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심층신경망을 이용한 짧은 발화 음성인식에서 극점 필터링 기반의 특징 정규화 적용
한재민,김민식,김형순 한국음향학회 2020 韓國音響學會誌 Vol.39 No.1
In a conventional speech recognition system using Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM), the cepstral feature normalization method based on pole filtering was effective in improving the performance of recognition of short utterances in noisy environments. In this paper, the usefulness of this method for the state-of-the-art speech recognition system using Deep Neural Network (DNN) is examined. Experimental results on AURORA 2 DB show that the cepstral mean and variance normalization based on pole filtering improves the recognition performance of very short utterances compared to that without pole filtering, especially when there is a large mismatch between the training and test conditions. 가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발 화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하 지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.
수은 원자에서의 공명 다광자 이온화 과정의 레이저 강도 의존성
한재민,정도영,차형기,김철중,이종민 한국광학회 1990 한국광학회지 Vol.1 No.1
Resonant multi photon ionization (RMPD of Hg atoms is studied by focusing a high-power laser into the ionization cell. The intermediate resonant state is taken as $6d^1D_2$ with the 4-photon resonance wavelength of 560.7 nm. The ionization signal is measured as Hg vapor pressure (0.1-3.0 Torr), laser intensity $(10-120GW/\textrm{cm}^2)$, and laser wavelength (559-569 nm) vary. AC Stark shift and line broadening of the resonant state $(6d^1D_2)$ are observed and the shift factor is measured to be $-0.6(cm^{-1}/GW/\textrm{cm}^2$. It is also observed that the ionization signal increases as the Hg vapor pressure increases up to a certain value of pressure, however, if the pressure further increases, the signal decreases. The order of non-linearity, which discribes the laser intensity dependence of ionization rate, is measured to be 3 at the resonance, and compared with the theoretical results.esults. 수은 원자 증기에 강한 레이저 광$(10-120GW/\textrm{cm}^2)$을 조사하여 수은 원자의 공명 다광자 이온화 과정을 연구하였다. 파장 560.7nm의 광자 4개를 흡수할 때 공명준위는 $6d ^1D_2$이다. 수은 증기압(0.1-3.0 Torr)과 레이저 파장(559-569nm)을 변화시키면서 큰 강도의 광원과 원자가 상호작용하여 생기는 AC Stark 이동과 line broadening의 변화를 조사하였고, 원자 밀도의 증가에 따라 이온화율의 증가가 둔화되다가 감소되는 것도 관측되었다. 이동계수 $\alpha$=0.6cm-1/GW/$\textrm{cm}^2$로 측정되었다. 특히, 이온화율의 레이저 강도 의존성을 나타내는 비선형 차수를 공명파장에서 측정한 결과 k=3을 얻었으며, 이론적인 결과와 비교하였다.
Dempster-Shafer Theory 를 이용한 스케쥴링 휴리스틱선정 지식습득
한재민,황인수 한국지능정보시스템학회 1995 지능정보연구 Vol.1 No.2
Most of solution methods in scheduling attempt to generate good solutions by either developing algorithms or heuristic rules. However, scheduling problems in the real world require considering more factors such as multiple objectives, different combinations of heuristic rules due to problem characteristics. In this respect, the traditional mathematical approach showed limited performance so that new approaches need to be developed. Expert system is one of them. When an expert system is developed for scheduling one of the most difficult processes faced could be knowledge acquisition on scheduling heuristics. In this paper we propose a method for the acquisition of knowledge on the selection of scheduling heuristics using Dempster-Shafer Theory(DST). We also show the examples in the multi-objectives environment.
한재민,이홍 한국경영학회 1999 Korea Business Review Vol.7 No.1
현대자동차는 국내시장의 협소성과 기술적 낙후성을 단시일 내에 극복하고 개발도상국가로는 최초로 독자모델을 개발하여 국제시장에 진입함으로써 개발도상국 산업발전경로의 독특한 사레가 되고 있다. 본 연구는 이러한 현대자동차의 성장 궤적을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 현대자동차의 성장을 4개의 세대로 구분 각 세대에서의 성장특성을 살펴본다. 세대구분은 다음과 같다. 코티나와 뉴코티나로 대표되는 제 1세대, 현대자동차 최초의 고유모델인 포니로 대표되는 제 2세대, 본격적인 수출전략 차종이 등장하는 제 3세대, 마지막으로 주요 핵심부품에서 기술자립화를 이루는 제 4세대. 이들 4세대를 중심으로 현대자동차가 어떤 성장의 경로를 걸어 왔는지를 진화적 관점에서 살펴본다.