• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.12-18
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• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.72-78
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• 2000

본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권4호
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• pp.364-371
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• 2020

질병관리본부에서는 매개체로 인한 전파 확산에 대처하고자 전국 권역별 기후변화 매개체 감시사업을 실시하고 있으며 일환으로 전북 진안지역의 쯔쯔가무시 매개체인 털진드기 분포 조사와 병원체 검사를 위해 채집기와 야생설치류 포획을 실시하였다. 털진드기 종 분류를 위해 9~12월 둘째주까지 매주 1회씩, 총 20개의 채집기를 이용하여 채집한 결과 총 개체수는 8종 611마리가 채집되었다. 종 분류 결과는 둥근혀털진드기(N. tamiyai) 434마리(71.0%)로 가장 많이 분리되었다. 야생설치류 포획으로 털진드기 채집은 66마리의 설치류를 포획해서 털진드기 총 3,050마리 채집되어 chigger index는 46.2로 나타났다. 월별 chigger index는 11월 206.1로 가장 높았다. 병원체 보유여부 검사결과 총 85개의 pools중 5월과 9월에 각각 1개의 pools에서 양성을 확인하였다. 이러한 결과는 쯔쯔가무시증 환자가 빈번히 발생하는 봄과 가을철의 시기와도 일치하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.42-48
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• 1990

본 논문에서는 CMOS 회로의 stuck-open 고장 검출을 위한 로브스트(robust)테스트 생성방법을 제안한다. CMOS 회로에 대한 입력 벡터들간의 비트(bit)위치와 해밍중(Hamming weight)의 관계를 고려하여 초기화 패턴을 구함으로써 stuck-open 고장검출을 위한 테스트 생성 시간을 감소시킬 수 있으며, 고장검출을 어렵게하게 하는 입력변이지연(input transition skew)의 문제를 해결하고, 테스트 사이퀸스의 수를 최소화시킨다. 또한 회로에 인가할 초기화 패턴과 테스트 패턴간의 해밍거리(hamming distance)를 고려하여 테스트 사이퀸스를 배열하므로써 테스트 사이퀸스의 수를 감소시킨다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제28권8호
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• pp.1185-1194
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• 2004

Virtual images for PIV are produced for the construction of a benchmark test tool of PTV systems, Camera parameters obtained by an actual experiment are used to construct the virtual images, LES(Large Eddy Simulation) data sets of a channel flow are used for generation of the virtual images, Using the virtual images and the camera's parameters. three-dimensional velocity vectors are obtained for a channel flow. The capabilities of a 3D-PTV algorithm are investigated by comparing the results obtained by the virtual images and those by an actual measurement for the channel flow.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.37-41
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• 2014

The vector Taylor series (VTS) based method usually employs clean speech Hidden Markov Models (HMMs) when compensating speech feature vectors or adapting the parameters of trained HMMs. It is well-known that noisy speech HMMs trained by the Multi-condition TRaining (MTR) and the Multi-Model-based Speech Recognition framework (MMSR) method perform better than the clean speech HMM in noisy speech recognition. In this paper, we propose a method to use the noise-adapted HMMs in the VTS-based speech feature compensation method. We derived a novel mathematical relation between the train and the test noisy speech feature vector in the log-spectrum domain and the VTS is used to estimate the statistics of the test noisy speech. An iterative EM algorithm is used to estimate train noisy speech from the test noisy speech along with noise parameters. The proposed method was applied to the noise-adapted HMMs trained by the MTR and MMSR and could reduce the relative word error rate significantly in the noisy speech recognition experiments on the Aurora 2 database.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권2호
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• pp.85-94
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• 2017

Conventional speaker verification systems using time delay neural network, identity vector and probabilistic linear discriminant analysis (TDNN-Ivector-PLDA) are known to be very effective for verifying long-duration speech utterances. However, when test utterances are of short duration, duration mismatch between enrollment and test utterances significantly degrades the performance of TDNN-Ivector-PLDA systems. To compensate for the I-vector mismatch between long and short utterances, this paper proposes to use probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) model adaptation with augmented data. A PLDA model is trained on vast amount of speech data, most of which have long duration. Then, the PLDA model is adapted with the I-vectors obtained from short-utterance data which are augmented by using vocal tract length perturbation (VTLP). In computer experiments using the NIST SRE 2008 database, the proposed method is shown to achieve significantly better performance than the conventional TDNN-Ivector-PLDA systems when there exists duration mismatch between enrollment and test utterances.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.813-820
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• 2018

This paper proposes new frame rate up-conversion algorithms. Adaptive motion estimation based on block complexity information are used to obtain more accurate motion vectors. Because the information on block complexity is extracted from the motion estimation prediction size from the original frame, additional computational complexity is not imparted. In experimental results, the proposed algorithms provide robust frame interpolation performance for whole test sequences. Also, the computational complexity of the proposed algorithm is reduced to a benchmark algorithm.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1906-1915
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• 1990

A synthesis system generating sequential circuits from a high-level hardware descdription language CHDL, modelling language for Thor functional/behavioral simulator, is developed. In this paper, we describe the semantic analysis process, state minimization and state assignment algorithms. proposed assignment algorithm generates optimal state vectors using constraint matrix and similarity graph. Expremental results for MCNC benchmarks, standard test circuits, show that the system inplementing the proposed algorithms can be a viable tool for designing large finite state machines.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권12호
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• pp.150-157
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• 2002

This paper presents an effective cutting force model that enable us to predict the instantaneous cutting force in face milling from a knowledge of the work material properties and cutting conditions. The development of the model is based on the orthogonal machining theory with the effective rake angle which is defined in the plane containing the cutting velocity and chip flow vectors. Face milling testes are performed at different feeds and, a fairly good agreement is shown between the predicted cutting forces and test results.