This paper proposes an observation probability smoothing technique for the robustness of a discrete hidden Markov(DHMM) model based speech recognizer. Also, an appropriate noise robust processing in car environment is suggested from experimental results. The noisy speech is often mislabeled during the vector quantization process. To reduce the effects of such mislabelings, the proposed technique increases the observation probability of similar codewords. For the noise robust processing in car environment, the liftering on the distance measure of feature vectors, the high pass filtering, and the spectral subtraction methods are examined. Recognition experiments on the 14-isolated words consists of the Korean digits and command words were performed. The database was recorded in a stopping car and a running car environments. The recognition rates of the baseline recognizer were 97.4% in a stopping situation and 59.1% in a running situation. Using the proposed observation probability smoothing technique, the liftering, the high pass filtering, and the spectral subtraction the recognition rates were enhanced to 98.3% in a stopping situation and to 88.6% in a running situation.
Kim, Min-Koo;Lee, Gyoung-Gun;Lee, Suk-Yong;Chun, Jun-Ha;Han, Yong-Hee
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.171-182
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2017
Most people seek a happy life and happiness positively affects sentiment, satisfaction with life, creativity, human relationship, business productivity, and even health and life extension. However, according to a survey in 2013, subjective happiness of adolescents (including university students) was very low compared to other age groups in Korea. Therefore this paper examined the effects of job-seeking stress, appearance recognition, financial situation, trust in government, and locus of control on university students' happiness using SEM (structural equation modeling). 207 university students in Seoul, Korea have been surveyed. At first, an initial experimental SEM model among these variables has been set up and reliability analysis has been conducted. Then multiple regression analyses on job-seeking stress and happiness as well as SEM analysis have been conducted. As a result of these analyses, the SEM model has been revised two times. The final SEM model passed the goodness-of-fit test (using RMR, GFI, NFI, CFI, and IFI indices). The final SEM model showed the followings. First, Higher job-seeking stress (especially sentimental part, rather than environment or action related parts) negatively affects happiness. Second, Trust in government also affects happiness both directly and indirectly. Third, Locus of control is affected both by trust in government and financial situation. Fourth, appearance recognition heavily affects job-seeking stress. In addition, appearance importance is higher than appearance interest, meaning that students who are not very interested in appearance usually recognize the importance of appearance. Finally, happiness is affected neither financial situation nor appearance recognition. Therefore, even either they are in a poor financial situation or not happy with their appearance, they can be happy if they have firm locus of control.
This paper describes research on intelligent game character through performance enhancements of physics engine in computer games. The algorithm that recognizes the physics situation uses momentum back-propagation neural networks. Also, we present an experiment and its results, integration methods that display optimum performance based on the physics situation. In this experiment on integration methods, the Euler method was shown to produce the best results in terms of fps in a simulation environment with collision detection. Simulation with collision detection was shown similar fps for all three methods and the Runge-kutta method was shown the greatest accuracy. In the experiment on physics situation recognition, a physics situation recognition algorithm where the number of input layers (number of physical parameters) and output layers (destruction value for the master car) is fixed has shown the best performance when the number of hidden layers is 3 and the learning count number is 30,000. Since we tested with rigid bodies only, we are currently studying efficient physics situation recognition for soft body objects.
Purpose: The purpose of this study were to identify the essential component and meaning structure of the experience of 'Sockalee' among abused elders. Method: This study was done using a phenomenological analytic method by Giorgi. The participants in this study were six elders who had the previous experience of 'Sockalee' as abused elders. The data were collected by interviewing the participants from May to September, 2003. Generally, three interviews for one person were performed and each interview lasted for one and half hours. Results: The meanings of 'Sockalee' of abused elders were categorized with seven components. Those are (1) Unsolved family conflicts. (2) Being powerless. (3) Being pushed out. (4) Egocentric situation-recognition. (5) Strengthening egocentric situation-recognition (6) Attempts for re-powerfulness. (7) Release from abuse. (8) Situation recognition with others' position considered. Conclusion: Therefore, the nursing intervention must be focused on the above concerns to accomplish the successful solution for the abused elderly problems, especially approaching from the standpoint of the whole human.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.3153-3158
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2014
Children in schoolzone accidents occur frequently in order to actively respond to the situation on the module for automated recognition research. By the vehicle penetration such like schoolzone, child object recognition, and GPS coordination information, the monitoring scenario can be constructed, and if an event occurs corresponding to strategic scenario so that suitable reaction can be provided to increase safety level to the schoolzone. In this paper, a GPS sensor and the image sensor and the monitoring server on the network based on the integration of context-aware methods have been studied. The image sensor section and the GPS section through analysis of the situation analysis and recognition of the object based on the scenario can actively cope with the situation according to the methods proposed.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.15
no.1
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pp.54-60
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2007
According to U.S. NTSB, from 1989 to 1992, Situation Awareness (SA) was a major factor causing 80% of all aircraft accidents in scheduled airlines. Therefore, the prevention of accidents through effective training in SA became a pivot in aviation safety. Furthermore, during the past 10 years, since all helicopter accidents in Korea were caused by the factors related to SA, an appropriate countermeasure has been required. This study, which uses survey data, examines various factors related to SA that could affect helicopter pilots. Recognition of and countermeasures for the factors in emergency situations were analyzed. The results show that, while the factors associated with SA and vigilance have lower correlations with each other, the factors associated with recognition, diagnosis, and generation and implementation of solutions have higher correlations with each other. Thus, the results demonstrate the need for better SA through educational training.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.12
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pp.1203-1208
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2009
Green IT based u-City means that u-City having Green IT concept. If we adopt the situation awareness or not, the processing of Green IT may be reduced. For example, if we recognize a lot of speech sound on CCTV in u-City environment, it takes a lot of processing time and cost. However, if we want recognize emergency sound on CCTV, it takes a few reduced processing cost. So, for detecting emergency state dynamically through CCTV, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of that, we adopt HMM (Hidden Markov Model) for feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV in u-City environment.
In this paper, a method of detecting the emergency situations such as body fall is proposed by using color images. We detect body areas and key parts of a body through a pre-learned Mask R-CNN in the images captured by a camera. Then we find the centerline of the body through the joint points of both shoulders and feet. Also, we calculate an angle to the center line and then calculate the amount of change in the angle per hour. If the angle change is more than a certain value, then it is decided as a suspected fall. Also, if the suspected fall state persists for more than a certain frame, then it is determined as a fall situation. Simulation results show that the proposed method can detect body fall situation accurately.
The goal of our research is to build a text-independent speaker identification system that can be used in any condition without any additional adaptation process. The performance of speaker recognition systems can be severely degraded in some unknown mismatched microphone and noise conditions. In this paper, we show that PCA(principal component analysis) can improve the performance in the situation. We also propose an augmented PCA process, which augments class discriminative information to the original feature vectors before PCA transformation and selects the best direction for each pair of highly confusable speakers. The proposed method reduced the relative recognition error by 21%.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.3
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pp.303-319
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2021
This study sought to find out the status of medical libraries in Korea that provide information services related to the Covid-19 situation, and how the librarian's perception of the Covid-19 situation, the main body of the library's information provision, affects the provision of related information services. For this purpose, we checked the website for Covid-19 information service. In order to understand the degree of awareness of Covid-19, Grunig's Situational Theory was applied to classify four types of librarians according to the degree of problem recognition, constraint recognition, and involvement recognition, and to analyze how the three perceptions affect Covid-19 related information services. As a result, only 25 out of 144 korean medical libraries provided information services related to Covid-19. The librarian, the main agent of the library's information provision, found that the problem recognition and involvement recognition in the Covid-19 situation were high, constraint recognition were low, and the level of information service was very active. And only constraint recognition has been shown to have a significant impact on providing Covid-19 related information services. Further research when future sources are available and follow-up research on how librarians' perceptions affect library operations are also proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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