In this paper, we develop a keyword spotting system using vocabulary-independent speech recognition technique, and investigate several non-keyword modeling and post-processing methods to improve its performance. In order to model non-keyword speech segments, monophone clustering and Gaussian Mixture Model (GMM) are considered. We employ likelihood ratio scoring method for the post-processing schemes to verify the recognition results, and filler models, anti-subword models and N-best decoding results are considered as an alternative hypothesis for likelihood ratio scoring. We also examine different methods to construct anti-subword models. We evaluate the performance of our system on the automatic telephone exchange service task. The results show that GMM-based non-keyword modeling yields better performance than that using monophone clustering. According to the post-processing experiment, the method using anti-keyword model based on Kullback-Leibler distance and N-best decoding method show better performance than other methods, and we could reduce more than 50% of keyword recognition errors with keyword rejection rate of 5%.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.763-767
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2002
This paper explores a structuring method for solid modeling processes of an automobile automatic transmission-lever design. The aim of this work is to establish standard procedures to minimize iterations and trial and errors during the product development process to increase development time and costs. The design of the transmission-lever is periodically required to be changed with the model change of an automobile. The transmission-lever design process has mainly depended on the designer's experience. It causes to make difficulties to handle the dependency of components. The design process can be improved by resolving the dependency problem using the DSM. The process of applying the DSM provides a systematic way for the solid modeling of transmission-lever by the consideration of geometry dependency.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.6
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pp.199-211
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1995
As international market pressures increase, product life cycles are becoming shorter at same time requirements for productivity and flexibility are becoming higher. Major improvement in robot programming user interface is central to increasing productivity and flexibility for automatic manufacturing environments. New computer technologies have the potential to accomplish this improvement. In this study we have developed a system which proves that interactive computer graphics and geometric modeling have matured to the point where their artful application into an integrated system can rsult in radically new and powerful user interface for robot programming. With the graphic user interface environment the system efficiently utilizes the existing CAD data and gemetric modeling techniques for off-line programming and simulations. Also the system successfully generates robot control programs performing the desired tasks given through off-line programming.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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1999.11a
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pp.565-574
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1999
In reverse engineering area, it is rapidly developing reconstruction of surfaces from scanning or digitizing data, but geometric models of existing objects unavailable many industries. This paper describes new methodology of reverse engineering area, good strategies and important algorithms in reverse engineering area. Furthermore, proposing reconstruction of surface technique is presented. A method find base geometry and blending surface between them. Each based geometry is divided by triangular patch which are compared their normal vector for face grouping. Each group is categorized analytical surface such as a part of the cylinder, the sphere, the cone, and the plane that mean each based geometry surface. And then, each based geometry surface is implemented infinitive surface. Infinitive average surface's intersections are trimmed boundary representation model reconstruction. This method has several benefits such as the time efficiency and automatic functional modeling system in reverse engineering. Especially, it can be applied 3D scanner and 3D copier.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.379-390
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2005
In this paper, we introduce a new combinatorial auction mechanism - N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction (N-BOCA). N-BOCA is a flexible iterative combinatorial auction model that offers optimized trading for multi-suppliers and multi-purchasers in the supply chain. We design the N-BOCA system from the perspectives of architecture, protocol, and trading strategy. Under the given N-BOCA architecture and protocol, auctioneers and bidders have diverse decision strategies for winner determination. This needs flexible modeling environments. Hence, we propose an optimization modeling agent for bid and auctioneer selection. The agent has the capability to automatic model formulation for Integer Programming modeling. Finally, we show the viability of N-BOCA through prototype and experiments. The results say both higher allocation efficiency and effectiveness compared with I-to-N general combinatorial auction mechanisms.
Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
3D Modeling Solution can reduce projecting error and also make possible to design visually, so that it can minimize human resources. On the other hand, it has defects of operating difficulties caused by too much complex function, thus it consequently prevent user from prompt handling. According to this paper, the developed party S/W will help that user can construct the parts easily, can let everybody use 3D modeling solution readily, and make fast development of new product. This software will carry out prompt development of new product and derive satisfaction of customers from high quality. Also, saving time and expense naturally raise competitive power in consequence.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.180-189
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1993
In CAD/CAM system, it is required to produce manufacturing information from the deawing output of design system. The most difficult task is to formulate 3-dimentional modeling information utilizing 2-dimentional data. This paper addresses the automatic converting steps of 2-dimentional drawing data to 3-dimentional solid modeling using feature recognition rules as an expert shell. With the standardization of design process and recognition rule as a fundamental steps, the developed system shows a good application tool which can interface the design and manufacturing stage in CAD/CAM system of PC level.
In this paper we present an efficient technique for sketch-based 3D modeling using automatically extracted image features. Creating a 3D model often requires a drawing of irregular shapes composed of curved lines as a starting point but it is difficult to hand-draw such lines without introducing awkward bumps and edges along the lines. We propose an automatic alignment of a user's hand-drawn sketch lines to the contour lines of an image, facilitating a considerable level of ease with which the user can carelessly continue sketching while the system intelligently snaps the sketch lines to a background image contour, no longer requiring the strenuous effort and stress of trying to make a perfect line during the modeling task. This interactive technique seamlessly combines the efficiency and perception of the human user with the accuracy of computational power, applied to the domain of 3D modeling where the utmost precision of on-screen drawing has been one of the hurdles of the task hitherto considered a job requiring a highly skilled and careful manipulation by the user. We provide several examples to demonstrate the accuracy and efficiency of the method with which complex shapes were achieved easily and quickly in the interactive outline drawing task.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.6
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pp.577-582
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2002
Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3)training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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