본 논문을 특정화자에 대한 단독어 음성 인식에 대한 연구이다. 우리는 표준패턴으로서 변형된 dynamic linear averaging 방법을 이용한 DTW 음성 인식 시스템을 제안한다. 57개의 모든 도시명이 인식 대상 어휘로 선정되었고 12차 LPC cepstram 계수를 특징계수로 사용하였다. 이 논문은 표준패턴으로 변형된 dynamic linear averaging 방법을 이용하여 인식 실험을 한것 이외에도 같은 데이터 같은 조건상에서 causal 방법과 dynamic averaging방법, linear averaging방법, clustering 방법을 이용하여 실험하였다. 실험결과로 변형시킨 dynamic linear averaging 방법을 이용한 DTW 음성인식이 97.6%로 가장 좋은 인식율을 보였다.
While the assessment of mean flow field is very important to characterize the hydrodynamic aspect of the flow regime in river, the conventional methodologies have required very time-consuming efforts and cost to obtain the mean flow field. The paper provides an efficient technique to quickly assess mean flow field by developing and applying spatial averaging method utilizing repeatedly surveyed acoustic Doppler current profiler(ADCP)'s cross-sectional measurements. ADCP has been widely used in measuring the detailed velocity and discharge in the last two decades. In order to validate the proposed spatial averaging method, the averaged velocity filed using the spatial averaging was compared with the bench-mark data computed by the time-averaging of the consistent fix-point ADCP measurement, which has been known as a valid but a bit inefficient way to obtain mean velocity field. The comparison showed a good agreement between two methods, which indicates that the spatial averaging method is able to be used as a surrogate way to assess the mean flow field. Bed shear stress distribution, which is a derived hydrodynamic quantity from the mean velocity field, was additionally computed by using both spatial and time-averaging methods, and they were compared each other so as to validate the spatial averaging method. This comparison also gave a good agreement. Therefore, such comparisons proved the validity of the spatial averaging to quickly assess mean flow field. The mean velocity field and its derived riverine quantities can be actively used for characterizing the flow dynamics as well as potentially applicable for validating numerical simulations.
We study averaging properties in Banach spaces, First, we seek an averaging property equivalent to the reflexivity in Banach spaces. Second, we investigate averaging properties in Banach space using the Brunet-Sucheston's spreading model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권2호
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pp.189-204
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2021
In a regression analysis, a single best model is usually selected among several candidate models. However, it is often useful to combine several candidate models to achieve better performance, especially, in the prediction viewpoint. Model combining methods such as stacking and Bayesian model averaging (BMA) have been suggested from the perspective of averaging candidate models. When the candidate models include a true model, it is expected that BMA generally gives better performance than stacking. On the other hand, when candidate models do not include the true model, it is known that stacking outperforms BMA. Since stacking and BMA approaches have different properties, it is difficult to determine which method is more appropriate under other situations. In particular, it is not easy to find research papers that compare stacking and BMA when regression model assumptions are violated. Therefore, in the paper, we compare the performance among model averaging methods as well as a single best model in the linear regression analysis when standard linear regression assumptions are violated. Simulations were conducted to compare model averaging methods with the linear regression when data include outliers and data do not include them. We also compared them when data include errors from a non-normal distribution. The model averaging methods were applied to the water pollution data, which have a strong multicollinearity among variables. Simulation studies showed that the stacking method tends to give better performance than BMA or standard linear regression analysis (including the stepwise selection method) in the sense of risks (see (3.1)) or prediction error (see (3.2)) when typical linear regression assumptions are violated.
Kim, Yongdai;Kim, Woosung;Ohn, Ilsang;Kim, Young-Oh
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.67-80
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2017
Over the last few decades, ensemble forecasts based on global climate models have become an important part of climate forecast due to the ability to reduce uncertainty in prediction. Moreover in ensemble forecast, assessing the prediction uncertainty is as important as estimating the optimal weights, and this is achieved through a probabilistic forecast which is based on the predictive distribution of future climate. The Bayesian model averaging has received much attention as a tool of probabilistic forecasting due to its simplicity and superior prediction. In this paper, we propose a new Bayesian model averaging method for probabilistic ensemble forecasting. The proposed method combines a deterministic ensemble forecast based on a multivariate regression approach with Bayesian model averaging. We demonstrate that the proposed method is better in prediction than the standard Bayesian model averaging approach by analyzing monthly average precipitations and temperatures for ten cities in Korea.
Production and measurement of a super-polished few-ppm-scattering mirror substrate are investigated. In order to improve the surface roughness directly determining scattering, the super-polishing process using Bowl-Feed technique is tried. The surface quality of the super-polished substrate is estimated by the phase-measuring interferometer. For the reliable roughness measurement using the interferometer, data averaging method is applied so that the optimal data averaging condition, 30 phase-data averaging and 20 intensity-data averaging, minimizing the measurement error is experimently searched. Based on the optimal data averaging condition, surface roughness of home-made mirror substrate is measured to be less than $0.5{\AA}$ rms corresponding to 2-ppm total-integrated-scattering.
Kim, Sang-Hwan;Choi, Byoung-Soo;Lee, Jimin;Lee, Junwoo;Park, Jae-Hyoun;Lee, Kyoung-Il;Shin, Jang-Kyoo
센서학회지
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제27권6호
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pp.357-361
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2018
This paper presents an averaging current adjustment technique for reducing the pixel resistance variation in a bolometer-type uncooled infrared image sensor. Each unit pixel was composed of an active pixel, a reference pixel for the averaging current adjustment technique, and a calibration circuit. The reference pixel was integrated with a polysilicon resistor using a standard complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) process, and the active pixel was applied from outside of the chip. The averaging current adjustment technique was designed by using the reference pixel. The entire circuit was implemented on a chip that was composed of a reference pixel array for the averaging current adjustment technique, a calibration circuit, and readout circuits. The proposed reference pixel array for the averaging current adjustment technique, calibration circuit, and readout circuit were designed and fabricated by a $0.35-{\mu}m$ standard CMOS process.
In this paper we study the mapping properties of the finite field restricted averaging operators to various algebraic varieties. We derive necessary conditions for the boundedness of the generalized restricted averaging operator related to arbitrary algebraic varieties. It is shown that the necessary conditions are in fact sufficient in the specific case when the Fourier transform on varieties has enough decay estimates. Our work extends the known optimal result on regular varieties such as paraboloids and spheres to certain lower dimensional varieties.
본 연구에서는 time averaging과 depth profiling기술을 음향현미경에 적용하여 5MHz 대역의 초음파 영상처리 시스템을 구성하였으며 기존의 피크값 검출기술과 상호 비교, 분석하였다. time averaging기술에서는 한 지점에서 반사된 tone burst파 전체를 디지털 오실로스코프를 통해 시간영역에서 A/D변환하고 변환된 512개 데이터들의 평균값을 취함으로써 영상을 얻을 수 있었으며, 이 기술은 시간영역에서 smoothing효과를 이용하여 산란이 심한 영역에 대한 영상을 개선시킬 수 있었다. depth profiling기술은 기준신호에 대한 반사신호의 시간 지연값을 최소 분해능 2ns로 검출함으로써 샘플의 3차원적인 실제 기하학적인 모양을 상대적인 크기로 얻을 수 있었다.
In this paper, we first seek the equivalent statements with averaging properties in terms of the regular summability method, secondly define some new averaging properties and study their implications. Finally, we investigate the question of what property is dual to the Banach-Saks property suggested by C. Seifert.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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