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유정웅,김승석,송창규,김성수,Ryu Jeong woong,Kim Sung Suk,Song Chang kyu,Kim Sung Soo 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.6C
In this paper, we propose a self-constructed clustering algorithm based on inference information of the fuzzy model. This method makes it possible to automatically detect and optimize the number of cluster and parameters by using input-output data. The propose method improves the performance of clustering by extended supervised learning technique. This technique uses the output information as well as input characteristics. For effect the similarity measure in clustering, we use the TSK fuzzy model to sent the information of output. In the conceptually, we design a learning method that use to feedback the information of output to the clustering since proposed algorithm perform to separate each classes in input data space. We show effectiveness of proposed method using simulation than previous ones 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 추론 정보를 이용하여 자율적으로 구조를 결정하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 입출력 데이터를 이용하여 자율적으로 클러스터의 수를 추정하고 동시에 이들 파라미터를 최적화한다. 일반적인 클러스터링 기법에서 볼 수 있었던 비교사학습을 교사학습으로 확장하여 클러스터 추정에 입출력 인과 관계를 고려한 학습을 실시하게 하여 전체 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 출력 정보가 입력공간에서 클러스터링 학습에 적용됨으로써 클러스터링에서의 각 클래스의 구분 작업이 더 원활하게 이루어 질 수 있다. 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보인다.
김주식,유정웅 ( Ju Sik Kim,Jeong Woong Ryu ) 충북대학교 산업과학기술연구소 1995 산업과학기술연구 논문집 Vol.9 No.2
Abstract_Roman Turbine Speed Control Systems(TSCS) is organized by the regulator(PID controller), actuator systems and the turbine.' Considering parameter uncertainties and disturbances in this system, the system performance may not be achieved by the
웨이블렛 필터뱅크를 이용한 자동차 소음에 강인한 고립단어 음성인식
이대종,곽근창,유정웅,전명근,Lee, Dae-Jong,Kwak, Keun-Chang,Ryu, Jeong-Woong,Chun, Myung-Geun 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.4
본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다. This paper proposes a robust speech recognition algorithm based on the wavelet filter banks. Since the proposed algorithm adopts a multiple band decision-making scheme, it performs robustness for noise as the presence of noisy severely degrades the performance of speech recognition system. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compared it with the conventional speech recognizer based on the VQ for the 10-isolated korean digits with car noise. Here, the proposed method showed more 9~27% improvement of the recognition rate than the conventional VQ algorithm for the various car noisy environments.
김주식,김종근,유정웅,Kim, Ju-Sik,Kim, Jong-Gun,Ryu, Jeong-Woong 한국조명전기설비학회 2004 조명·전기설비학회논문지 Vol.18 No.6
본 논문에서는 시간지연을 갖는 고차모델을 저차모델로 간소화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 모델축소는 축소시스템의 분자다항식에 의해 가중된 오차함수를 최소화하는 것에 기반을 두고 있다. 제안된 방법은 보다 우수한 저주파수 적합도를 제공한다. 그리고 네 개의 예제가 제안된 방식의 유용성을 나타내기 위해서 주어진다. This paper proposes a frequency transfer function synthesis for simplifying a high-order model with time delay to a low-order model. The model reduction is based on minimizing the m function weighted by the numerator polynomial of reduced systems. The proposed methods provide a better fitness within low frequency. Four examples are given to illustrate the feasibilities of the suggested schemes.
김운해,김주식,유정웅 ( Woon Hae Kim,Ju Sik Kim,Jeong Woong Ryu ) 충북대학교 산업과학기술연구소 1994 산업과학기술연구 논문집 Vol.8 No.2
Abstract_Roman In order to estimate the optimal PID parameter of the tubine speed controller, the response curve of the object plaot was compared with the reference pattern and then the rnagnitude peak value error and peak time error was calculated. With
김승석(Sung-Suk Kim),유정웅(Jeong-Woong Ryu),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.6
본 논문에서는 클러스터링을 뉴로-퍼지 모델에 직접 적용하여 모델을 최적화하는 방법을 제안하였다. 기존의 오차미분기반 학습을 통한 뉴로-퍼지 모델의 최적화 과정과는 달리 제안된 방법은 클러스터링 학습과 연계하여 모델을 구성하며 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 동시에 최적화를 수행한다. 순차적인 학습 기법에서는 각각의 학습 기법을 따로 적용하여 모델링을 실시하였으나 제안된 기법에서는 하나의 클러스터링 학습으로 전체 모델의 학습을 실시하였다. 또한 제안된 방법에서는 클러스터링이 수렴하는 만큼 전체 모델의 연산량이 감소하여 학습과정에서 발생하는 연산량 문제를 개선하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보였다. In this paper, we propose a new neuro-fuzzy modeling using clustering-based learning method. In the proposed clustering method, number of clusters is automatically inferred and its parameters are optimized simultaneously, Also, a neuro-fuzzy model is learned based on clustering information at same time. In the previous modelling methods, clustering and model learning are performed independently and have no exchange of its informations. However, in the proposed method, overall neuro-fuzzy model is generated by using both clustering and model learning, and the information of modelling output is used to clustering of input. The proposed method improve the computational load of modeling using Subtractive clustering method. Simulation results show that the proposed method has an effectiveness compared with the previous methods.