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이대종,고현주,곽근창,전명근,Lee, Dae-Jong,Go, Hyoun-Joo,Kwak, Keun-Chang,Chun, Myung-Geun 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.2
본 논문에서는 홍채인식과 화자식별 방법을 결합한 고도의 개인확인 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 홍채인식과 화자식별의 장점만을 부각시켜 최종적으로 결정법칙에 의해 화자를 인식하는 구조로 되어 있으며, 특히 음성에 노이즈가 첨가된 환경하에서도 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실험한 결과, 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만을 이용한 경우보다 56.7%, 음성을 이용한 화자식별 방법만을 사용한 경우보다 10% 정도 인식률이 향상되었다. 또한 음성에 노이즈를 첨가한 경우에도 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만 이용한 경우보다 인식률이 30%, 노이즈가 첨가된 음성만 이용한 경우보다 60% 정도 향상된 인식률을 보였다. This proposes a new algorithm for advanced personal identification system using iris pattern and speech signal. Since the proposed algorithm adopts a fusion scheme to take advantage of iris recognition and speaker identification, it shows robustness for noisy environments. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compare it with the iris pattern recognition and speaker identification respectively. In the experiments, the proposed method showed more 56.7% improvements than the iris recognition method and more 10% improvements than the speaker identification method for high quality security level. Also, in noisy environments, the proposed method showed more 30% improvements than the iris recognition method and more 60% improvements than the speaker identification method for high quality security level.
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.
이대종,곽근창,유정웅,전명근,Lee, Dae-Jong,Gwak, Geun-Chang,Yu, Jeong-Ung,Jeon, Myeong-Geun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.9 No.4
본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다. This paper proposes a robust speaker identification algorithm based on the wavelet filter banks and multiple decision-making scheme. Since the proposed speaker identification algorithm has a structure performing the identification algorithm independently for each subband, the noise effect of an subband can be localized. Through this process, we can obtain more robust results for the environmental noises which generally have band limited frequency. In the experiments, the proposed method showed more 15∼60% improvement than the vector quantization method for the various noisy environments.
적응적 뉴로-퍼지 모델을 이용한 태양광 발전량 예측 알고리즘 개발
이대종(Dae-Jong Lee),이종필(Jong-Pil Lee),이창성(Chang-Sung Lee),임재윤(Jae-Yoon Lim),지평식(Pyeong-Shik Ji) 대한전기학회 2015 전기학회논문지 P Vol.64 No.4
Solar energy will be an increasingly important part of power generation because of its ubiquity abundance, and sustainability. To manage effectively solar energy to power system, it is essential part In this paper, we develop the PV power prediction algorithm using adaptive neuro-fuzzy model considering various input factors such as temperature, solar irradiance, sunshine hours, and cloudiness. To evaluate performance of the proposed model according to input factors, we performed various experiments by using real data.
PCA와 비선형분류기에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단
이대종(Dae-Jong LEE),박장환(Jang-Hwan Park),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2
본 논문에서는 본 논문에서는, 주성분분석기법과 다충신경망에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성분 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로는 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 결과를 보임을 나타내고자 한다.
탐방객 적정수용력 연구 : 순천만 자연생태공원을 중심으로
이대종(Dae Joong Lee),구철현(Cheul Hyun Koo),조계중(Kye joong Cho) 한국산림휴양학회 2012 한국산림휴양학회지 Vol.16 No.1
본 연구는 순천만 자연생태공원을 중심으로 탐방인원을 파악, 분석하여 적정한 물리적·관리적 수용력을 연구하여 보다 나은 공원 관리를 할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 탐방객의 수치 파악은 2010년 10월 1일부터 12월 4일까지 09:00시부터 18:00시까지 순천만 자연생태공원을 찾은 탐방객을 중심으로 불특정한 날짜를 선출하여 조사원들이 직접 계수 하였다. 분석 결과 물리적 수용력의 활동시설수용력은 1,160명, 체류시설수용력은 2,169명으로 분석되었고, 1년간 약 120만 명의 탐방객을 예측할 수 있었다. 관리적 수용력을 산출하면 일별 탐방객이 36,331명으로 나타났고, 각 시설물 별 초과비율의 합은 56%로 조사되었고, 이 값을 관리적 수용력 구하는 수식[36,331*(1-0.56)]에 대입하면 15,985.6명으로 분석되었다. 본 연구는 순천만의 탐방객의 수요를 예측하여 적정한 관리를 할 수 있는 방안을 제시하였다. This study aims to identify and analyze the visitors, centered Suncheon Bay Natural ecological park, and to research appropriate physical and managerial capacity and thus to make a better management. The number of visitors are measured directly by the researchers, who select unspecified one-day, falling on from 9:00 A.M to 6:00 P.M., Oct 1 ~ Dec. 4, 2010. centered Suncheon Bay Natural Ecological Park. The result shows that activity facility capacity for physical capacity is 1,160, and stay facility capacity is 2,169 people. For one year, 1,200,00 people are expected to visit the park. Managerial capacity shows visitors of 36,331 on a daily base. The total of excess ratio for each facility turns out to be 56%. After this value is substituted with the formula [(36,331 * (1-0.56)] calling for managerial capacity, the outcome shows 15,985.6 people. This study indicates the prediction of prospective visitors of Suncheon Bay and the methods of proper management.
FCM과 유클리디언 기반 거리유사도에 의한 전력용 변압기의 고장진단
李大鍾(Dae-Jong Lee),李鍾弼(Jong-Pil Lee),池平植(Pyeong-Shik Ji),林栽尹(Jae-Yoon Lim) 대한전기학회 2007 전기학회논문지 Vol.56 No.6
In power system, substation facilities have become too complex and larger according to an extended power system. Also, customers require the high quality of electrical power system. However, some facilities become old and often break down unexpectedly. The unexpected failure may cause a break in power system and loss of profits. Therefore it is important to prevent abrupt faults by monitoring the condition of power systems. Among the various power facilities, power transformers play an important role in the transmission and distribution systems. In this research, we develop intelligent diagnosis technique for predicting faults of power transformer by FCM(Fuzzy c-means) and Euclidean based distance measure. The proposed technique make it possible to measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in transformer. To demonstrate the validity of proposed method, various experiments are performed and their results are presented.
유효 주파수 선택과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템
이대종(Dae-Jong Lee),조재훈(Jae-Hoon Cho),윤종환(Jong-Hwan Yoon),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
본 논문은 상호정보량을 이용하여 유효 주파수 선택방법과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 잔류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 상호정보량을 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 고장데이터에 제안된 방법을 적용하여 제안방법을 우수성을 평가한다.