For example, many automobile companies are developing driver convenience systems such as power window switch, LCM(Light Control Module), mirror control system, seat memory. In addition, many researches and developments for DIS(Driver Information System) are in progress. It is dangerous to operate such systems in driving. In this paper, we implement the speech recognition system which controls the car convenience system using speech, and apply the preprocessing filter to improve the speech recognition rate in car noise environment. As a result, we get the good speech recognition rate in car noise environment.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
Unit cost for asbestos removal work which have been made out at government contract award for recent three years has been reviewed and shown with table. And the cost have been compared with ones made out by two agencies, American asbestos removal specialists, government ministry for making out comparison tables. First, legal and practical work status survey have been made to determine reasonability of introducing separate contract-awarding system, as a part of ensuring reasonable unit work cost. And then, two different status have been compared and there in introduction possibility of separate contract-awarding system, it is found out. In interior removal work case, it is thought that 50% by owner, 60% unit work cost by the expert of which removal specialist think as reasonable unit cost. the results for exterior and spray work method are shown with almost same context. Impact factors for determining unit work cost such as project mount, project kind, contract-awarding method, subcontract method have been compared with parties. Removal specialist and expert group have almost same ideas for project amount which has been hightestly weighed but owner's recognition has partially lower than specialists idea. There are almost no difference of recognition between three(3) parties for project kind. Idea comparison of reasonable unit work cost for asbestos removal work between three concerned parties has been analyzed and found out that expert group do unit work cost, 65% of which removal specialists estimate, in interior tex removal. And there is almost no difference between them in exterior roof slate removal. But there is considerable difference between them that owner estimates 50% unit cost of specialist one while expert group estimate 50% of specialist idea of unit removal cost.
DNN error is small compared to the conventional speech recognition system, DNN is difficult to parallel training, often the amount of calculations, and requires a large amount of data obtained. In this paper, we generate a phoneme unit to estimate the GMM parameters with each phoneme model parameters from the GMM to solve the problem efficiently. And it suggests ways to improve performance through clustering for a specific vocabulary to effectively apply them. To this end, using three types of word speech database was to have a DB build vocabulary model, the noise processing to extract feature with Warner filters were used in the speech recognition experiments. Results using the proposed method showed a 97.9% recognition rate in speech recognition. In this paper, additional studies are needed to improve the problems of improved over fitting.
The purpose of this study are to examine the types and sources of information used for housing choices and to figure out the related factors. Data are collected through self-administered questionnaires designed for this study, and the sample consists of 396 households in Pusan and Ulsan. The purposes are accomplished through descriptive statistics and multiple regression analyses. Based on the results of analysis, housing information are divided into four specific types : economic. technical, housing unit, and neighborhood information. It is found that housing unit information including housing quality and economic information such as housing prices are identified as the most important ones for current and future housing choices. The most useful sources of housing information utilized for current housing are friends, relatives and neighbors. In addition, model house, real estate office, newspaper and adverizement are the another useful sources for housing information. Among them, the model house is the most helpful one for variety of housing information. Young households and those with a head whose occupation is professional/managerial tend to have higher recognition of the importance of housing information than do the other groups. The households currently living in small apartment and with a young eldest child are likely to have higher recognition of the importance of econimic information. Tenure type, the occupation of the household head, the age of the eldest child, and length of residence are the significant explanatory variables of the recognition of the importance of housing unit information.
Kim, Hee-Jin;Choi, Hee-Jung;Cho, Yoon-Jae;Hyun, Myung-Ho
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.31
no.6
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pp.1551-1554
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2010
Two diastereomeric chiral stationary phases (CSPs) were applied to the liquid chromatographic resolution of various racemic ${\alpha}$-amino methyl esters, ${\alpha}$-amino N,N-diethylamides and ${\alpha}$-amino N-propylamides. The CSP incorporating (R)-3,3'-diphenyl-1,1'-binaphtyl and (R,R)-tartaric acid unit as chiral barriers did not show any chiral recognition. In contrast, the CSP incorporating (R)-3,3'-diphenyl-1,1'-binaphtyl and (S,S)-tartaric acid unit as chiral barriers was found to show excellent chiral recognition especially for the two enantiomers of ${\alpha}$-amino N-propylamides. Some of ${\alpha}$-amino methyl esters and ${\alpha}$-amino N,N-diethylamides were also resolved on the CSP incorporating (R)-3,3'-diphenyl-1,1'-binaphtyl and (S,S)-tartaric acid unit. From these results it was concluded that the two chiral units composing the diastereomeric CSPs can show "matched" or "mismatched" effect on the chiral recognition according to their absolute stereochemistry.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.142-151
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1993
An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.784-788
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2008
In this research, we propose a remote speech input unit, a new method of user-friendly speech input in speech recognition system. We focused the user friendliness on hands-free and microphone independence in speech recognition applications. Our module adopts two algorithms, the automatic speech detection and speech enhancement based on the microphone array-based beamforming method. In the performance evaluation of speech detection, within-200msec accuracy with respect to the manually detected positions is about 97percent under the noise environments of 25dB of the SNR. The microphone array-based speech enhancement using the delay-and-sum beamforming algorithm shows about 6dB of maximum SNR gain over a single microphone and more than 12% of error reduction rate in speech recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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