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      • 새로운 시간축 정규화 방법을 이용한 한국어 고립단어 인식기

        남명우,박규홍,노승용,Nam, Myeong-U,Park, Gyu-Hong,No, Seung-Yong 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3

        This paper suggests new method to get fixed size parameter from different length of voice signals. The efficiency of speech recognizer is determined by how to compare the similarity(distance of each pattern) of the parameter from voice signal. But the variation of voice signal and the difference of speech speed make it difficult to extract the fixed size parameter from the voice signal. The method suggested in this paper is to normalize the parameter at fixed size by using the 2 dimension DCT(Discrete Cosine Transform) after representing the parameter by spectrogram. To prove validity of the suggested method, parameter extracted from 32 auditory filter-bank(it estimates auditory nerve firing probabilities) is used for the input of neural network after being processed by 2 dimension DCT. And to compare with conventional methods, we used one of conventional methods which solve time alignment problem. The result shows more efficient performance and faster recognition speed in the speaker dependent and independent isolated word recognition than conventional method. 본 논문에서는 음성신호의 발성길이와 상관없이 일정한 크기의 파라미터를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 음성인식기의 성능은 음성신호에서 추출된 파라미터간의 유사도(패턴간의 거리)를 어떻게 비교하는지에 따라 결정된다. 그러나 화자에 따른 음성신호의 변이나 발성속도의 차이는 음성신호에서 일정한 크기의 파라미터 추출을 어렵게 한다. 제안한 방법은 음성신호에서 얻어진 파라미터를 스펙토그램의 형태로 표현한 뒤 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용해 일정한 크기의 파라미터로 정규화시키는 방법이다. 제안한 방법의 유효성을 입증하기 위해 청각세포를 모델링한 32개의 대역통과 필터로부터 얻어진 음성신호의 파라미터를 2차원 DCT 방법으로 가공한 후, 신경 회로망의 입력으로 사용하였다. 또한 기존 방법과의 인식률 비교를 위해 기존의 정규화된 입력을 구하는 방법 중 하나를 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 화자종속 및 화자독립 고립단어 인식에서 더 높은 인식률과 빠른 인식속도를 얻을 수 있었다.

      • iOS 환경에서 WiFi를 이용한 모바일 계측기기 제어기술 개발

        남명우(Myungwoo Nam),이광표(Kwang-pyo Lee),홍순관(Soonkwan Hong) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

        본 논문에서는 iOS 환경에서 모바일 계측장비를 제어할 수 있고 실시간 데이터 전송이 가능한 기술을 개발하였다. 개발에 사용된 하드웨어는 아이폰으로, 아이폰에 내장된 WiFi 기능을 이용하여 ad-hoc모드로 무선 네트워크를 구성한 후 모바일 계측장비와 연결하였다. 과거에 개발된 많은 산업용 전자기기들은 대부분 시리얼 포트를 내장하고 있으며 이를 이용하여 컴퓨터와 유선 통신하도록 개발되어졌다. 이 때문에 iOS 환경에서 모바일 계측장비와 무선 통신을 하기 위해서는 계측장비에 내장된 시리얼포트를 무선통신으로 변환해주는 어댑터가 필요하다. 본 연구에서는 WiFi/Serial 어댑터를 모바일 계측장비에 장착하여 iOS와 무선통신을 구현하였으며, 개발된 기술은 모바일 환경방사능 통합모니터링 시스템의 비상대응 지원 스마트폰 앱에 적용하여 성능을 입증하였다.

      • KCI등재

        실시간 교량 안전감시시스템 개발

        남명우(Nam Myung-Woo),양옥렬(Yang Ok-Yul),이영석(Lee, Young-Seok),오명관(Oh Myoung-Kwan) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.1

        논문에서는 교량의 구조건전도를 실시간 감시할 수 있는 안전감시시스템인 BMSWare를 개발하였다. 개발 된 시스템은 웹을 기반으로 실시간 안전감시가 가능하며 다양한 규모의 교량에 사용할 수 있도록 범용성을 목표로 개발되었다. 또한 각 교량들이 위치한 다양한 환경에서 신뢰성 있는 데이터를 수집할 수 있도록 다양한 제품의 로거 (logger)와 센서들을 접목할 수 있으며, 프로그램의 수정없이 수집된 데이터를 가공할 수 있는 기능을 포함한다. 개발 된 시스템은 독자적으로 교량에서 데이터를 수집하여 운용할 수 있는 기능과 수집된 데이터를 관리사무실의 메인 서 버에 주기적으로 백업하며 실시간으로 교량상태를 전송할 수 있는 기능 등 두 가지 형태의 기능을 가지고 있다. 또한 새로운 교량에 적용이 용이하며 위기상황에 적절히 대응할 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치 되어 운영 중에 있으며 평가결과, 시스템의 안정성과 효율성을 입증하였다. In this paper, we developed the BMSWare(Bridge Management System Middleware) for bridge safety surveillance in real time processing. The developed system operates on web and considers the general monitoring application for bridges. In various environments in geographical location of bridge, it can obtain reliably data from various logger and sensors without re-programming. The main functions of the developed system include the acquisition, processing, backup and transmission of the collected sensor data. It was proved to be the safety and effectiveness by application of Mooyeong bridge.

      • KCI등재후보

        표준 부호 디지트 코딩을 이용한 비가청 이진 랜덤 신호 발생에 관한 연구

        남명우(Nam, MyungWoo),이영석(Lee, Young-Seok) 한국정보전자통신기술학회 2015 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.8 No.4

        디지털 워터마킹은 인간의 감각으로 감지할 수 없고 통계적인 방법에 의하여 검출되지 않는 정보를 디지털 데이터에 삽입하는 기술이다. 일반적으로 디지털 음향 신호에 대한 워터마킹은 의미 있는 정보를 갖는 이진 시퀀스를 원래의 디지털 음향 신호에 삽입하여 구현한다. 그러나 삽입된 이진 정보는 원래의 디지털 음향 신호의 관점에서는 잡음으로 작용하여 원래의 음향 신호를 왜곡 시키거나 열화 시키는 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 인간의 가청 주파수 영역에서 이진 정보의 삽입으로 인한 원 음향 정보의 왜곡을 최소화시킬 수 있는 이진 정보 발생 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 표준부호 디지트 코딩을 이용한 방법으로서 인접한 데이터간의 주파수 간섭을 최소화 하여 인간의 가청 주파수 영역에서의 이진 정보 시퀀스의 영향을 최소화 하도록 구현하였다. 제안한 방법은 일반적인 이진 정보발생 방법과 주파수 분석 비교를 통하여 성능을 평가하였다. Digital watermarking is imperceptible and statistically undetectable information embeds into digital data. Most information in digital audio watermarking schemes have used binary random sequences. The embedded binary random sequence distorts and modifies the original data while it plays a vital role in security. In this paper, a binary random sequence to improve imperceptibility in perceptual region of the human auditory system is proposed. The basic idea of this work is a modification of a binary random sequence according to the frequency analysis of adjacent binary digits that have different signs in the sequence. The canonical signed digit code (CSDC) is also applied to modify a general binary random sequence and the pair-matching function between original and its modified version. In our experiment, frequency characteristics of the proposed binary random sequence was evaluated and analyzed by Bark scale representation of frequency and frequency gains.

      • 경험 모드 분석법을 이용한 FXLMS 알고리즘

        남명우(Nam, Myung-Woo),박진홍(Park, Jin-Hong) 한국산학기술학회 2008 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

        소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발 생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리 즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속 도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.

      • KCI등재

        EMD를 이용한 초음파 비파괴 평가용 3차원 영상처리 소프트웨어 개발

        남명우(Nam Myung-Woo),이영석(Lee, Young-Seok),양옥렬(Yang Ok-Yul) 한국산학기술학회 2008 한국산학기술학회논문지 Vol.9 No.6

        본 논문은 핵발전소 증기발생기의 초음파 비파괴 검사용 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 A, B, C, D 스캔과 같은 고전적인 해석방법뿐만 아니라 3차원 영상처리 기법을 이용하여 증기발생기 내부에 발생한 결함을 해석하고 검출할 수 있다. 결함의 3차원 영상은 핵발전소의 파이프라인으로부터 얻어진 l차원 초음파 데이터를 EMD(Empirical Mode Decomposition)로 분석해 결함의 위치를 구하고 voxel을 이용하여 구현하였다. 얻어진 3차원 영상은 2차원 해석방법을 사용하지 않더라도 결함의 위치, 형태, 크기 등과 같은 유용한 정보를 얻는데 용이하다. 개발된 프로그램은 이미 결함의 위치 및 모양, 크기 등을 알고 있는 시편의 측정에 사용하여 프로그램의 정확성을 검증하였고, 3차원 영상으로 결함의 입체적 모양을 구현하였다. This paper describes a development of Ultrasonic NDE software to analyze steam generator of nuclear power plant. The developed software includes classical analysis method such as A, B, C and D-scan images. And it can analyze the detected internal cracks using 3D image processing method. To do such, we obtain raw data from specimens of real pipeline of power plants, and get the envelope signal using Empirical Mode Decomposition from obtained ultrasonic I-dimensional data. The reconstructed 3D crack images offer useful information about the location, shape and size of cracks, even if there is no special 2D image analysis technique. The developed analysis software is applied to specimens containing various cracks with known dimensions. The results of application showed that the developed software provided accurate and enhanced 2D images and reconstructed 3D image of cracks.

      • KCI등재

        스태킹 앙상블을 이용한 병렬 네트워크 이상호흡음 분류 모델

        남명우(Myung-woo Nam),최영진(Young-Jin Choi),최회련(Hoe-Ryeon Choi),이홍철(Hong-Chul Lee) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.11

        최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다. As the COVID-19 pandemic rapidly changes healthcare around the globe, the need for smart healthcare that allows for remote diagnosis is increasing. The current classification of respiratory diseases cost high and requires a face-to-face visit with a skilled medical professional, thus the pandemic significantly hinders monitoring and early diagnosis. Therefore, the ability to accurately classify and diagnose respiratory sound using deep learning-based AI models is essential to modern medicine as a remote alternative to the current stethoscope. In this study, we propose a deep learning-based respiratory sound classification model using data collected from medical experts. The sound data were preprocessed with BandPassFilter, and the relevant respiratory audio features were extracted with Log-Mel Spectrogram and Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Subsequently, a Parallel CNN network model was trained on these two inputs using stacking ensemble techniques combined with various machine learning classifiers to efficiently classify and detect abnormal respiratory sounds with high accuracy. The model proposed in this paper classified abnormal respiratory sounds with an accuracy of 96.9%, which is approximately 6.1% higher than the classification accuracy of baseline model.

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