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정종혁,김태곤,고진환,Jung, Jonghyuk,Kim, Taekon,Koh, Jinhwan 한국전기전자학회 2013 전기전자학회논문지 Vol.17 No.2
본 논문은 연관된 합성기로부터 생성된 음성 경고음의 모델링에 관한 실험적 연구이다. 112명의 피실험자를 대상으로 심리적-육체적인 접근방법으로 4가지의 실험이 수행 되었다. 첫 번째 실험은 함성 경고음의 위급도를 지각하는 것을 모델링하여 6개의 음성-비음성 요소들을 구분하였다. 두 번째부터 네 번째의 실험은 위급도 지각의 주관적 변화와 객관적으로 계량화 할 수 있는 파라미터를 수치화 하였다. 이 논문은 응급성의 정도를 구분하는 것이 필요한 음성 합성 경고시스템의 설계에 적용될 수 있다. This paper presents an experimental study of the factors modulating the urgency perception of voice alarm generated by concatenative synthesizers. Four experiments were conducted using psycho-physical approach in which 112 participants made magnitude estimation for urgency perception of various voice alarm stimuli. Experiment 1 identified 6 acoustic and non-acoustic factors modulating the perceived urgency of synthesized voice alarm. Experiment 2, 3 and 4 quantified the relations between the objective changes in each of the quantifiable parameters and the subjective changes in urgency perception. This research has implications for the design and implementation of synthesized voice alarm systems where urgency mapping is required.
SAR Image 복구를 위한 Windowing 적용 효과 연구
김형욱(Hyunguk Kim),고진환(Jinhwan Koh),강경목(Kyeongmok Kang),김진혁(Jinhyuk Kim) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 Microwave를 이용하는 Radar 이다. Platform 이 Microwave 를 쏘고, 대상 물체 (Target)에서 되돌아오는 후방 산란파 (Back-scattering) 신호를 2차원 영상(SAR Image)으로 기록하는 기법이다. 본 논문에서는 SAR Image 복구를 위해 SAR Image Processing에 Window를 적용하는 Simulation을 통하여 Windowing의 적용 효과를 연구 하였으며, 그 결과 Blackman Window가 가장 좋은 성능 향상을 보였다.
SAR image 복구를 위한 Window 적용 효과 연구
김형욱(Hyunguk Kim),고진환(Jinhwan Koh) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.12
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 radio wave를 이용하여 영상 정보를 얻는 Radar이다. Platform이 radio wave를 방사하여, 대상 물체에서 되돌아오는 후방 산란파 (Back-scattering) 신호를 거리에 따라 2차원 영상(SAR image)으로 기록하여 지형도를 작성한다. 본 논문에서는 SAR image 복구를 위해 SAR image processing에서 다양한 window를 적용하는 시뮬레이션을 통하여 window의 적용 효과를 연구하였으며, 그 결과 신호의 SNR 측면에서는 Flattop window가 가장 좋은 성능 향상을 보여 주는 것을 확인하였다. SAR is a Radar to obtain the video information using a radio wave. Platform emit the radio wave, depending backscattered waves returned from the target object the signal to the distance, to create a topographical map is recorded in two-dimensional image. In this paper, through a simulation to apply a variety of window in the SAR image processing for SAR image recovery is to study the application effect of the window, as a result, at the side of the signal of the SNR, Flattop window to improve the best performance it was confirmed to show.
RCS Estimation using LSTM at High Frequency
Geumbi Park(박금비),Jinhwan Koh(고진환) 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.11
RCS 측정은 전자파의 산란과 반사가 필수적인 통신 시스템, 안테나 시스템, 항공기 설계에 도움이 되는 요소이다. 항공기나 선박 등 대형 물체에서 고주파 RCS 데이터를 얻기위해서는 측정 시간과 비용이 많이 들게된다. 이에 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해소하고, RCS 측정 효율을 높이기 위하여 AI모델을 도입한다. AI 모델 중 Long Short Term Memory(LSTM)은 장기의존성 문제를 해결하는 장점을 가진다. 따라서 LSTM의 방법을 제안하며, LSTM의 모델에서 정확도를 더 높이고 시간을 단축하고자 병렬 LSTM모델을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 CST를 이용하여 RCS를 측정하고, Matlab을 사용하여 CST로 측정된 데이터 중 저주파대역을 데이터를 학습한 후, 고주파대역의 RCS를 LSTM와 병렬 LSTM 모델을 이용하여 추정하였다. 이후 LSTM 모델과 병렬 LSTM 모델의 추정값과 CST로 측정한 값을 비교하여, 허용 범위의 오차 값 이내의 결과를 통해 높은 정확도를 확인하였다. 결과는 CST로 측정하였을 때보다 LSTM과 병렬 LSTM을 사용하였을 때 시간이 크게 단축되었음을 보여주었다. RCS measurements are a helpful factor in the design of communication systems, antenna systems, and aircraft, where scattering and reflection of electromagnetic waves are essential. High-frequency RCS measurement time and expenses are relatively high in large objects, such as aircraft and ships. This paper introduces an AI model to solve the above problems and increase the RCS measurement efficiency. Among AI models, Long Short Term Memory (LSTM) has the advantage of solving the long-term dependence problem. Therefore, a method of LSTM and a parallel LSTM model are proposed to increase the accuracy further and reduce time in the model of LSTM. RCS was measured using a computer simulation CST, and low-frequency band data among CST-measured data was learned using Matlab. The RCS of the high-frequency band was estimated using LSTM and the parallel LSTM model. The estimated value of the LSTM model and the value measured by CST were compared with the estimated value of the parallel LSTM model. The high accuracy was confirmed through the results within the error value of the allowable range. In addition, the time was reduced significantly using LSTM and parallel LSTM than with CST.