http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
김주곤(Kim Joo-Gon),정현열(Chung Hyun-Youl),Alex Bates,소비 토마스(Sobi Thomas),손병락(Son Byung-rak),Sam Park,이동하(Lee Dong-Ha) 한국태양에너지학회 2014 한국태양에너지학회 논문집 Vol.34 No.4
The design of a fuel cell stack is important to achieve optimal output power. This study focuses on the evaluation of a fuel cell system for unmanned aerial vehicles (UAVs). Low temperature proton exchange membrane (LTPEM) fuel cells are the most promising energy source for robot applications because of their unique advantages such as high energy density, cold startup, and quick response during operation. In this paper, a 600 W open cathode LTPEM fuel cell was tested to evaluate the performance and to determine optimal operating conditions. The open cathode design reduces the overall size of the system to meet the requirements for robotic applications. The cruise power requirement of 600 W was supported entirely by the fuel cell while the additional power requirements during takeoff was extended using a battery. A peak of power of 900 W is possible for 10 minutes with a lithium polymer (LiPo) battery. The system was evaluated under various load cycles as well as start-stop cycles. The system response from no load to full load meets the robot platform requirements. The total weight of the stack was 2 kg, while the overall system, including the fuel processing system and battery, was 4 kg.
잡음환경에서 한국어 연속 음성인식을 위한 유사음소단위에 관한 연구
신광호(Guang-Hu Shen),서현지(Hyun-Ji Seo),함성준(Seong-Jun hahm),김주곤(Joo-Gon Kim),정현열(Hyun-Yeol Chung) 한국정보과학회 영남지부 2004 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 Vol.12 No.1
??본 논문은 잡음환경에서 효율적인 문맥의존 음향모델 구성애 대한 기초 연구로서 잡음환경에서의 유사음소단위 수애 따른 연속 음성인식 성능을 비교, 평가한 결과에 대한 보고이다. 기존의 연구[1, 2]로부터 연속음성인 식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 잡음환경에서도 효율적인 문맥의존 음향모델을 구성하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 다양한 잡음 환경을 고려하기 위해 While, Pink, LAB 잡음을 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio) 5㏈, 10㏈, 15㏈ 레벨로 음성에 부가한 후 각 유사음소단위 수에 따른 연속음성인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 clear환경인 경우에 약 7%와 17% 향상된 단어인식률과 문장인식률을 얻을 수 있었으며, 각 잡음환경에서도 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 평균적으로 17%와 28% 향상된 단어인식률과 문장인식률을 얻을 수 있어 39유사음소 단위가 한국어 연속음성인식에 더 적합하고 잡음환경에서도 유효함 을 확인할 수 있었다.
GMM 기반의 문맥독립 화자 검증 시스템의 성능 향상을 위한 유사도 변환 정규화 방법
함성준(Seong-Jun Hahm),양경진(Kyung-Jin Yang),신광호(Guang-Hu Shen),김주곤(Joo-Gon Kim),정현열(Hyun-Yeol Chung) 한국정보과학회 영남지부 2004 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 Vol.12 No.1
본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 문맥독립 화자 검증 시스템을 구현한 후, 여러 가지 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 제안된 정규화 방법을 사용하여 화자검증실험을 수행하였다. 특정파라미터로서는 선형예측방법을 이용한 켑스트럼 계수와 회귀계수를 사용하고 화자의 발성 변이를 고려하여 CMN(Cepstral Mean Normalization)을 적용하였다. 화자모델 생성을 위한 학습단에서는 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하였고 화자 검증단에서는 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하고 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 방법에 의해 정규화된 점수 (score)와 미리 정해진 문턱 값과 비교하여 검증실험을 수행하였다. 화자 검증 실험결과, arctan 함수를 이용한 방법이 기존의 방법보다 향상된 EER을 나타냄을 확인할 수 있었다.