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HMM의 출력확률을 이용한 신경회로망의 성능향상에 관한 연구
표창수,김창근,허강인,Pyo Chang Soo,Kim Chang Keun,Hur Kang In 한국융합신호처리학회 2000 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.1 No.1
In this paper, the hybrid system of HMM and neural network is proposed and show better recognition rate of the post-process procedure which minimizes the process error of recognition than that of HMM(Hidden Markov Model) only used. After the HMM training by training data, testing data that are not taken part in the training are sent to HMM. The output probability from HMM output by testing data is used for the training data of the neural network, post processor. After neural network training, the hybrid system is completed. This hybrid system makes the recognition rate improvement of about $4.5\%$ in MLP and about $2\%$ in RBFN and gives the solution to training time of conventional hybrid system and to decrease of the recognition rate due to the lack of training data in real-time speech recognition system.
이국표,표창수,고시영,Lee, Kook-Pyo,Pyo, Chang-Soo,Koh, Si-Young 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.3
본 연구에서는 MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) 소자의 모델링을 바탕으로 적응형 학습회로를 설계하고, 그 수치적인 결과를 분석하였다. 적응형 학습회로에서 출력주파수는 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항과 캐패시턴스에 반비례하는 특성을 보여주었다. Short pulse 수에 따른 포화드레인 전류곡선은 강유전체의 분극반전 특성과 유사함을 확인할 수 있었고, 이는 강유전체 분극이 MFSFET 소자의 드레인 전류조절에 핵심적인 요소로 작용한다는 사실을 의미한다. 다음으로 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항으로부터 dimensionality factor와 적응형 학습회로의 펄스 수에 따른 출력주파수 변화를 분석하였다. 이 특성으로부터 입력펄스의 진행에 따라 출력펄스의 점진적인 주파수 변화를 의미하는 적응형 학습 특성을 명확하게 확인할 수 있었고, 미래 뉴럴 네트워크에서 본 회로가 뉴런의 시넵스 부분에 효과적으로 사용될 수 있음을 입증하였다. The adaptive learning circuit is designed on the basis of modeling of MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) and the numerical results is analyzed. The output frequency of the adaptive learning circuit is inversely proportional to the source-drain resistance of MFSFET and the capacitance of the circuit. The saturated drain current with input pulse number is analogous to the ferroelectric polarization reversal. It indicates that the ferroelectric polarization plays an important role in the drain current control of MFSFET. The output frequency modulation of the adaptive learning circuit is investigated by analyzing the source-drain resistance of MFSFET as functions of input pulse numbers in the adaptive learning circuit and the dimensionality factor of the ferroelectric thin film. From the results, adaptive learning characteristics which means a gradual frequency change of output pulse with the progress of input pulse, are confirmed. Consequently it is shown that our circuit can be used effectively in the neuron synapses of neural networks.
우수한 IR Drop 특성을 갖는 저전력 LDO에 관한 연구
이국표,표창수,고시영,Lee, Kook-Pyo,Pyo, Chang-Soo,Koh, Si-Young 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.10
파워 매니지먼트는 휴대용 전자 기기에서 매우 중요한 역할을 한다. 휴대용 전자 기기는 배터리의 수명을 증가시키기 위해 LDO와 같은 파워 효율적인 파워 매니지먼트를 요구한다. 그래서 배터리 전원을 사용하는 휴대폰, 카메라 레코더, laptop, 자동차 전장용, 산업용 기기 등의 응용에서는 배터리의 전압변동이 크기 때문에, 배터리 전원을 그대로 사용하지 않고 내부회로의 전원을 제공해 주는 LDO를 이용한다. 레귤레이터는 배터리 전원전압 보다 낮은DC전압을 내부회로에 제공하며, 큰 변동을 보이는 배터리 전압에 관계없이 일정한 DC전압을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 0.18um CMOS 공정기술로 제작된 온칩 LDO의 파워 세이브 모드 전류 특성과 IR-Drop 특성을 파악해 보았다. Power management is a very important issue in portable electronic applications. Portable electronic devices require very efficient power management like LDO to increase the battery life. As the voltage variation of battery power is large in the application of cell phone, camera, laptop, automotive, industry application and so on, battery power is not directly used and LDO is used to supply the power of internal circuit. Besides, LDO can supply DC voltage that is lower than bauer voltage and constant DC voltage that is not related to largely fluctuated battery power. In the study, the power-save mode current and IR-drop characteristics are analyzed from a LDO with on-chip fabricated in 0.18-um CMOS technology.
박경훈,표창수,김창근,한학용,허강인 동아대학교 정보기술연구소 2000 情報通信硏究所論文誌 Vol.8 No.1
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
김영선 ( Young Sun Kim ),최동희 ( Dong Hee Choi ),장호선 ( Ho Sun Jang ),나창수 ( Chang Su Na ),신헌태 ( Heon Tae Shin ),조주현 ( Joo Hyun Cho ),이경인 ( Kyoung In Lee ),김선민 ( Sun Min Kim ),표병식 ( Byoung Sik Pyo ),윤대환 ( Da 경락경혈학회 2013 Korean Journal of Acupuncture Vol.30 No.1
Objectives: The Meridians and acupuncture points are the fundamental theories for acupuncture therapy. They have been associated with nervous system, but It is not well defined. We investigated that the effects of acupuncture at the river points(LU8, HT4, PC5, SP5, KI7, LR4) on the changes in the expression of nNOS, iNOS, eNOS, and NE in rats. Methods: The Male Sprague-Dawley rats were divided into 6 groups each non-acupuncture and acupuncture group , We inserted needle and retained for 5 minutes on both left and right sides of LU8, HT4, PC5, SP5, KI7, LR4 which were the river points of five transport points for 6 yin meridian vessels. After that, blood was drawn via cardiac puncture, and tissues for each point near meridian vessels were extracted to examine the changes in the changes of nNOS, eNOS, iNOS and NE. Results: The LU8 and HT4 group showed a significant decrease on nNOS. In terms of eNOS and iNOS, the LU8 group decreased significantly while the KI7 group increased significantly. However, the experimental groups didn`t show any significant changes on the plasma and tissue norepinephrine without plama NE in SP5 group. Conclusions: The effect on the nNOS, iNOS, eNOS of acupuncture at LU8 and KI7 could be observed, and it is considered that the effect of acupuncture related with on nervous system could be studied by additional researches based on this one.