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열간압연공정의 주요구성품인 Top Spindle, End Coupling and Slipper Metal의 구조해석 및 구동시뮬레이션
변성우(S. W. Byun),이영신(Y. S. Lee),이현승(H. Y. Lee) 한국정밀공학회 2005 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2005 No.10월
The top spindle, end coupling and slipper metal are important components of the hot rolling process and are used for transmission of heavy rotational power. In this study, kinematic analysis is conducted using finite element method for hot rolling precess under slipper metal combination types and operation situations. The structural analysis is performed by applying the combination type, rotational boundary condition of top spindle, end coupling and slipper metal. This study aims to minimize the mechanical problems which might happen in the production process.
확률변수를 이용한 음악에 따른 감정분석에의 최적 EEG 채널 선택
변성우(Sung-Woo Byun),이소민(So-Min Lee),이석필(Seok-Pil Lee) 대한전기학회 2013 전기학회논문지 Vol.62 No.11
Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.
변성우(Sung-woo Byun),이소민(So-min Lee),이석필(Seok-Pil Lee) 대한전기학회 2014 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.2
Recently, researches about BCI that is technologies to control the computer by connecting between brain and the computer are increasing. Among these technologies, researches have been progressed about recognizing emotional and physical response using bio-signal like EEG. This paper analyzes distribution of data for emotion analysis according to music listening using EEG signal. For this, we extract some feature vectors like DAMV, IAV, LPC, LPCC from EEG signals and then we analyze distribution of data in each class.
IoT를 위한 음성신호 기반의 톤, 템포 특징벡터를 이용한 감정인식
변성우(Sung-Woo Byun),이석필(Seok-Pil Lee) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.1
In Internet of things (IoT) area, researches on recognizing human emotion are increasing recently. Generally, multi-modal features like facial images, bio-signals and voice signals are used for the emotion recognition. Among the multi-modal features, voice signals are the most convenient for acquisition. This paper proposes an emotion recognition method using tone and tempo based on voice. For this, we make voice databases from broadcasting media contents. Emotion recognition tests are carried out by extracted tone and tempo features from the voice databases. The result shows noticeable improvement of accuracy in comparison to conventional methods using only pitch.
RUI용 음성신호기반의 감정분류를 위한 피치검출기에 관한 연구
변성우(Byun, Sung-Woo),이석필(Lee, Seok-Pil) 한국방송·미디어공학회 2015 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2015 No.7
컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.