본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다.
There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in noisy conditions. Among the noise-robust speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and has been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (vector Taylor series) algorithm which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that the it gave better results than the PMC method.
Kim, Eun Kyung;Jeong, Jung Sik;Park, Gyei-Kark;Im, Nam Kyun
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.285-289
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2012
In a coastal area, all of the vessels are always exposed to the potential risk, taking into the maritime accident statistics account over the last decades. To manage vessels underway safety, the characteristics of ship movements in a fairway should be recognized by VTS system or VTS operators. The IMO has already mandated the shipboard carriage of AIS since 2004, as stated in SOLAS Chapter V Regulation 19. As a result, the static and dynamic information of AIS data has been collected for vessel traffic management in the coastal areas and used for VTS. This research proposes a simple algorithm of recognizing potentially risky ships by observing their trajectories on the fairway. The static and dynamic information of AIS data are collected and the curvature for the ship trajectory is surveyed. The proposed algorithm finds out the irregularity of ship movement. The algorithm effectively monitors the change of navigation pattern from the curvature analysis of ship trajectory. Our method improves VTS functions in an intelligent way by analyzing the navigation pattern of vessels underway.
정박중인 선박의 안전을 위하여 항해사, 선장 및 해상교통관제사는 항상 선박이 주묘되고 있는가를 확인하여야 한다. 정박선의 주묘판별을 위하여 VTS 관제사가 선회권과 그 중심을 인지하는 것이 중요하다. VTS에서 정박선 주묘여부 감시는 레이더 및 AIS를 이용할 수 있다. 또한 이용가능하다면, CCTV 영상이나 육안에 의한 관측도 이루어 질 수 있다. 그러나 VTS 시스템은 AIS 및 ARPA Radar로부터 수집된 데이터만으로 정박선을 모니터링하고 있으므로 정박지내에서 정박선의 선회중심을 알기가 어렵다. 본 연구에서는 VTS에서 AIS에 의해 수집된 정박 선박의 선수방위각과 위치데이터를 활용하여 선회중심을 추정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 실 환경에서 정박한 선박에 대한 실험연구를 수행하였다.
Telegram is an indispensible information & telecommunication system to our daily life. VTS(Voice Telegram System) under intensive research is intended to enhance exchanging capability of information & telecommunication by adding voice media to existing telegram system. Overall configuration and necessary core technologies of the system were investigated for its development. Among those many technologies in need, the technology of compressing and recording data is most critical to the development of cheap hardware. This is so called vocoder algorithm and is the core technology of voice information system. So, here, vocoder algorithm now being studied will be introduced.
선박교통관제사는 충돌위험이 있는 선박을 식별하기 위하여 각 선박의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하며, 이때 VTS 시스템을 통하여 CPA(Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach)를 확인할 뿐 아니라 선박의 조우상황에 따른 위험도 함께 고려하게 된다. 본 연구는 선박충돌위험을 자선의 관점이 아닌 제 3자 즉, VTS(Vessel Traffic Service)관점에서 서로 충돌 위험이 있는 선박을 실시간으로 계산하는 알고리즘과 시스템을 개발하기 위한 기초연구로써 선박의 조우상황에 따른 위험도를 구하는 것이 목적이다.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
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.
본 논문은 비주기 태스크에 대한 저전력 스케줄링을 달성하기 위한 새로운 동적 전압 조절(DVS) 알고리즘을 제안한다. 비주기 태스크는 주기(period)가 없고 발생시간(release time)과 최악실행시간(WCET) 예측이 불가능하기 때문에 기존의 DVS 알고리즘으로 스케줄링 할 수 없으므로 전력소모가 많이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일정한 크기의 주기와 최악수행시간을 갖는 주기적인 가상태스크를 정의하고, 발생한 비주기 태스크를 가상태스크에 할당하여 이미 존재하는 주기 태스크들과 함에 DVS 스케줄링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 가상태스크의 주기와 최악수행 시간은 이미 존재하는 주기태스크들과 가상태스크를 모두 포함한 태스크 활용률을 계산하여, 그 값이 1에 가장 근접하는 값으로 설정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 주기 태스크에 대한 DVS 알고리즘보다 11%의 전력 감소 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
The use of satellite remote sensing in maritime safety and security can aid in the detection of illegal fishing activities and provide more efficient use of limited aircraft or patrol craft resources. In the area of vessel traffic monitoring for commercial vessels, Vessel Traffic Service (VTS) which use the ground-based radar system have some difficulties in detecting moving ships due to the limited detection range. A virtual vessel traffic control system is introduced to contribute to prevent a marine accident such as collision and stranding from happening. Existing VTS has its limit. The virtual vessel traffic control system consists of both data acquisition by satellite remote sensing and a simulation of traffic environment stress based on the satellite data, remotely sensed data. And it could be used to provide timely and detailed information about the marine safety, including the location, speed and direction of ships, and help us operate vessels safely and efficiently. If environmental stress values are simulated for the ship information derived from satellite data, proper actions can be taken to prevent accidents. Since optical sensor has a high spatial resolution, JERS satellite data are used to track ships and extract their information. We present an algorithm of automatic identification of ship size and velocity. This paper lastly introduce the field testing results of ship detection by RADARSAT SAR imagery, and propose a new approach for a Vessel Monitoring System(VMS), including VTS, and SAR combination service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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