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High-Performance Blue InGaN Laser Diodes With Single-Quantum-Well Active Layers
Ryu, H.Y.,Haleem, K.H.,Lee, S.N.,Jang, T.,Son, J.K.,Paek, H.S.,Sung, Y.J.,Kim, H.K.,Kim, K.S.,O.H. Nam,Park, Y.J.,Shim, J.I. IEEE 2007 Photonics Technology Letters Vol.19 No.21
<P>The authors report on the high-performance blue laser diodes (LDs) with an emission wavelength of ~448 nm employing InGaN single-quantum-well (QW) active layers. At 100-mW continuous-wave (CW) output power, operation current and voltage are, respectively, 150 mA and 5.3 V, corresponding to the wall plug efficiency of >12%, a record value for the single-mode InGaN LDs with blue wavelengths. The single QW blue LD showed normal temperature dependence of light output-current curves with the characteristic temperature of 170 K. In addition, we demonstrate a high level of catastrophic optical damage of >300 mW and long device lifetime under CW operation condition at room temperature.</P>
다양한 거리측도의 VQ를 이용한 우리말 단음절어의 전이구간 인식
백인찬,김민수,권영헌,이건상 漢陽大學校 工學技術硏究所 1996 工學技術論文集 Vol.5 No.1
We study word recognition by using the vector quantization. Using asymmetrical rate, transition intervals are detected from 686 monosyllables having the form of "14 initial consonants +7 single vowels + 7 final consonants". To recognize the transition intervals, the following steps are used. First of all, the LPC coefficients in the transition intervals are evaluated. And the vector quantization method is applied with various distance measure. According to the experimetal result, it is shown that recognition rate of speech by using the distance measure of lower order is better than that of higher order.
백인찬,이건상,김민수,권영헌 漢陽大學校 自然科學硏究所 1997 自然科學論文集 Vol.16 No.-
지속적으로 발성한 우리말 모음 / 이 / 에 대해 화자의 특징을 나타내는 벡터 양자화 코드북을 만들고 이를 이용하여 화자인식 실험을 실행하였다. 먼저 각각의 피치주기를 구하여, 분석 프레임의 길이를 피치주기의 정수배로 변화시켜 실험하였다. 이때 피치주기와, 코드북의 대표벡터 개수의 변화에 따른 인식결과를 비교하였다. 인식실험에 사용한 특징벡터로는 10차의 선형예측계수를 이용하였다. A speaker identification scheme using the speaker-based VQ codebook of a sustained vowel is proposed and tested. First of all, the pitch period of each speech is obtained, and the frame length with a number times of the pitch period is used. The experimental results by variation of the VQ-level of codebook and the pitch period are studied. The 10-dimension LPC vector is used as a feature vector.
유전자 알고리즘을 이용한 음성의 특징 벡터 코드북의 성능 분석
이건상,백인찬,서정파,전병우,권영헌 漢陽大學校 自然科學硏究所 1999 自然科學論文集 Vol.18 No.-
음성의 특징벡터 코드북을 형성하는 벡터 양자화 과정에서 진화 및 유전원리에 기초한 유전자 알고리즘으로 얻어진 코드북과 기존의 LBG알고리즘으로 얻은 코드북사이의 인식 성능을 비교하였다. 이를 위해 유전자 알고리즘에서 초기 개체집단을 형성할 때 훈련벡터들의 초기분포를 반영하도록 하였고, 유전 연산자로 교배와 돌연변이 연산자를 사용하였다. 인식 성능을 비교하기 위해 특징 벡터로는 주파수 대역별 에너지와 LSF계수를 사용하여 화자종속으로 인식실험을 수행하였다. 실험결과 LBG 알고리즘을 사용한 코드북보다 유전자 알고리즘을 사용한 코드북의 인식 성능이 우수함을 살펴 볼수 있었다. In the development of speech codebook by vector quantization method, we compared the performance of the codebook by LBG algorithms with that by genetic algorithms based on the biological process of evolution and genetic principle. We reflected a initial distribution of training vectors to set up a initial population in genetic algorithm. The crossover and mutation are used as genetic operators. We performed the recognition experiments in speaker-dependent method using the feature vectors as the nomalized energies in frequency domain and LSF coefficients. So we investigated the recognition performance of the codebook by the above two algorithms. We have known that the recognition performance of the codebook by the algorithm is better than that by the LBG algorithm.