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최관선,Choi, Kwan Seon 한국시스템엔지니어링학회 2020 시스템엔지니어링학술지 Vol.16 No.2
This paper is the result of a study conducted in the ship concept design stage on the concept of system integration of the submarine rescue systems to be mounted and operated on the next submarine rescue ship (ASR-II Batch II) of the Korean Navy. In this paper, the concept of realization of naval ship system integration is considered, the operational concept of the next submarine rescue ship is analyzed, the requirements of the rescue operation system were analyzed, and the conceptual architecture (draft) of the rescue operation system was designed and proposed to meet the naval ship system integration policy.
최관선,정하교,박태유,전제환,Choi, Kwan-Seon,Jeong, Ha-Gyo,Park, Tae-Yoo,Jeon, Je-Hwan 한국국방경영분석학회 2011 한국국방경영분석학회지 Vol.37 No.1
이 연구는 무인항공기 체계운용 효과도를 고려한 임무분석연구를 다룬다. 이 임무분석절차는 (1) 기본 MANA 모델 시나리오 생성, (2) 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, (3) 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, (4) Data Farming 및 일괄처리에 의한 모델 수행, (5) 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 이루어진다. 임무분석결과로 독립변수의 종속변수(운용 효과도)에 영향을 마치는 정도는 식별거리, 탐지 폭, 비행고도, 비행속도, 센서 개구각, 식별확률 순으로 작아지고, 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우 운용효과가 10.2% 증가할 수 있음을 제시한다. This paper deals with a study on mission analysis considering the effectiveness measurement of UAV system operations. This mission analysis process is composed of 5 steps; (1) creation of a base model in MANA, (2) design of input parameter set using experiment design, (3) mapping input parameter set to the MANA scenario file, (4) data farming and model run in batch process, and (5) statistical analysis of the simulation result. In the result of this study, the effect of input parameter to the dependent parameter was shown to decrease in the order classification range, sweep width, height, speed, FOV(Field of view), and classification probability. The study also shows that the operational effectiveness of an improved scenario proposed can increase 10.2% from the base scenario.
신경회로망을 이용한 연속음성중 키워드(Keyword)인식에 관한 연구
최관선,한민홍 한국경영과학회 1993 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.1
본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편(波形素片) 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전 보조시스템 및 주행안내시스템의 옵성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.
한국어 연속음성중 키워드 인식을 위한 One - Pass 알고리즘의 개선방안
최관선(Kwan-Seon Choi),한민홍(Min-Hong Han) 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지 Vol.22 No.2
본 논문에서는 한국어 연속음성중 키워드를 인식하기 위하여 One-Pass 알고리즘의 개선방안을 제시한다. 인식모델은 반연속 은닉 마코프모델로 이산 VQ(vector quantization)를 이용하며, 동적인 혼합수를 갖는 단일변수 혼합 가우시안 확률밀도함수로 단순하게 모델화 되었다. One-Pass 알고리즘의 개선은 낮은 Likelihood와 높은 기간벌점(duration penalty)을 갖는 부적합한 준 음절에 대해서는 경로분기를 중단하는 방법으로 인식률을 향상시켰고, 탐색시 단지 바로 전에 검사된 프레임과 상이한 프레임만 검사함으로써 계산시간을 단축시켰다. 시스템의 인식실험은 화자종속으로 160회 실시되었으며, 실험에 사용된 연속음성은 이동로보트 동작의 통제명령어이다. 실험결과는 개선된 One-Pass 알고리즘을 사용하였을 때 99.7%의 높은 인식률을 보였고, 기존 방법보다 약 30%정도 감소된 계산시간을 보였다. This paper presents an improvement of One-Pass algorithm for keywords spotting in Korean continuous speech. Recognition model uses a SCHMM(Semicontinuous Hidden Markov Model) with discrete VQ(vector quantization), and the SCHMM with discrete VQ is a simple model that is composed of a variable mixture Gaussian probability density function with dynamic mixture number. One-Pass algorithm is improved such that recognition rates are enhanced by fathoming any undesirable semisyllable with the low likelihood and the high duration penalty, and computation time is reduced by testing only the frame which is dissimilar to the previously tested frame. Experiment has been made to control mobile robot movements using continuous speech command. In recognition experiments with 160 data for speaker-dependent case, the improved One-Pass algorithm has shown recognition rates as high as 99.7% and has reduced compution time by about 30% compared with the currently available One-Pass algorithm.