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특징벡터의 상관관계에 의한 한글 단모음 음성인식에 관한 연구
박지호,김중규 成均館大學校 科學技術硏究所 1994 論文集 Vol.45 No.2
본 논문에서는 통계적 처리에 의한 한글 단모음 인식 판별법을 제시하려고 한다. 본 논문에서 제시하는 새로운 음성 판별 방법은 기존의 알고리즘에서 요구되는 긴 학습시간과 많은 수행단계, 그리고 인식시의 대용량 메로리에 비해 짧은 수행 시간과 함께 높은 인식률을 동시에 보장할 수 있다. 본 연구에서는 음성 파형과 그 음성의 특징 파라미터를 음성과 화자의 특징을 포함하는 Random Process로 가정하고, 단모음의 경우 각 프레임에서 음성 파형 및 LPC계수, LPC계수 Spectrum과 같은 특징 파라미터들이 거의 일정하다는 것에 착안하여, 각 음성 파형에서 나오는 평균 LPC log spectrum을 모음별로 구분하여 그 평균들로 기준 패턴을 만든다. 또, 각 음성파형의 특징파라미터를 Ramdom Process로 가정하여 그 평균들로 기준 패턴을 만든다. 또, 각 음성파형의 특징파라미터를 Ramdom Process로 가정하고 입력파형의 평균 LPC log spectrum과 기준 패턴 Set의 Vector 들간의 Ramdom Correlation Coefficient를 각각 구한 후 그중 가장 큰 Correlation Coefficient값을 갖는 기준 Vector에 의한 음성을 입력신호의 음성으로 인식한다. 이러한 판별법은 성도모델이 정확히 나타나고 빠른 추출이 가능한 LPC Parameter를 기반으로 하고 또한 Distance measure, 즉 Correlation Coefficient를 계산하는데 걸리는 시간이 매우 짧기 때문에 기존의 방법에 비해 전체적인 Processing Time을 훨씬 더 줄일 수 있을 것이다. 본 실험에서는 새로운 알고리즘을 검증하기 위하여 9명의 화자가 3번식 발음한 단모음 8개의 Data를 사용하였으며 화자독립 음성인식의 경우 96.30%, 화자종속 음성인식의 경우 100%의 인식률을 보였다. In this paper, we propose a statistical recognition algorithm for isolated words and applied it to Korean vowels. The proposed scheme requires relatively short processing time with reasonably high performance, compared to existing conventional algorithms which need rather longer period of training as well as much larger capacity of memory. In this research, we assume that the speech waveform and associated feature parameters are random processes, and we form the reference pattern of each speech with the mean LPC log spectrum averaged over the frames. This is feasible since the speech waveform of Korean vowels can be considered stationary over the duration of signals. Then, we compute the correlation coefficient between the feature parameters (i.e. the LPC log spectrum) of the input speech and those of reference vectors, and choose the speech signal among reference patterns which renders the highest correlation with the input as the recognized vowel. Since this method is based on the LPC parameters which provide an accurate model of vocal tract and can be extracted very quickly from the speech waveform, and since the computation time required for the distance measure (i.e. the correlation coefficient) is fractional, the overall processing time for recognition could be very much shortened. We tested the proposed algorithm with eight Korean vowels spoken by nine male speakers three times each, and showed 96.3% recognition rate for speaker independent case and 100% for speaker dependent case respectively.
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Identification of Prognostic Factors for In-Hospital Mortality in Acute Mesenteric Ischemia
박지호,정상호,곽승진,박태진,정치영,주영태,정은정,홍순찬,최상경,하우송,이영준 대한혈관외과학회 2012 Vascular Specialist International Vol.28 No.3
Purpose: The purpose of this study was to determine the prognostic factors and risk scorings that could have an impact on the in-hospital mortality of acute mesenteric ischemia (AMI). Methods: Forty consecutive patients received an operation due to AMI between January 2001 and June 2009. The hospital medical charts and clinical records were retrospectively reviewed. Clinical features, laboratory findings, operative findings, surgical procedure, and prognostic scoring system were collected and assessed as possible the prognostic factors for in-hospital mortality. Results: The overall hospital mortality rate was 32.5% (13/40). In a univariate analysis, significant predictors of in-hospital mortality were decreased mentality (P=0.029), shock at admission (P=0.006), symptom duration (P=0.011), blood urea nitrogen (P=0.029), serum creatinine (P<0.001), glucose (P=0.004), total bilirubin (P=0.044), aspartate aminotransferase (P=0.001), lipase (P=0.039), pH (P=0.014), bicarbonate (P=0.027), prothrombin time-international normalized ratio (P=0.006), activated partial thromboplastin time (P=0.004), length of remnant bowel (P=0.008), postoperative inotropics (P=0.007), Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (P=0.009), and American Society of Anesthesiologists (ASA) grading (P=0.005). In a multivariate analysis, the variables hyperglycemia (P=0.013) and higher ASA (>II) (P=0.02) were identified as independent prognostic factors of in-hospital mortality. Conclusion: In conclusion, the prognostic factors in AMI who have hyperglycemia (>200 mg/dL) and high ASA grading (>II) are truly associated with very high in-hospital mortality.
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박지호,허태원,안인모,이현우,정재륜,우정인 한국조명전기설비학회 2001 조명·전기설비학회논문지 Vol.15 No.6
본 논문에서는 UPS용 인버터의 강인한 디지털제어를 위하여 인버터 출력측 LC필터의 커패시터 전압과 전류의 2중 제어루프로 구성된 새로운 제어기법을 제안한다. 제안된 전압·전류의 2중 제어루프는 전압 제어루프의 커패시터 전압을 전류 제어루프의 커패시터 전류의 위상중심으로 두고, 2중 데드비트 제어를 수행함으로써 커패시터 전류의 위상지연이 보상된 완전한 진상전류 제어가 가능하게 된다. 전류 제어루프는 디지털 제어기의 시간 지연요소를 시스템의 고유한 파라미터로 가정한 2차 데드비트 제어기로 설계하여 디지털 제어기의 고유한 연산 지연시간에 의한 성능저하를 개선한다. 또한, 외란에 의한 데드비트 제어의 영향을 제거하기 위하여 부하전류 예측기법을 전류 제어루프에 부가하여 외란을 피드포워드 보상함으로써 외란에 강인한 전류제어를 수행한다. This paper deals with a novel full digital control of the single-phase PWM(Pulse Width Modulation) inviter for UPS(Uninterruptible Power Supp1y). The voltage and current of output filter capacitor as a state variable are the feedback control input. In the proposed scheme a double deadbeat control consisting of minor current control loop and major voltage control loop have been developed In addition, a second order deadbeat currents control which should be exactly equal to its reference in two sampling time without error and overshoot is proposed to remove the influence of the calculation time delay. The load current prediction is achieved to compensate the load disturbance. The simulation and experimental result shows that the proposed system offers an output voltage with THD(Total Harmonic Distortion) less than 5% at a full nonlinear load.
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박지호,차경현,김경호,이동창,손기준,김진영 한국위성정보통신학회 2015 한국위성정보통신학회논문지 Vol.10 No.2
본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 요인에 따른 범죄 예측 알고리즘을 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집 하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하였으며, 통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄예측 알고 리즘 구현을 위해 베이지안 네트워크를 적용하였으며, 범죄발생 요인으로서 공간적, 인구적, 사회적 특성 및 요일, 시간, 날씨와 같은 기타 요인으로 베이지안 네트워크의 노드를 구성하였다. 제안한 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다 는 것을 파악할 수 있었으며, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고, 범죄예측 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다. In this paper, we proposed and implemented a crime prediction algorithm based upon crime influential factors. To collect the crime-related big data, we used a data which had been collected and was published in the supreme prosecutors’office. The algorithm analyzed various crime patterns in Seoul from 2011 to 2013 using the spatial statistics analysis. Also, for the crime prediction algorithm, we adopted a Bayesian network. The Bayesian network consist of various spatial, populational and social characteristics. In addition, for the more precise prediction, we also considered date, time, and weather factors. As the result of the proposed algorithm, we could figure out the different crime patterns in Seoul, and confirmed the prediction accuracy of the proposed algorithm.
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