Diagnosis of pathological voice is one of the important issues in biomedical applications of speech technology. This study focuses on the discrimination of voice disorder using HMM (Hidden Markov Model) for automatic detection between normal voice and vocal fold disorder voice. This is a non-intrusive, non-expensive and fully automated method using only a speech sample of the subject. Speech data from normal people and patients were collected. Mel-frequency filter cepstral coefficients (MFCCs) were modeled by HMM classifier. Different states (3 states, 5 states and 7 states), 3 mixtures and left to right HMMs were formed. This method gives an accuracy of 93.8% for train data and 91.7% for test data in the discrimination of normal and vocal fold disorder voice for sustained /a/.
Jang Su-Young;Lee Jong-Chan;Kim Sung-Jin;Kim Chun-Deck
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.115-118
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2000
본 연구에서는 소형 DC 모터 완성품의 제품검사에서 객관성이 결여된 판정기준인 작업자의 청각에 의한 관능검사에 대신하여 자동 진단 시스템의 적용으로 고신뢰성을 확보하기 위하여 음향신호를 취득하여 분석하는 방법을 제안하였다. 소형 모터가 회전할 때 발생하는 음향신호를 마이크로폰으로 취득하여, 취득한 신호에 단구간 Hanning Window를 걸어 시간에 따라 이동하면서 신호의 주파수 성분을 시간에 따라 전개하는 STFT(Short-Time Fourier Transform) 기법으로 정상적인 모터와 이상인 모터에서 발생하는 음향신호를 분석하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.147-148
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2015
대학의 컴퓨터 관련 학과에서 데이터베이스에 대한 SQL(DML)을 학생들에게 숙지시키기 위한 시험(정기 시험, 퀴즈)은 필수이며, 이에 대한 채점을 수작업을 하고 있어 교수들에게 채점의 부담으로 작용하고 있다. 본 논문은 이런 부담을 덜기 위한 SQL 채점 자동화 시스템을 개발함으로써 학생들에게 채점의 부담 없이 시험을 통해 충분한 시험을 실시하도록 하는 시스템을 개발하였다. 대학에서 SQL은 SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE 4개의 데이터 조작어로 구분되며, 기본적인 구문의 시험이 대부분이다, 이에 대한 채점 구문분석을 위한 파싱트리(parsing tree)을 만들어 자동 채점 시스템을 구현하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.5
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pp.283-289
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2003
This paper proposes an expert system which can determine automatically the shunting routes corresponding to the given shunting works by considering totally the train operating environments in the station. The expert system proposes the multiple shunting routes with priority of selection based on heuristic search strategy. Accordingly, system operator can select a shunting route with the safety and efficiency among the those shunting routes. The expert system consists of a main inference engine and a sub inference engine. The main inference engine determines the shunting routes with selection priority using the segment routes obtained from the sub inference engine. The heuristic rules are extracted from operating knowledges of the veteran route operator and station topology. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique. And, the validity of the builted expert system is proved by a test case for the model station.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.4
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pp.290-295
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2016
This paper proposes a new method for the automatic detection of atrial fibrillation (AF), using Markov regime switching GARCH (1, 1) model. The proposed method is based on the observation that variability patterns of heart rate intervals during AF significantly differ from regular patterns. The proposed method captures the different patterns of heart rate intervals between two regimes : normal and AF states. We test the proposed method using Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) atrial fibrillation database, and demonstrate the effectiveness of the proposed method.
원자력 발전소 제어계통은 계속 최신 기술의 실증으로 인하여 상당히 많은 부분이 개선될 것으로 판단되고 있다. 현재 개선이 추진되고 있는 것들은 계측제어 분야의 첨단기술인 광통신이라든가, Multi-processor 기능을 갖고 있는 컴퓨터를 사용하여 Real-time Monitoring을 하거나 보수요원의 정기적인 점검에서 발생되는 실수를 막기위한 디지탈 자동 시험장치(Automatic Test With Digital System)등이 주로 대상이다. 이러한 개선 외에도 원자력 발전소의 부하추종 능력의 개선을 위해 원자로 계측 및 제어봉 제어장치의 개선과 최적제어라든가 적응제어 이론을 이용한 제어기설계 연구가 함께 이루어져야 한다고 사료된다. 증기발생기 수위제어에는 이미 최적제어나 적응제어 이론을 응용한 제어계통의 개선 사례도 있는 실정이다. 또한 원자력 발전소의 보수 유지 및 안전 운전을 위해서 원전로보트의 이용 연구가 필요하며 특히 운전원의 실수를 최소한으로 줄이기 위해 인공지능 기술을 도입한 발전로 제어계통의 구성 연구도 매우 바람직하다고 생각된다.
This article is concerned with automatic segmentation of two adjacent vowels for speech signals. All kinds of transition case of adjacent vowels can be characterized by spectrogram. Firstly the voiced-speech is extracted by the histogram analysis of vowel indicator which consists of wavelet low pass components. Secondly given phonetic transcription and transition pattern spectrogram, the voiced-speech portion which has consecutive vowels automatically segmented by the template matching. The cross-correlation function is adapted as a template matching method and the modified correlation coefficient is calculated for all frames. The largest value on the modified correlation coefficient series indicates the boundary of two consecutive vowel sounds. The experiment is performed for 154 vowel transition sets. The 154 spectrogram templates are gathered from 154 words(PRW Speech DB) and the 161 test words(PBW Speech DB) which are uttered by 5 speakers were tested. The experimental result shows the validity of the method.
A new automatic frequency control(AFC) tracking algorithm, which we call a rotational decision directed AFC(RDDAFC) is proposed for QPSK demodulation at the digital direct broadcasting satellite(DBS). In order to prevent the presence of the residual phase difference between symbols received at k and k-l by the CPAFC[1] as well as the AFC based on $tan^{-1}$ circuit[2], the RDDAFC rotates the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol before passing through the cross product discriminator. Test results show that the total pull-in time of the RDDAFC and PLL was 0.13msec under a carrier frequency offset of 2.4MHz when S/N equals 2dB.
The purpose of this work was to document the conditions regarding organic solvent exposure to the workers in paint industry. Air concentrations of organic solvents were measured by passive personal samplers and analyzed by a gas chromatography. Urine samples for hippuric test were also taken from 330 workers who have worked at seven domestic factories for more than two years. Amongst 25 organic elements detected in the indoor environment of working places, toluene was the most common element, and methanol showed the highest mean concentration(18.2ppm). A few elements including methylethyl ketone and toluene partially exceeded the Korean Permissible Exposure Limit. A lack of environmental facilities such as exhaust ventilation, automatic cleaning system, and personal safety devices at present work plaus brings about various occupational diseases.
The most lethal foreign body in meat is a needle, and X-ray images are used to detect it. However, because the difference in thickness and fat content is severe depending on the type of meat and the part of the meat, the shade difference and contrast appear severe. This problem causes difficulty in automatic classification. In this paper, we propose a method for generating training patterns by efficient pre-processing and classifying needles in meat using a convolution neural network. Approximately 24000 training patterns and 4000 test patterns were used to verify the proposed method, and an accuracy of 99.8% was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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