The human voice is one of the easiest methods for the information transmission between human beings. The characteristics of voice can vary from person to person and include the speed of speech, the form and function of the vocal organ, the pitch tone, speech habits, and gender. The human voice is a key element of human communication. In the days of the Fourth Industrial Revolution, voices are also a major means of communication between humans and humans, between humans and machines, machines and machines. And for that reason, people are trying to communicate their intentions to others clearly. And in the process, it contains various additional information along with the linguistic information. The Information such as emotional status, health status, part of trust, presence of a lie, change due to drinking, etc. These linguistic and non-linguistic information can be used as a device for evaluating the individual's credit worthiness by appearing in various parameters through voice analysis. Especially, it can be obtained by analyzing the relationship between the characteristics of the fundamental frequency(basic tonality) of the vocal cords, and the characteristics of the resonance frequency of the vocal track.In the previous research, the necessity of various methods of credit evaluation and the characteristic change of the voice according to the change of credit status were studied. In this study, we propose a personal credit discriminator by machine learning through parameters extracted through voice.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.689-699
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2022
Recently, high productivity capabilities have been improved due to the application of advanced technologies in various industries, but in the construction industry, productivity improvements have been relatively low. Research on advanced technology for the construction industry is being conducted quickly to overcome the current low productivity. Among advanced technologies, 3D scan technology is widely used for creating 3D digital terrain models at construction sites. In particular, the 3D digital terrain model provides basic data for construction automation processes, such as earthwork machine guidance and control. The quality of the 3D digital terrain model has a lot of influence not only on the performance and acquisition environment of the 3D scanner, but also on the denoising, registration and merging process, which is a preprocessing process for creating a 3D digital terrain model after acquiring terrain scan data. Therefore, it is necessary to improve the terrain scan data processing performance. This study seeks to solve the problem of density inhomogeneity in terrain scan data that arises during the pre-processing step. The study suggests a 'pixel-based point cloud comparison algorithm' and verifies the performance of the algorithm using terrain scan data obtained at an actual earthwork site.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.59-68
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2022
This paper presents a method for 1:1 verification by comparing the similarity between the given real product image and the drawing image. The proposed method combines two existing CNN-based deep learning models to construct a Siamese Network. After extracting the feature vector of the image through the FC (Fully Connected) Layer of each network and comparing the similarity, if the real product image and the drawing image (front view, left and right side view, top view, etc) are the same product, the similarity is set to 1 for learning and, if it is a different product, the similarity is set to 0. The test (inference) model is a deep learning model that queries the real product image and the drawing image in pairs to determine whether the pair is the same product or not. In the proposed model, through a comparison of the similarity between the real product image and the drawing image, if the similarity is greater than or equal to a threshold value (Threshold: 0.5), it is determined that the product is the same, and if it is less than or equal to, it is determined that the product is a different product. The proposed model showed an accuracy of about 71.8% for a query to a product (positive: positive) with the same drawing as the real product, and an accuracy of about 83.1% for a query to a different product (positive: negative). In the future, we plan to conduct a study to improve the matching accuracy between the real product image and the drawing image by combining the parameter optimization study with the proposed model and adding processes such as data purification.
The flexors and extensors of the knee joint are essential for maintaining body stability. The purpose of this study was to investigate the correlation between the isokinetic parameters of the knee flexor and extensor muscles and the function of the lower extremity muscles. Twenty-two healthy adults participated in this study. The time to peak torque (TTP), acceleration time (AT), and peak torque (PT) of the knee flexor and extensor muscles were measured. A 20m sprint, Sargent jump, one leg hop test, and side shuffle were measured to evaluate lower extremity function. The correlation between each variable was analyzed using Pearson correlation coefficient. PT of the knee flexor showed a significant correlation with single leg hops and 6M hops in a single leg. PT of knee extensors was found to be significantly correlated with Sargent jumps and triple hops. Based on the results of this study, we suggest that the strength of the knee flexor and extensor muscles has the potential to be used to predict lower extremity function.
This study performed a trichlorfon (TCF) residue and pharmacokinetic analysis with Japanese eels, Anguilla japonica, to obtain baseline data to establish the maximum residue level (MRL) of TCF in A. japonica. After dipping A. japonica in 30 ppm and 150 ppm of TCF at 28℃ and 18℃, drug residue in the body was analyzed with LC-MS/MS, and these results were further analyzed with the PK solver program to obtain the pharmacokinetic parameters of TCF in the serum, muscles, and liver. The maximum concentrations (Cmax) in the serum, muscles, and liver were 25.87-357.42, 129.91-1043.73, and 40.47-375.20, respectively, and the time to maximum concentration (Tmax) was 0.13-1.32h, 1.17-3.34h, and 0.14-5.40h, respectively. The terminal elimination half-life (T1/2) was 2.13-3.92h, 5.30-10.35h, and 0.65-13.81h, respectively. In the 30 mg/L concentration group, TCF was not detected in the serum of eels 96 hours after bathing, and was below the detection limit after 336 hours in muscle and liver. On the other hand, in the 150 mg/L concentration group, TCF was not detected in the serum of eels 336 hours after bathing, but was detected in muscle and liver at 336 hours. In conclusion, the results of this study would be useful in establishing the MRL of TCF in farmed A. japonica.
The brittleness of rocks plays an important role in determining the fragmentation and failure behavior of rock. However, there is still no standard method to evaluate the brittleness of rock, and previous studies have suggested the several definitions for estimation of brittleness of rock. Even in the process of mechanical rock excavation and drilling, the brittleness of rock is considered as an important property for evaluating the excavation efficiency of mechanical excavators or boreability of rock. The previous studies have been carried out to investigate the correlation between different brittleness of rock and cutting efficiency and boreability of rock. This study introduced a method for calculating the brittleness of rock from punch penetration test, and analyzed the correlation between the brittleness of rock calculated by the uniaxial compressive and Brazilian tensile strengths and that from punch penetration test. From the results of correlation analysis, the relationship between various brittleness was confirmed, and it was found that PSI and BI3 showed a good correlation with the strength-based brittleness index. In addition, the results indicated that B3 and B4 are suitable to represent the brittleness of rock in the field of mechanical rock excavation.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.4
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pp.86-90
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2023
The packaging of electronic devices performs a protective function to ensure that their durability and reliability are not affected by changes in the operating environment caused by external factors. Recent advances in materials have led to ongoing research into bonded packaging of heterogeneous materials such as polymers and inorganic materials in electronic devices. In this packaging process, it is important to have a binding that joins the materials and ensures the operating environment, which includes adhesion to the substrate, corrosion and oxidation resistance through moisture removal, and durability. In this study, the hygroscopicity of the coating layer by modifying the polymer surface based on PVA was evaluated by controlling and measuring the contact angle, and the adhesion was confirmed by applying water-based ink and testing according to ASTM_D3363. For the durability of the polymer surface, the IPL post-treatment process was used to improve the hardness and toughness against applied voltage, and the pencil hardness test and nanoindentation test were conducted. Through this, we analyzed and proposed solutions to ensure the reliability and durability of polymer devices in polymer microfabrication against environmental factors such as moisture, temperature fluctuations and adhesion, and surface abrasion.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.6
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pp.704-711
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2023
This paper discusses the control method of BLDC(Brushless Direct Current) motor that has similar electrical characteristics with DC motor but has improved its lifespan and reliability. The BLDC motor can improve durability and speed stability by using rotor position information to eliminate commutators that require mechanical contact with DC motors. In this study, a controller for a DC motor was designed based on the fact that the current in the windings of a BLDC motor is a square-wave current like the current flowing in the armature of a DC motor. Next, the designed controller was applied to a 3-phase BLDC motor to confirm the effectiveness of the controller. In detail, a single-phase DC motor with electrical parameter values of a three-phase BLDC motor was modeled and a PI controller for motor speed control was designed by applying the root locus method to the derived system. The speed control simulation of the DC motor was performed to confirm the validity of the controller, and the same controller was applied to the speed control of the 3-phase BLDC motor implemented in MATLAB. From the simulation, similar results of the DC motor were obtained in the 3 phase BLDC motor and confirmed the usefulness of the proposed control scheme.
Mijin Yoon;Janghoon Seo;Dong-Woo Park;Chanjae Lee;Intae Kim;Dong Nam
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.6
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pp.688-696
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2023
In the present study, free roll decay and resistance performances of fishing vessels were evaluated with the combinations and variations of in the parameters of appendages which are attached to improve motion performance of fishing vessels. Computational Ffluid Ddynamics was used to perform free roll decay and resistance analysis. The roll period and decay coefficient were derived by the variations in the combination and dimensions of the primary appendages of the bilge keel and the under keel. It was observed thatThe variations of in the length of the under keel did not significantly impact to the roll damping coefficient. Conversely, for the bilge keel, an increase in the length and angle resulted in an increase in the roll damping coefficient. Comparison of resistance performance was additionally assessed among the selected hulls with the appendages and bare hull. The resistance of the hull with the appendages was higher than that of the bare hull due owing to the changes of in the pressure on the surface of the hull and trim angle. Throughout the present study, the impact of appendage parameter and arrangement on the free roll decay and resistance performance of fishing vessels were was assessed,. which This will be beneficial for the application of appendages to fishing vessels.
The Image Signal Processor (ISP) converts RAW images captured by the camera sensor into user-preferred sRGB images. While RAW images contain more meaningful information for image processing than sRGB images, RAW images are rarely shared due to their large sizes. Moreover, the actual ISP process of a camera is not disclosed, making it difficult to model the inverse process. Consequently, research on learning the conversion between sRGB and RAW has been conducted. Recently, the ParamISP[1] model, which directly incorporates camera parameters (exposure time, sensitivity, aperture size, and focal length) to mimic the operations of a real camera ISP, has been proposed by advancing the simple network structures. However, existing studies, including ParamISP[1], have limitations in modeling the camera ISP as they do not consider the degradation caused by lens shading, optical aberration, and lens distortion, which limits the restoration performance. This study introduces Positional Encoding to enable the camera ISP neural network to better handle degradations caused by lens. The proposed positional encoding method is suitable for camera ISP neural networks that learn by dividing the image into patches. By reflecting the spatial context of the image, it allows for more precise image restoration compared to existing models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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