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김기석,임은진,황희융,Kim, Ki-Seok,Im, Eun-Jin,Hwang, Hee-Yung 한국음향학회 1992 韓國音響學會誌 Vol.11 No.3
There have been many researches that uses neural network models for automatic speech recognition, but the main trend was finding the neural network models and learning rules appropriate to automatic speech recognition. However, the choice of the input speech parameter for the neural network as well as neural network model itself is a very important factor for the improvement of performance of the automatic speech recognition system using neural network. In this paper we select 6 speech parameters from surveys of the speech recognition papers which uses neural networks, and analyze the performance for the same data and the same neural network model. We use 8 sets of 9 Korean plosives and 18 sets of 8 Korean vowels. We use recurrent neural network and compare the performance of the 6 speech parameters while the number of nodes is constant. The delta cepstrum of linear predictive coefficients showed best result and the recognition rates are 95.1% for the vowels and 100.0% for plosives. 음성 인식에 신경망 모델을 적용하는 많은 연구들이 있었지만, 주된 관심은 음성인식에 적합한 구조와 학습 방법이었다. 그러나 음성인식에 신경망 모델을 적용한 시스템의 효율 향상은 모델 자체의 구조뿐 아니라, 신경망 모델의 입력으로 어떤 음성 파라미터를 사용하는가에 따라서도 큰 영향을 받는다. 본 논문은 기존 음성인식에 신경망 모델을 적용한 많은 연구들에서 사용한 음성 파라미터를 살펴보고, 대표적인 음성 파라미터 6개를 선정하여, 같은 데이타와 같은 신경망 모델 하에서 어떻게 성능이 달라지는지를 분석한다. 인식 실험에 있어서는 한국어 파열음 9개에 대한 8개 데이터 집합과 모음 8개에 대한 18개 데이터 집합을 음성 파라미터로 하고 신경망 모델은 순환 신경망 모델을 사용하여 노드의 수를 일정하게 한뒤 다양한 입력 파라미터의 성능을 비교하였다. 그 결과 선형 예측 계수로부터 얻어진 delta cepstrum의 음성 파라미터가 가장 좋은 성능을 보였으며 이때 인식률은 같은 학습 데이터에 대해 파열음 100.0%, 모음 95.1%이었다.
절연유와 (絶緣油) 프레스보오드를 병용한 절연설계의 실험적 연구
원종수(Jong Soo Won),황희융(Hee Yung Hwang),송기(Kee Song) 대한공업교육학회 1977 대한공업교육학회지 Vol.2 No.1
This study mainly deals with the design method of insulation consisted of oil and pressboard. The main results obtained from this study may be summarizsed as follows. 1. The empirical formula related to oil gap and potential gradient were introduced. The dieleric strength(kV/㎝) of oil decreses in proportion to the oil gap with the rate of t_0^(0.68), where "t_0" means the distance of oil gap. 2. When pressboard sheets are placed equally between the oil-insulated electrodes, the breakdown strength of each oil gap increases. The higher breakdown voltage in insulation design. therefore, can be taken by arranging oil immersed pressboards properly between eletrodes. 3. The formula on testing voltage applicable to the alternative arrangement structure of oil and pressboard was introduced, and it was justified through experiment. 4. The formula showing proper distance between electrodes and no. of pressboard barriers for a specific testing voltage were introduced.