Functional ultrasound imaging, such as elasticity imaging and micro-blood flow Doppler imaging, enhances diagnostic capability by providing useful mechanical and functional information about tissues. However, the implementation of functional ultrasound imaging poses limitations such as the storage of vast amounts of data in Radio Frequency (RF) data acquisition and processing. In this paper, we propose a sub-Nyquist approach that reduces the amount of acquired axial samples for efficient shear-wave elasticity imaging. The proposed method acquires data at a sampling rate one-third lower than the conventional Nyquist sampling rate and tracks shear-wave signals through RF signals reconstructed using band-pass filtering-based interpolation. In this approach, the RF signal is assumed to have a fractional bandwidth of 67 %. To validate the approach, we reconstruct the shear-wave velocity images using shear-wave tracking data obtained by conventional and proposed approaches, and compare the group velocity, contrast-to-noise ratio, and structural similarity index measurement. We qualitatively and quantitatively demonstrate the potential of sub-Nyquist sampling-based shear-wave elasticity imaging, indicating that our approach could be practically useful in three-dimensional shear-wave elasticity imaging, where a massive amount of ultrasound data is required.
Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.
The purpose of this study was to evaluate the clinical significance of ultrasonographic classification of fatty liver in three grades. From June 2018 to April 2019, 1047 patients (818 males and 229 females) diagnosed as fatty liver among 3607 patients who underwent abdominal ultrasonography at Busan screening center. Ultrasonography was classified into three grades: Grade I (mild fatty liver), Grade II (moderate fatty liver), and Grade III (severe fatty liver) according to the degree of parenchyma texture, acoustic attenuation, Obesity index, hematological test, and metabolic syndrome. The average age of men in each sex increased with the increase of the fatty liver. Body mass index (BMI) and waist circumference were significantly increased in both men and women (p=.000). hematological analysis showed that AST, ALT, ${\gamma}-GTP$, TG, fasting blood sugar, and glycated hemoglobin were significantly different from each other (p<.05). In women, ALT, ${\gamma}-GTP$ and TG showed a significant difference with increasing fatty liver (p<.05). The prevalence of metabolic syndrome was significantly increased in both sexes as the grade of fatty liver increased (p=.000). Based on the results of this study, it is suggested that the use of ultrasound - guided fatty liver according to severity may be useful for the treatment and follow - up of fatty liver if the liver grade is divided in consideration of hematological variables and metabolic syndrome.
Kim, Min-Ki;Yoon, Ji-Su;Hwang, Jeong-Jae;Yoon, Young-Bin
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.11a
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pp.187-199
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2011
The main objective of this study was investigation of natural gas flames in a lean premixed swirl-stabilized dump combustor with an attention focused on the effect of the various fuel-air mixing section geometry on the combustion instability characteristics. The multi-channel dynamic pressure transducers were located on the combustor and inlet mixing section region to observe combustion pressure oscillation and difference phase at each dynamic pressure measurement results. Dynamic pressures were also measured to investigate characteristics of combustion at the same time. The combustor and mixing section length was varied in order to have different acoustic resonance characteristics from 800 to 1800 mm in combustor and 470, 550, 870 mm in mixing section. We observed two dominant instability frequencies in this study. Lower frequencies were obtained at lower equivalence ratio region and it was associated with a fundamental longitudinal mode of combustor length. Higher frequencies were observed in higher equivalence ratio conditions. It was related to secondary longitudinal mode of coupled with the combustor and mixing section. In this instability characteristics, pressure oscillation of mixing section part was larger than pressure oscillation of combustor. As a result, combustion instability was strongly affected by acoustic characteristics of combustor and mixing section geometry.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.21
no.5
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pp.54-60
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2017
In order to identify the characteristics of the flame transfer function gain, cold-flow transfer function was introduced, which is the part of the combustion instability research. Nitrogen and carbon dioxide was used to obtain the cold-flow transfer function and input/output variables was measured by hot wire anemometry. Density and fluid flow rate affect the cold-flow transfer function gain and peak frequency. In addition, acoustic resonance frequency affects the peak frequency of gain in the fuel feeding line.
In this study, in order to investigate whether or not the emergency broadcasting sound generated from an emergency broadcasting speaker is clearly transmitted to the occupant through architectural sound simulation, when the loudspeaker for emergency broadcasting is installed at intervals of 25 m according to NFSC 202 for a rectangular hallway. The sound pressure level and speech intelligibility index were analyzed according to changes in building finishing materials. With a reflective material finishing, sound pressure level satisfied the standard while speech intelligibility index was low. As a result of applying the sound absorbing material finishing, clarity and speech transmission index was improved to a level that could be understood by the occupant, whereas the sound pressure level delivered to the occupant decreased in the same space.
Kim, Min-Ki;Yoon, Ji-Su;Hwang, Jeong-Jae;Yoon, Young-Bin
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.16
no.4
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pp.57-69
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2012
The main objective of this study was investigation of natural gas flames in a lean premixed swirl-stabilized dump combustor with an attention focused on the effect of the various fuel-air mixing section geometry on the combustion instability characteristics. The combustor and mixing section length was varied in order to have different acoustic resonance characteristics from 800 to 1800 mm in combustor and 470, 550, 870 mm in mixing section. We observed two dominant instability frequencies in this study. Lower frequencies were associated with a fundamental longitudinal mode of combustor length. Higher frequencies were related to secondary longitudinal mode of coupled with the combustor and mixing section. As a result, combustion instability was strongly affected by acoustic characteristics of combustor and mixing section geometry.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.28
no.3
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pp.3-14
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2021
Speech information of teachers is transmitted to students in classrooms so that appropriate aural environment should be provided for academic purposes. Many researches have been undertaken for classroom acoustics, and acoustic standards of domestic classrooms were suggested based on the reverberation time and background noise level. However, these standards are suitable for middle and high schools and so not consider the auditory ability by ages. As a precedent research, the present study was begun to suggest an acoustic standard for lower grade elementary school classrooms with children under age 9 who have not normal auditory ability. In order to do this, acoustic performances of the lower grade classrooms were measured and compared with the general classrooms. Also, change of acoustic parameters depending on the desk layout was measured and analyzed. The measured acoustic parameters were background noise, signal to noise ratio, RT, STI, D50, and IACC. As a result, it was found that background noise is exceed the standard of 35dB(A) at the schools along the road sides. Also, it was shown that most of acoustic parameters are higher in the classrooms built recently rather than the old classrooms. Generally, there are not much difference of acoustic parameters among the various desk layouts but, better acoustic performances are acquired at the center line and the seats near sound source. Also, Higher IACC was measured at the seats on the center line facing the source squarely.
In this study, machine learning-based clustering and classification of residential noise in apartment buildings was conducted using frequency and temporal characteristics. First, a residential noise source dataset was constructed . The residential noise source dataset was consisted of floor impact, airborne, plumbing and equipment noise, environmental, and construction noise. The clustering of residential noise was performed by K-Means clustering method. For frequency characteristics, Leq and Lmax values were derived for 1/1 and 1/3 octave band for each sound source. For temporal characteristics, Leq values were derived at every 6 ms through sound pressure level analysis for 5 s. The number of k in K-Means clustering method was determined through the silhouette coefficient and elbow method. The clustering of residential noise source by frequency characteristic resulted in three clusters for both Leq and Lmax analysis. Temporal characteristic clustered residential noise source into 9 clusters for Leq and 11 clusters for Lmax. Clustering by frequency characteristic clustered according to the proportion of low frequency band. Then, to utilize the clustering results, the residential noise source was classified using three kinds of machine learning. The results of the residential noise classification showed the highest accuracy and f1-score for data labeled with Leq values in 1/3 octave bands, and the highest accuracy and f1-score for classifying residential noise sources with an Artificial Neural Network (ANN) model using both frequency and temporal features, with 93 % accuracy and 92 % f1-score.
Many agricultural reservoirs in South Korea, constructed before 1970, have become aging facilities. The majority of small-scale reservoirs lack measurement systems to ascertain basic specifications and water levels, classifying them as unmeasured reservoirs. Furthermore, continuous sedimentation within the reservoirs and industrial development-induced water quality deterioration lead to reduced water supply capacity and changes in reservoir morphology. This study utilized Light Detection And Ranging (LiDAR) sensors, which provide elevation information and allow for the characterization of surface features, to construct high-resolution Digital Surface Model (DSM) and Digital Elevation Model (DEM) data of reservoir facilities. Additionally, bathymetric measurements based on multibeam echosounders were conducted to propose an updated approach for determining reservoir capacity. Drone-based LiDAR was employed to generate DSM and DEM data with a spatial resolution of 50 cm, enabling the display of elevations of hydraulic structures, such as embankments, spillways, and intake channels. Furthermore, using drone-based hyperspectral imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were calculated to detect water bodies and verify differences from existing reservoir boundaries. The constructed high-resolution DEM data were integrated with bathymetric measurements to create underwater contour maps, which were used to generate a Triangulated Irregular Network (TIN). The TIN was utilized to calculate the inundation area and volume of the reservoir, yielding results highly consistent with basic specifications. Considering areas that were not surveyed due to underwater vegetation, it is anticipated that this data will be valuable for future updates of reservoir capacity information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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