• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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• v.49 no.1
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• pp.37-43
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• 2000

In this experimental study we proposed the double dielectric barrier discharge (DDBD) reactor to produce as high an electric field as possible. The experiment are conducted for applied voltage from 15 to 20[kV], $1~4[\ell/min]$ of gas flow rate and 120[Hz] and 240[Hz] of pulse rate. Superposition discharge(SPD) generated in DDBD which combined the surface discharge with the silence discharge was the most effective to reduce the $NO_x$. In the decomposition efficiency per watt, the low pulse rate gave better efficiency than the high pulse rate. However in DeNOx rate, the high pulse rate gave better performance than the low pulse rate. $NO_x$ removal rate and efficiency increased with increasing the applied voltage in all reactors.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.9-12
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• 1997

대부분의 음성 파？너 추정 기법은 통신 채널의 주파수 응답에 의해 쉽게 영향을 받는다. 이 논문에서 우리는 음성에서 그러한 안정상태의 스펙트럼 계수에 있어서 좀더 강인한 기법인 RASTA-PLP 방법을 적용하여 파라미터를 추출하고 그 파라미터를 연속 HMM 인식기의 입력으로 사용하여 문맥독립 음소 모델을 훈련하는 과정에서 최적의 모델을 찾게 된다. 여기서는 ETRI 445 DB에 RASTA-PLP를 적용하였을 때 가장 좋은 성능을 나타내는 재추정 횟수와 mixutre 수를 찾는 데 목표를둔다. 문맥독립음소모델은 한국어의 발성학적 근거를 토대로 하고 여기에 묵음(silence)을 추가하여 총 40개로 정의하였다. 문맥독립 음소모델은 3개의 상태를 가지는 전형적인 left-to right CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용하여 훈련한다. 그리고 훈련시간을 줄이기 위해 Viterbi beam 탐색법을 적용한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.4
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• pp.652-657
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• 2009

This paper proposes an adaptive noise suppression system based on human auditory model to enhance speech signal that is degraded by various background noises. The proposed system detects voiced, unvoiced and silence sections for each frame and implements an adaptive auditory process, then reduces the noise speech signal using a neural network including amplitude component and phase component. Based on measuring signal-to-noise ratios, experiments confirm that the proposed system is effective for speech signal that is degraded by various noises.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 1999.07a
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• pp.22-25
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• 1999

A brushless DC motor has the high quality of torque output and silence, has been more widely used in industrial area. As the driver and controller of BLDC motor have been more complicated and precise, simulation method has been much used in motor design. And the output characteristics of BLDC motor is determined by the waveform of BACK-KMF in instinct. But because the conventional model of BLDC motor is obtained by approximation of real nonlinear waveform to ideal trapezoidal waveform, the error is occurred in simulation result. Thus in this paper, for the correction of this error in simulation, the model of real nonlinear waveform considered is proposed, and the simulation result is obtained in case of three-phase, four-poles Y-connected, surface mounted permanent magnet BLDC motor.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.5
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• pp.1172-1179
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• 1996

General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.86-91
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• 1999

본 논문에서는 유성/무성/묵음 분류기와 주파수 스펙트럼 비교를 통하여 음소 경계 검출기를 구현하였다. 음소경계 검출은 음성 인식, 합성 및 분석 둥의 분야에서 매우 중요하다 유성/무성/묵음 분류기를 이용하여 유성음으로 판별되는 구간은 스펙트럼 비교를 통하여 음소 단위로 세분하였고 무성음으로 판별되는 구간은 한국어의 음성 특성을 고려하여 하나의 음소 단위로 간주하였다. 유성음 구간에 대한 스펙트럼 비교는 수정된 Itakura-Saito distance measure 와 Euclidean MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coeffcients) distance measure를 사용하였고 비교 프레임은한 프레임을 건너 윈 경우가 가장 결과가 좋았다. 최종적으로 평균 음소 길이 정보를 이용하여 음소의 경계로 검출된 구간을 더 세분하거나 통합하였다. 유성/무성/묵음 분류기의 경우는 사무실에서 녹음한 고립단어에 대하여 $94.247\%$의 정확도를 보였고 음소 경계 검출의 경우는 $72.8\%$의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.40-43
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• 1999

본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.9 no.6
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• pp.15-21
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• 1990

유-무-묵음 분류 과정은 음성분석시에 아주 중요한 문제중의 하나이다. 음성에너지, ZCR, 자기 상관계수, LPC 계수, 예측에러 에너지등을 퍼래미터로 사용하여 지금까지 많은 분류기법이 제안되어져 왔다. 이런기법들은 기본적으로 퍼래미터를 추출해야 하고, 이 때문에 많은 계산량이 요구되고, 이들 퍼 래미터는 음성 본래의 정보들의 대부분을 상실하게 된다. 이 때문에 각 프레임의 진폭분포를 사용하는 새로운 앨고리즘을 제안하였다. 첫째로 V-U-S 영역은 개별 진폭분포형태를 가지기 때문에 주어진 프레 임에서 진폭분포를 구한다. 그런 다음에는 신경망을 통해 분류를 하게 된다. 신경망은 문덕값을 별도로 선정할 필요없고, 배경잡음에 강력하며, 또한 실시간 처리에 적합하다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.34S no.4
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• pp.42-49
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• 1997

A conventional adaptive noise canceller (ANC) using LMS algorithm suffers from the misadjustment of adaptive filter weights due to the gradient-estimate noise by input speech signal at steady state. In this paper, an ANC is proposed which uses the combination of VSLMS (variable step size LMS) and SA (sign algorithm) to improve steady state performance and convergence rate. SA algorithm is applied in speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC and VSLMS algorithm is applied to improve convergence rate and channel tracking ability in silence region and adaptive transient region. In compute rsimulation, the performance of the proposed VSLMS-SA combination algorithm is much better than LMS algorithm and the algorithm, recently proposed by greenberg, with adaptation step-size parameter determine dby sum method in convergence rate, channel tracking and steady state performance.

• Korean Journal of English Language and Linguistics
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• v.3 no.3
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• pp.309-339
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• 2003

This paper provides an overview of second language (L2) socialization research, some examples of recent studies addressing this topic, and finally a theoretical reconceptualization of L2 socialization. The three studies to be presented include secondary schools in an English-as-a-foreign-language context in Central Europe, mainstream classes in an English-as-a second-language school in Western Canada, and programs for English language and nursing skills for immigrant Canadians. This empirical, qualitative research does not support a linear, deterministic view of L2 socialization; such a view assumes, erroneously, that students or other novices are fully willing and able to adopt stable, monolingual, local target L2 norms and that members of the target culture are both competent and receptive to the newcomers. Some consequences and implications of these findings are discussed.