EMD와 블라인드 디컨벌루션을 이용한 초음파 비파괴 평가의 결함 검출 기술 개발

남명우,이영석 한국지식정보기술학회 2011 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.6 No.3

In this paper, we proposed new method using empirical mode decomposition and blind deconvolution for defect detection technique of ultrasonic nondestructive evaluation. At first, the maximum energy signal among IMFs obtained from EMD was selected and used by blind deconvolution method. Next, impulse signal was made by inverse filter from using blind deconvolution method in time domain. In order to evaluate the proposed method, the conventional methods were compared using the specimen with artificial defects. From the experiment results, the proposed method can be confirmed that it can detect the defect location more accurate than conventional methods.

k-clustering 부공간 기법과 판별 공통벡터를 이용한 고립단어 인식

남명우 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.42 No.1

In this paper, I recognized Korean isolated words using CVEM which is suggested by M. Bilginer et al. CVEM is an algorithm which is easy to extract the common properties from training voice signals and also doesn't need complex calculation. In addition, CVEM shows high accuracy in recognition results. But, CVEM has couple of problems which are impossible to use for many training voices and no discriminant information among extracted common vectors. To get the optimal common vectors from certain voice classes, various voices should be used for training. But CVEM is impossible to get continuous high accuracy in recognition because CVEM has a limitation to use many training voices and the absence of discriminant information among common vectors can be the source of critical errors. To solve above problems and improve recognition rate, k-clustering subspace method and DCVEM suggested. And did various experiments using voice signal database made by ETRI to prove the validity of suggested methods. The result of experiments shows improvements in performance. And with proposed methods, all the CVEM problems can be solved with out calculation problem. 본 논문에서는 M. Bilginer 등이 제안한 CVEM(common vector extraction method)을 이용하여 한국어 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. CVEM은 학습용 음성신호들로부터 공통된 특징의 추출이 비교적 간단하고, 많은 계산 량을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 인식 결과를 보여주는 알고리즘이다. 그러나 학습 음성의 개수를 일정 한도 이상으로 늘릴 수 없고, 추출된 공통벡터들 간의 구별정보(discriminant information)를 가지고 있지 않다는 문제점을 가지고 있다. 임의의 음성군으로부터 최적의 공통벡터를 추출하기 위해서는 다양한 음성들을 학습에 사용해야만 하는데 CVEM은 학습용 음성 개수에 제한이 있으므로 지속적인 인식률 향상을 기대하기 어렵다. 또한 공통벡터들 간의 구별정보 부재는 단어 결정에 있어서 치명적인 오류의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 CVEM이 가지고 있는 이러한 문제점들을 보완하면서 인식률을 향상시킬 수 있는 새로운 방법인 KSCM(k-clustering subspace method)과 DCVEM(discriminant common vector extraction method)을 제안하였고 이 방법을 사용하여 고립단어를 인식하였다. 그리고 제안한 방법들의 우수성을 입증하기 위해 ETRI에서 제작한 음성 데이터베이스를 사용, 다양한 방법으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존 방법의 문제점들을 모두 극복할 수 있었을 뿐 아니라 기존에 비해 계산량의 큰 증가 없이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

박막 패턴에 의한 기판의 응력 거동

남명우,홍순관 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.1

IC 패키지와 같이 두께가 수백 마이크로미터 정도로 매우 얇은 기판에서 뒤틀림 불량을 일으키는 가장 큰 원인은 응력이다. 일반적으로 응력은 기판 위에 서로 다른 물질을 적층할 때, 결정구조 및 그에 따른 열팽창 계수의 차이로 인해 발생한다. 본 연구에서는 사각형의 박막 패턴이 적층된 기판에 발생하는 응력의 거동을 수치적으로 분석하였다. 먼저 기판 변위를 구하고, 이를 이용하여 기판 변형률과 응력을 구하였다. 박막 패턴의 가장자리에 인장력이 집중된 경우, 박막 패턴의 가장자리를 중심으로 수직 응력과 전단 응력이 발생한다. 수직 응력은 박막 패턴의 가장자리와 꼭짓점 부근에 발생한다. 전단 응력도 박막 패턴의 가장자리를 중심으로 발생하나 수직 응력과는 달리 꼭짓점 부근에는 나타나지 않는다. 또한 가장자리를 중심으로 전단 응력의 크기와 방향이 바뀌는 것을 확인할 수 있었다. 박막패턴 가장자리 힘이 동일할 때, 수직 응력은 전단 응력에 비해 10배 정도의 값을 나타내었다. 이는 뒤틀림 불량을 일으키는 가장 큰 원인이 수직 응력임을 나타낸다. Stress is the main cause of warpage failure of very thin substrates with thickness of several hundred μm, such as IC packages. Stress usually results from differences in crystal structures and corresponding thermal expansion coefficients when depositing different substances on a substrate. In this study, the behaviors of stress occurring in substrates were numerically analyzed by the thin-film pattern of the rectangles stacked on the substrates. First, the substrate displacement was obtained and the substrate strain and stress were obtained using it. When the tensile force is concentrated at the edge of the thin film pattern, normal and shear stressesare generated around the edge of the thin film pattern. Normal stress occurs near the edges of the thin film pattern and the vertexes. Shear stress also occurs around the edge of the thin film pattern, but unlike normal stress, it does not appear near the vertexes. It was also confirmed that the magnitude and direction of shear stress are changed around the edge. When edge forces of thin-film pattern are equal, the normal stress was about 10 times larger than the shear stress. This indicates that normal stress is the biggest cause of warpage failure.

새로운 시간축 정규화 방법을 이용한 한국어 고립단어 인식기

남명우,박규홍,노승용,Nam, Myeong-U,Park, Gyu-Hong,No, Seung-Yong 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3

This paper suggests new method to get fixed size parameter from different length of voice signals. The efficiency of speech recognizer is determined by how to compare the similarity(distance of each pattern) of the parameter from voice signal. But the variation of voice signal and the difference of speech speed make it difficult to extract the fixed size parameter from the voice signal. The method suggested in this paper is to normalize the parameter at fixed size by using the 2 dimension DCT(Discrete Cosine Transform) after representing the parameter by spectrogram. To prove validity of the suggested method, parameter extracted from 32 auditory filter-bank(it estimates auditory nerve firing probabilities) is used for the input of neural network after being processed by 2 dimension DCT. And to compare with conventional methods, we used one of conventional methods which solve time alignment problem. The result shows more efficient performance and faster recognition speed in the speaker dependent and independent isolated word recognition than conventional method. 본 논문에서는 음성신호의 발성길이와 상관없이 일정한 크기의 파라미터를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 음성인식기의 성능은 음성신호에서 추출된 파라미터간의 유사도(패턴간의 거리)를 어떻게 비교하는지에 따라 결정된다. 그러나 화자에 따른 음성신호의 변이나 발성속도의 차이는 음성신호에서 일정한 크기의 파라미터 추출을 어렵게 한다. 제안한 방법은 음성신호에서 얻어진 파라미터를 스펙토그램의 형태로 표현한 뒤 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용해 일정한 크기의 파라미터로 정규화시키는 방법이다. 제안한 방법의 유효성을 입증하기 위해 청각세포를 모델링한 32개의 대역통과 필터로부터 얻어진 음성신호의 파라미터를 2차원 DCT 방법으로 가공한 후, 신경 회로망의 입력으로 사용하였다. 또한 기존 방법과의 인식률 비교를 위해 기존의 정규화된 입력을 구하는 방법 중 하나를 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 화자종속 및 화자독립 고립단어 인식에서 더 높은 인식률과 빠른 인식속도를 얻을 수 있었다.

수평 구조의 진공 자기 센서의 제작 및 특성

남명우,홍미란,남태철 ( Myungwoo Nam,Meeran Hong,Taechul Nam ) 한국센서학회 1996 센서학회지 Vol.5 No.2

We have fabricated the vacuum magnetic sensor with a lateral field emitter arrays constructed on n-Si substrate, and investigated its magnetic chracteristics. The device consists of 100 field-emitter tips with a 10 fan pitch, gate, and split-anodes which are laterally structured. `the electron-emission characteristics from the emitter followed the Fowler-Nordheim tunnelling theory. `The sensor has good linear characteristics and high sensitivity of 825 %/T.

선형 판별분석과 공통벡터 추출방법을 이용한 음성인식

남명우,노승용 한국음향학회 2001 韓國音響學會誌 Vol.20 No.4

본 논문에서는 선형 판별분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis)과 공통벡터 추출방법을 이용한 음성인식방법을 제안하였다. 음성신호는 화자의 성별, 나이, 출생지, 주위 잡음, 정신적 상태, 발성기관의 구조 등과 같은 다양한 정보를 포함하고 있다. 이로 인해 같은 음성신호라 할지라도 서로 다른 화자가 발성하게 되면 서로 다른 특성을 보이게 된다. 음성신호의 이러한 성질은 같은 음성군 (class)에 포함된 공통된 특성벡터를 추출하는 일을 상당히 어렵게 한다. 음성신호에서 공통된 특징 벡터를 추출하는 방법은 KLT (Karhunen-Loeve Transformation)와 같이 선형 대수적인 접근방법이 많이 사용되어지고 있으나, 본 논문에서는 M. Bilginer et al.이 제안한 공통벡터 추출 방법을 사용하였다. M. Bilginer et al.이 제안한 방법은 주어진 훈련 음성신호들에 대하여 최적의 공통 벡터를 추출하여 주면서 공통벡터 추출에 사용된 훈련 데이터에 대해서는 100%의 인식결과를 보여준다. 그러나 공통벡터 추출을 위한 훈련 음성신호의 수를 무한히 늘릴 수 없다는 점과 공통벡터들간의 구별정보 (discriminant information)가 정의되지 않았다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단어그룹간 (class) 구별정보를 추출된 공통벡터와 결합해 단어간의 오인식률 (error rate)을 감소시킬 수 있는 방법과 공통벡터 추출방법에 적합한 파라미터 가공 방법을 제안하였다. 공통벡터 추출방법은 음성신호의 시간 축 정규화 방법과 벡터의 차원 크기에 따라 인식시간과 인식률에 영향을 받는다. 따라서 부적절한 시간 축 정렬과 너무 큰 벡터의 차원 수는 인식률 저하 등과 같이 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 실험한 결과 알고리즘의 효율성이 증가되었으며, 기존방법보다 약 2%정도의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.낮추는 효과를 나타내었다.다. 이상의 결과를 통하여 추출 온도와 용매 농도에 따른 수율의 차이가 있었으며 free radical 소거 활성에서는 종자 에탄을 추출물이 과피 에탄올 추출물 보다 145배 이상의 현저히 높은 활성을 나타내었다.을 나타내었다.'Lian(연)' : repeatability, continuance, plenty and intercommunicate, 2. 'Lian(연)'-'Lian(염)': integrity, 3. 'He (하)'-'He(화)' : peace, harmony and combination, 4. 'He(하)'-'He(하)' : clear river, 5.'He(하)'-'He(하)' ; all work goes well. When the Chinese use lotus patterns in lucky omen patterns, same pronunciation and pitch of Chinese language more prominent than natural properties or the image of Buddhism. I guess that it cause praying individual's peace and happiness more serious than philosophical meaning or symbol that base in Buddhism for ordinary people.ML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent and the rate of absorption after single dose administration.ation.ion.ion.ation.ion.n. fibrosis, collagen bundle) was This paper describes Linear Discriminant Analysis and common vector extraction for speech recognition. Voice signal contains psychological and physiological properties of the speaker as well as dialect differences, acoustical environment effects, and phase differences. For these reasons, the same word spelled out by different speakers can be very different heard. This property of speech signal make it very difficult to extract common properties in the same speech class (word or phoneme). Linear algebra method like BT (Karhunen-Loeve Transformation) is generally used for common properties extraction In the speech signals, but common vector extraction which is suggested by M. Bilginer et at. is used in this paper. The method of M. Bilginer et al. extracts the optimized common vector from the speech signals used for training. And it has 100% recognition accuracy in the trained data which is used for common vector extraction. In spite of these characteristics, the method has some drawback-we cannot use numbers of speech signal for training and the discriminant information among common vectors is not defined. This paper suggests advanced method which can reduce error rate by maximizing the discriminant information among common vectors. And novel method to normalize the size of common vector also added. The result shows improved performance of algorithm and better recognition accuracy of 2% than conventional method.

개선된 Teager 에너지 측정방식을 이용한 한국어 마찰음과 파찰음 인식 ( Recognition of Korean Fricatives and Affricates Using Modified Teager Energy Measurement Method )

남명우,이재주,박재형,노승용 대한전자공학회 1993 대한전자공학회 학술대회 Vol.1993 No.1

FEA형 자기센서의 제조 및 특성연구

남명우,남태철 경북대학교 센서기술연구소 1995 연차보고서 Vol.1995 No.-

n 형의 실리콘 기판위에 수평형의 전계 방출 배열 구조를 갖는 진공 자기 센서를 제작하고 그의 자기적 특성을 측정하였다. 소자는 수평으로 구성된 팀 사이의 간격이 10 ㎛ 인 100 개의 전계 방출 팁, 게이트 그리고 분리된 양극 구조로 이루어져 있다. 방출 특성은 Fowler-Nordheim 터널링 이론을 따른다. 제작된 센서는 좋은 직선 특성과 825 %/T 의 높은 감도를 보여주었다. We have fabricated the vacuum magnetic device with a lateral field emitter arrays constructed on n-Si substrate, and investigated its magnetic chracteristics. The device consists of 100 field-emitter tips with a 10 ㎛ pitch, gate, and split-anodes which are laterally structured. The emission characteristics followed the Fowler-Nordheim tunneling theory. The sensor has good linear characteristics and high sensitivity of 825 %/T.

한국어 고립단어인식을 위한 고속 알고리즘

남명우,박규홍,정상국,노승용 한국음향학회 2001 韓國音響學會誌 Vol.20 No.1

본 논문에서는 청각모델을 이용하여 음성신호로부터 추출한 특징벡터를 2차원 DCT (discrete cosine transform)방법을 사용하여 가공한 후, 새로운 거리측정 방법에 적용하여 한국어 고립단어 인식 실험을 행하였다. 고립단어 인식은 기존에 많은 방법들이 제안되어졌으나, 본 논문에서 제안한 방법은 고립단어 인식을 위한 특징 파라미터로 2차원 DCT 계수를 사용한 것으로 구현이 간단하며, 간단한 계산식으로 인하여 빠른 인식 시간을 가지는 장점이 있다. 제안한 방식의 타당성 검토를 위하여, 고립단어 인식에서 좋은 인식결과를 나타내는 DTW (Dynamic Time Warping)방법을 사용하여 인식률을 비교하였다[5][6]. 실험결과 제안한 방식은 DTW를 사용한 인식방법에 비하여 화자종속 고립단어 인식에서는 거의 유사한 인식결과를, 화자독립 고립단어 인식에서는 더 높은 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한, DTW에 비해 패턴비교를 위한 계산시간에 있어서는 200배 이상의 감소효과를 볼 수 있었다. 제안된 방법은 비교 방법에 비하여 잡음환경에서도 강한 특성을 보였다. This paper presents a korean isolated words recognition algorithm which used new endpoint detection method, auditory model, 2D-DCT and new distance measure. Advantages of the proposed algorithm are simple hardware construction and fast recognition time than conventional algorithms. For comparison with conventional algorithm, we used DTW method. At result, we got similar recognition rate for speaker dependent korean isolated words and better it for speaker independent korean isolated words. And recognition time of proposed algorithm was 200 times faster than DTW algorithm. Proposed algorithm had a good result in noise environments too.

수평 구조의 냉전자 방출형 자기센서

남명우,김시헌,남태철 경북대학교 센서기술연구소 1995 센서技術學術大會論文集 Vol.6 No.1

We have fabricated the vacuum magnetic device with a lateral field emitter arrays constructed on n-Si wafer, and investigated its magnetic chracteristics. The devics is consisted of tip-arrayed emitter, gate, and split-anodes. The characteristics of the fabricated samples have been measured in the vacuum of 6.2X10^(-7) torr. A turn-on-voltage was approximately 84 V and anode current of 0.62 μA/tip was observed at the gate and the anode bias of 100 V and 200 V, respectively. Fowler-Nordheim plot could be obtained from the measurement, and field emitting area and field conversion factor calculated from the plot were 6.3X10^(-)16~1.2x10^(-15)cm^(2) and 8.9x10^(5)cm^(-1), respectively. The fabricated vacuum magnetic device has showed a good linearity to the magnetic field and a high sensitivity compared with the conventional semiconductor magnetic devices.