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필러 모델과 음소 모델 네트워크를 이용한 비인식 대상 문장 거부
이병혁,하진영 강원대학교 정보통신연구소 2005 정보통신논문지 Vol.9 No.-
Non-recognition utterance rejection is very important to improve the confidence of speech recognition system. Research efforts have been made for out-of-vocabulary word rejection. However, little attention has been paid to non-recognition sentence rejection. According to the appearance of pronunciation correction systems using speech recognition technology, it is needed to reject non-recognition sentences to provide users with more accurate and robust results. In this paper, we introduce three recognition network structures - phone-level, word-level, and sentence-level filler model network - using phone models and filler models to implement non-recognition sentence rejection system. We present three types of filler models: VC(Voiced Consonant), C(unvoiced Consonant), and V(Vowel) in the recognition network. Several experiments were performed to select the best network structure. We found that the word-level filler model network outperforms both phone-level model network and sentence-level filler model network. In addition, another experiment has been performed to find an optimal garbage ratio threshold according to the number of words in each target sentence. Experimental results show that we can achieve better performance using a length dependent threshold than using a constant threshold in terms of the average of FAR and FRR.
Assessment of mOMV adjuvant efficacy in the pathogenic H1N1 influenza virus vaccine
Lee, Byeong-Jae,Kwon, Hyeok-il,Kim, Eun-Ha,Park, Su-Jin,Lee, Sang-Ho,Choi, Young Ki,Kim, Sang-Hyun 대한백신학회 2014 Clinical and Experimental Vaccine Research Vol.3 No.2
<P><B>Purpose</B></P><P>Since the pandemic (H1N1) 2009 virus has been a seasonal flu which still poses great human health concerns worldwide, vaccination would be considered as the most effective strategy to control the influenza virus spreading. Here, we assessed adjuvant efficacy of modified outer membrane vesicle (mOMV) towards the pandemic H1N1 split antigen.</P><P><B>Materials and Methods</B></P><P>For this study, mice were vaccinated twice with various amount of antigen (0.05, 0.1, and 0.5 µg/dose hemagglutinin [HA]) that were mixed with mOMV, aluminum hydroxide (alum), and MF59, as well as the combined adjuvant comprising the mOMV plus alum.</P><P><B>Results</B></P><P>We found that all the adjuvanted vaccines of A/California/04/09 (CA04, H1N1) containing HA antigen more than 0.1 µg/dose protected effectively from lethal challenge (maCA04, H1N1) virus, compared to the antigen only group. Furthermore, vaccinated mice received as low as 0.05 µg/dose of the split vaccine containing the combined adjuvant (10 µg of mOMV plus alum) showed a full protection against lethal challenge with H1N1 virus. Taken together, these results suggest that mOMV can exert not only the self-adjuvanticity but also a synergy effect for the vaccine efficacy when combined with alum.</P><P><B>Conclusion</B></P><P>Our results indicate that mOMV could be a promising vaccine adjuvant by itself and it could be used as a vaccine platform for development of various vaccine formulations to prepare future influenza pandemic.</P>
Adjuvant Efficacy of mOMV Against Avian Influenza Virus Infection in Mice
Byeong-Jae Lee,Min-Suk Song,Philippe Noriel Q. Pascua,Hyeok-il Kwon,Su-Jin Park,Eun-Ha Kim,Arun Decano,Se Mi Kim,Gyo Jin Lim,Sang-Ho Lee,Kyu-Tae Chang,Sang-Hyun Kim,Young Ki Choi 한국실험동물학회 2014 한국실험동물학회 학술발표대회 논문집 Vol.2014 No.2
비인식대상 문장 거부 기능을 위한 음소 기반 인식 네트워크의 구성에 관한 연구
이병혁(Byeong-Hyeok Lee),하진영(Jin-Young Ha) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록, 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 작용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.
태양전지 interconnect ribbon용 Sn-Bi계 무연솔더 연구
강인구(Gang, In-Gu),김혁종(Kim, Hyeok-Jong),김도형(Kim, Do-Hyeong),김진식(Kim, Jin-Sik),김효재(Kim, Hyo-Jae),원수현(Won, Su-Hyeon),조성훈(Jo, Seong-Hun),이상권(Lee, Sang-Gwon),하정원(Ha, Jeong-Won),최병호(Choe, Byeong-Ho) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.05
Sn-Ag계 합금은 대표적인 무연 솔더 조성으로 전자제품의 실장 및 접합에 적용되어 왔으며, 태양전지 분야에서도 모듈의 전극과 bus바로 사용되는 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 최근 Ag 가격의 급격한 상승과 솔더 접합부의 신뢰성을 보다 향상시키고자 Ag의 함량을 줄이고 다원계 합금 조성의 무연 솔더 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 실험에서는 기존의 연구 결과를 바탕으로 Sn-1.0Ag-0.5Cu-0.4In 4원계 무연솔더 조성에 Bi를 첨가하여 최적의 융점과 용융구간을 가지는 5원계 Sn-Ag-Cu-In-Bi 계 솔더 합금을 설계하였다. 이 설계된 합금은 기존의 유연 솔더인 Sn-Pb와 대표적인 무연 솔더인 Sn-3.5Ag와 각각의 특성을 비교 분석하였다. 젖음성을 평가하기 위하여 wetting balance tester를 이용하여 실험을 행하였고 Differential Scanning Calorimetry(DSC)를 분석하여 젖음 정도와 조성 분석 및 고상점과 액상점 등의 녹음 거동을 확인하였다. 또한 각각의 조성별 전단응력에 따른 파괴 거동을 분석하였다.