http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
신분당선 CBTC구간과 분당선 ATC구간의 절체운전에 대한 고찰
장광동(Jang Kwang-Dong),차기주(Cha Ki-Ju),강덕원(Kang Deok-Won),이종성(Lee Jong-Seong) 한국철도학회 2009 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2009 No.5월
Sinbundang Line (SBL) Train moves the transition zone where is located between Jeongja station and Migeum station switched over from Communication Based Train Control (CBTC) system area to Automatic Train Control (ATC) system area and viceversa. The SBL train to move the between SBL and Bundang Line is needed to install the Specific Transmission Module (STM) on SBL Line for interface with Bundang Line; STM receives from speed code from Bundang Line. So we suggested the method to ensure mutual compatibility and reliability for train operation on each other signaling system.
장광동,김남,권오욱,Jang Kwang-Dong,Kim Nam,Kwon Oh-Wook 대한음성학회 2005 말소리 Vol.56 No.-
We propose a speech emotion recognition method for affective human-robot interface. In the Proposed method, emotion is classified into 6 classes: Angry, bored, happy, neutral, sad and surprised. Features for an input utterance are extracted from statistics of phonetic and prosodic information. Phonetic information includes log energy, shimmer, formant frequencies, and Teager energy; Prosodic information includes Pitch, jitter, duration, and rate of speech. Finally a pattern classifier based on Gaussian support vector machines decides the emotion class of the utterance. We record speech commands and dialogs uttered at 2m away from microphones in 5 different directions. Experimental results show that the proposed method yields $48\%$ classification accuracy while human classifiers give $71\%$ accuracy.
250km/h급 강체전차선로 시스템 개발을 위한 R-BAR 특성 고찰
배상준(Sang-Joon Bae),장광동(Kwang-Dong Jang),이기원(Ki-Won Lee),박윤철(Youn-Cheol Park) 대한전기학회 2015 전기학회논문지 Vol.64 No.3
An overhead rigid conductor system is mainly applied to the subway and recently studies on the rigid system have been conducted for applications such as tunnels of high-speed line and speed improvement of a conventional lines up to 250km/h. Power feeding performance which is the most important in a rigid system can be measured by contact force and characteristics of this contact force are related to the shape and material of the R-BAR. In this paper, we analyze the measurements of contact force, current heating temperature, impedance of a rigid conductor which was developed in Korea, after that we compare static characteristics of home and abroad rigid conductors which have various shapes and materials.
곡선구간에서의 전차선 편마모 개선을 위한 강체전차선 시스템 브래킷 개발
이상일(Sangil Lee),장광동(Kwang Dong Jang),배상준(Sangjoon Bae),김현웅(Hyun Woong Kim),김진우(Jin Woo Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.5
터널 및 지하구간의 곡선구간에서는 안전한 운행을 위해 캔트(cant)가 적용된다. 이때 기울어진 철도차량 판토그래프의 습동판과 강체전차선(R-BAR)이 기울어진 채 접촉하게 되며 전차선 편마모(side wear)가 발생, 교체주기가 단축돼 유지보수 비용이 상승하게 된다. 본 개발에서는 곡선구간에서 전차선의 편마모를 저감할 수 있는 경사조정형 브래킷 개발과 상호호환성에 대해 검증하였다.
250km/h급 강체전차선 시스템 개발을 위한 R-BAR 특성 고찰
배상준(Sangjoon Bae),장광동(Kwang Dong Jang) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.10
강체전차선 시스템은 지하철에 주로 적용되었으며, 최근 열차속도의 향상과 고속구간의 터널 적용을 위한 연구가 국내외에서 진행되어 왔다. 특히 해외에서는 최고속도 250km/h 구간에 적용 가능한 고속용 R-BAR 시스템이 개발되어 일부 고속 구간에 적용되었다. 강체전차선 시스템의 가장 중요한 특성인 급전성능은 접촉력으로 측정이 가능하며, 이러한 접촉력 특성은 R-BAR 의 형상 및 재질에 따른 정적특성과도 상관관계가 있다. 본 논문에서는 국내에서 개발된 R-BAR의 정적 특성 및 현장설치 검증을 위해 싱글 암 팬터그래프에서 측정한 접촉력 측정 결과를 분석하고, 국내외에서 개발된 R-BAR의 형상에 따른 정적특성 및 적용 알루미늄 합금 재료의 특성에 대해 3D 형상설계 툴을 이용하여 고찰한 결과로 250km/h급 R-BAR 개발 방향을 제시하고자 한다. The rigid catenary system is mainly applied to the subway and recently studies on the rigid catenary system have been conducted for applications such as tunnels of high-speed line and speed improvement of a convention lines. Especially in overseas, a high-speed rigid catenary system had been developed for maximum speed up to 250km/h and was applied to a commercial high-speed line. Power feeding performance which is most important in a rigid catenary system can be measured by contact force and characteristics of this contact force are related to the shape and material of the R-BAR. In this paper, we analyze the measurements of contact force of a rigid catenary system which was developed in Korea and tested with a single arm pantograph after that we compare static characteristics of home and abroad R-BAR’s which have various shapes and materials. Moreover, we also propose the development direction of high-speed R-BAR which is applicable to high-speed line up to 250km/h.
권오욱,권석봉,장규철,윤성락,김용래,장광동,김회린,유창동,김봉완,이용주,Kwon Oh-Wook,Kwon Sukbong,Jang Gyucheol,Yun Sungrack,Kim Yong-Rae,Jang Kwang-Dong,Kim Hoi-Rin,Yoo Changdong,Kim Bong-Wan,Lee Yong-Ju 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.8
We introduce a Korean speech recognition platform (ECHOS) developed for education and research Purposes. ECHOS lowers the entry barrier to speech recognition research and can be used as a reference engine by providing elementary speech recognition modules. It has an easy simple object-oriented architecture, implemented in the C++ language with the standard template library. The input of the ECHOS is digital speech data sampled at 8 or 16 kHz. Its output is the 1-best recognition result. N-best recognition results, and a word graph. The recognition engine is composed of MFCC/PLP feature extraction, HMM-based acoustic modeling, n-gram language modeling, finite state network (FSN)- and lexical tree-based search algorithms. It can handle various tasks from isolated word recognition to large vocabulary continuous speech recognition. We compare the performance of ECHOS and hidden Markov model toolkit (HTK) for validation. In an FSN-based task. ECHOS shows similar word accuracy while the recognition time is doubled because of object-oriented implementation. For a 8000-word continuous speech recognition task, using the lexical tree search algorithm different from the algorithm used in HTK, it increases the word error rate by $40\%$ relatively but reduces the recognition time to half. 교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.