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자계중 열처리된 FeCoSiB 아몰퍼스박막의 자기적 특성
신광호,김영학,사공건 한국전기전자재료학회 2003 전기전자재료학회논문지 Vol.16 No.12
To utilize FeCoSiB amorphous films for magnetoelastic sensors, the temperature dependency of magnetization (M-T curve) and the magnetization properties of the amorphous films were investigated in this study. As the amount of cobalt In the films increased, the Curie temperature decreased but the crystallization temperature increased. In addition to this, the crystallization temperature was lower than the Curie temperature in the film containing 20 at% cobalt. The optimized annealing condition was set up by analyzing the H-T curve. And then, the amorphous film that has excellent magnetic properties and uni-axal anisotropy could be prepared for construction of the magnetoelastic sensor devices. The coercive force of the film was below 0.5 Oe and the anisotripic field was about 5 Oe.
자계중 열처리된 FeCoSiB 아몰퍼스박막의 자기적 특성
신광호,김영학,사공건 한국전기전자재료학회 2003 전기전자재료학회논문지 Vol.16 No.12S
To utilize FeCoSiB amorphous films for magnetoelastic sensors, the temperature dependency of magnetization (M-T curve) and the magnetization properties of the amorphous films were investigated in this study. As the amount of cobalt in the films increased, the Curie temperature decreased but the crystallization temperature increased. In addition to this, the crystallization temperature was lower than the Curie temperature in the film containing 20 at% cobalt. The optimized annealing condition was set up by analyzing the M-T curve. And then, the amorphous film that has excellent magnetic properties and uni-axial anisotropy could be prepared for construction of the magnetoelastic sensor devices. The coercive force of the film was below 0.5 Oe and the anisotripic field was about 5 Oe.
신광호,전용준,허영무,Shin, Kwang-Ho,Jeon, Yong-Jun,Heo, Young-Moo 한국금형공학회 2014 한국금형공학회지 Vol.8 No.2
A discharge electrode plays a role of shaving off workpiece with spark generated by current in discharge machining. Accordingly, for the discharge electrode, an electrode with excellent wear resistance is necessary. Generally, Graphite and Cu are used as the materials of the electrode, and recently Cu-W is mainly used as an electrode with excellent wear resistance. However, the form of the electrode generally used is produced mostly using cutting work, so a lot of costs incur if several similar forms are needed. Thus, this study developed a Cu-W electrode using Metal Injection Molding (MIM) process to produce similar forms with excellent productivity and a great quantity of electrodes in a similar form in discharge machining and carried out a discharge machining test. In developing an electrode applying MIM, predicting contraction of a product in a sintering process, a mold expansion ratio of 1.29486 was given, but the actual product showed a percentage of contraction 24% to 32%, which showed a difference of 3% to 5%. In addition, to verify wear resistance of the discharge electrode, abrasion loss was measured after the discharge.
음성 개선 기반의 모델 보상 기법을 이용한 강인한 잡음 음성 인식
신광호,정호열,정현열,Shen, Guang-Hu,Jung, Ho-Youl,Chung, Hyun-Yeol 한국음향학회 2008 韓國音響學會誌 Vol.27 No.4
본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a MWF-PMC noise processing method which enhances the input speech by using Mel-warped Wiener Filtering (MWF) at pre-processing stage and compensates the recognition model by using PMC (Parallel Model Combination) at post-processing stage for speech recognition in noisy environments. The PMC uses the residual noise extracted from the silence region of enhanced speech at pre-processing stage to compensate the clean speech model and thus this method is considered to improve the performance of speech recognition in noisy environments. For recognition experiments we dew.-sampled KLE PBW (Phoneme Balanced Words) 452 word speech data to 8kHz and made 5 different SNR levels of noisy speech, i.e., 0dB. 5dB, 10dB, 15dB and 20dB, by adding Subway, Car and Exhibition noise to clean speech. From the recognition results, we could confirm the effectiveness of the proposed MWF-PMC method by obtaining the improved recognition performances over all compared with the existing combined methods.
실시간 철도안전관제 플랫폼에서의 수집 데이터 성능 개선 방안 연구
신광호,박지원,안진 한국도시철도학회 2018 한국도시철도학회논문집 Vol.6 No.4
Recently, integrated railway safety monitoring and control system, which is a convergence system based on data distribution service for railway safety monitoring and control, is under development. It collects safety data of vehicle, signal, power and safety monitoring facilities in real time and adopts communication middleware based on distributed service for mass data processing. However, in the case of a server device used as an existing control server, the performance of the distributed service middleware can not be exhibited due to low hardware performance due to safety reasons. In the safety control system, 200,000 packets per second were set as the transmission target, but the performance test of the LAB was not satisfied. In this paper, we analyze the characteristics of railway data to improve the data collection performance of existing equipment and apply DDS-based streaming transmission method to the data model of signal facilities and vehicle facilities with large packet amount according to the analysis result. As a result, it was confirmed that the throughput was improved about 30.4 times when the hardware performance was the same. We plan to improve the data processing performance by applying it to real-time railway safety integrated monitoring and control system in the future. 최근 철도안전 감시 및 제어를 위한 데이터 분산 서비스 기반의 융합시스템인 실시간 철도안전 통합 감시·제어 시스템 개발 연구가 진행되고 있다. 차량, 신호, 전력 및 안전감시 설비의 안전 데이터를 실시간 수집하고, 대용량 데이터 처리를 위하여 분산 서비스 기반의 통신 미들웨어를 채택하였다. 그러나, 기존 관제 서버로 활용되는 서버장치의 경우 안전성 등의 사유로 하드웨어 성능이 낮아 분산 서비스 미들웨어의 최대 성능을 발휘하지 못하는 실정이다. 안전관제 시스템에서도 초당 20만 패킷을 전송량 목표로 설정하였으나 LAB 기반 성능시험을 수행한 결과 충족하지 못하였다. 본 논문에서는 기존 장비의 데이터 수집 성능을 개선하고자 철도 데이터의 특성을 분석하였고, 분석 결과에 따라 패킷량이 많은 신호설비와 차량설비의 데이터 모델에 DDS 기반의 스트리밍 전송방식을 적용하였다. 그 결과 하드웨어 성능이 동일한 경우 처리량이 기존보다 약 30.4배 향상됨을 확인하였다. 향후 실시간 철도안전 통합 감시·․제어 시스템에 실제로 적용하여 데이터 처리의 성능을 개선해나갈 예정이다.
강인한 음성인식을 위한 켑스트럼 거리와 로그 에너지 기반 묵음 특징 정규화
신광호,정현열,Shen, Guang-Hu,Chung, Hyun-Yeol 한국음향학회 2010 韓國音響學會誌 Vol.29 No.4
훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다. The difference between training and test environments is one of the major performance degradation factors in noisy speech recognition and many silence feature normalization methods were proposed to solve this inconsistency. Conventional silence feature normalization method represents higher classification performance in higher SNR, but it has a problem of performance degradation in low SNR due to the low accuracy of speech/silence classification. On the other hand, cepstral distance represents well the characteristic distribution of speech/silence (or noise) in low SNR. In this paper, we propose a Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization (CLSFN) method which uses both log-energy and cepstral euclidean distance to classify speech/silence for better performance. Because the proposed method reflects both the merit of log energy being less affected with noise in high SNR and the merit of cepstral distance having high discrimination accuracy for speech/silence classification in low SNR, the classification accuracy will be considered to be improved. The experimental results showed that our proposed CLSFN presented the improved recognition performances comparing with the conventional SFN-I/II and CSFN methods in all kinds of noisy environments.