Background and Objectives: The Gaps-In-Noise (GIN) test is a clinically effective measure of the integrity of the central auditory nervous system. The GIN procedure can be applied to a pediatric population above 7 years of age. The present study conducted the GIN test to compare the abilities of auditory temporal resolution among typically developing children, children with speech sound disorder (SSD), and children with cognitive difficulty (CD). Subjects and Methods: Children aged 8 to 11 years-(total n=30) participated in this study. There were 10 children in each of the following three groups: typically developing children, children with SSD, and children with CD. The Urimal Test of Articulation and Phonology was conducted as a clinical assessment of the children's articulation and phonology. The Korean version of the Wechsler Intelligence Scale for Children-III (K-WISC-III) was administered as a screening test for general cognitive function. According to the procedure of Musiek, the pre-recorded stimuli of the GIN test were presented at 50 dB SL. The results were scored by the approximated threshold and the overall percent correct score (%). Results: All the typically developing children had normal auditory temporal resolution based on the clinical cutoff criteria of the GIN test. The children with SSD or CD had significantly reduced gap detection performance compared to age-matched typically developing children. The children's intelligence score measured by the K-WISC-III test explained 37% of the variance in the percent-correct score. Conclusions: Children with SSD or CD exhibited poorer ability to resolve rapid temporal acoustic cues over time compared to the age-matched typically developing children. The ability to detect a brief temporal gap embedded in a stimulus may be related to the general cognitive ability or phonological processing.
Jeong-Min Lee;Sung Yong Seo;Young Soo Lim;Kang-Jun Baeg
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.2
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pp.143-150
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2023
Underwater wireless communication is a challenging issue for realizing the smart aqua-farm and various marine activities for exploring the ocean and environmental monitoring. In comparison to acoustic and radio frequency technologies, the visible light communication is the most promising method to transmit data with a higher speed in complex underwater environments. To send data at a speedier rate, high-performance photodetectors are essentially required to receive blue and/or cyan-blue light that are transmitted from the light sources in a light-fidelity (Li-Fi) system. Here, we fabricated high-performance organic phototransistors (OPTs) based on P-type donor polymer (PTO2) and N-type acceptor small molecule (IT-4F) blend semiconductors. Bulk-heterojunction (BHJ) PTO2:IT-4F photo-active layer has a broad absorption spectrum in the range of 450~550 nm wavelength. Solution-processed OPTs showed a high photo-responsivity >1,000 mA/W, a large photo-sensitivity >103, a fast response time, and reproducible light-On/Off switching characteristics even under a weak incident light. BHJ organic semiconductors absorbed photons and generated excitons, and efficiently dissociated to electron and hole carriers at the donor-acceptor interface. Printed and flexible OPTs can be widely used as Li-Fi receivers and image sensors for underwater communication and underwater internet of things (UIoTs).
Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1A
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pp.107-115
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2006
A challenging topic was and still is the failure behavior of concrete beams without shear reinforcement. In spite of substantial experimental and theoretical efforts in the past, the mechanism of shear failure is not entirely understood. ALWAC is of importance to the current construction industry. Most of present concrete research focuses on high performance concrete, by which in meant a cost effective material that satisfies demanding performance requirements, including durability. The advantages of ALWAC are its reduced mass and improved thermal and acoustic insulation properties, while maintaining adequate strength. In spite of these advantages, its ultimate failure behavior has not been well defined for adequate design process. This paper will investigate mainly the shear behavior of reinforced ALWAC beam without web reinforcements numerically with experimental evidences.
Passive sonar signals mainly contain both normal and abnormal signals. The abnormal signals mixed with normal signals are primarily detected using an AutoEncoder (AE) that learns only normal signals. However, existing AEs may perform inaccurate detection by reconstructing distorted normal signals from mixed signal. To address these limitations, we propose an abnormal signal detection model based on a Recurrent Neural Network (RNN) and vector quantization. The proposed model generates a codebook representing the learned latent vectors and detects abnormal signals more accurately through the proposed search process of code vectors. In experiments using publicly available underwater acoustic data, the AE and Variational AutoEncoder (VAE) using the proposed method showed at least a 2.4 % improvement in the detection performance and at least a 9.2 % improvement in the extraction performance for abnormal signals than the existing models.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1103-1108
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2023
In this paper, we propose a new algorithm for attenuating the background noises in acoustic signal. This algorithm improves the noise attenuation performance by using the FNN(: Full-connected Neural Network) deep learning algorithm instead of the existing adaptive filter after wavelet transform. After wavelet transforming the input signal for each short-time period, noise is removed from a single input audio signal containing noise by using a 1024-1024-512-neuron FNN deep learning model. This transforms the time-domain voice signal into the time-frequency domain so that the noise characteristics are well expressed, and effectively predicts voice in a noisy environment through supervised learning using the conversion parameter of the pure voice signal for the conversion parameter. In order to verify the performance of the noise reduction system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed. As a result of the experiment, the proposed deep learning algorithm improved Mean Square Error (MSE) by 30% compared to the case of using the existing adaptive filter and by 20% compared to the case of using the STFT(: Short-Time Fourier Transform) transform effect was obtained.
This paper is concerned with a equalization technique for Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) systems based on a block type pilot arrangement over slow fading channels. The bit rates obtained in underwater channels are relatively modest compared to some other communication channels such as cellular phones or indoor wireless systems. Consequently. the Doppler effect is the important parameter in tracking a channel. In case of a coherent demodulation scheme, the residual mean phase errors due to Doppler frequency may be fatal for the performance of the system. The equalizer could not solely handle mean Doppler shift. To account for the common Doppler effect a phase error tracking loop is used with the frequency equalizer. so that the rotation errors are avoided. Furthermore. simulations show that we can reduce the computational load of the tracking loop with negligible effect on performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.8A
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pp.777-784
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2010
Recently, the necessity of underwater communication and demand for transmitting and receiving various data such as voice or high resolution image data are increasing as well. The performance of underwater acoustic communication system is influenced by characteristics of the underwater communication channels. Especially, ISI(inter symbol interference) occurs because of delay spread according to multi-path and communication performance is degraded. In this paper, we study the OFDM technique to overcome the delay spread in underwater channel and by using CP, we compensate for delay spread. But PAPR which OFDM system has problem is very high. Therefore, we use DFT-spread OFDM method to avoid nonlinear distortion by high PAPR and to improve efficiency of amplifier. DFT-spread OFDM technique obtains high PAPR reduction effect because of each parallel data loads to all subcarrier by DFT spread processing before IFFT. In this paper, we show performance about delay spread through OFDM system and verify method that DFT spread OFDM is more suitable than OFDM for underwater communication. And we analyze performance according to two subcarrier mapping methods(Interleaved, Localized). Through the simulation results, performance of DFT spread OFDM is better about 5~6dB at $10^{-4}$ than OFDM. When compared to BER according to subcarrier mapping, Interleaved method is better about 3.5dB at $10^{-4}$ than Localized method.
To substitute TLS in the hybrid system which is combined with Sagnac interferometer and fiber bragg grating (FBG) it is necessary to investigate how the laser source (TLS and CW) and sensor material variate the response of fiber optic sensor. Two different hollow cylinder type mandrel materials are proposed which are PTFE and PTFE+carbon and 18 m optical fiber is wounded at the mandrel surface. CW laser source experiments had been done in the oil tank which is filled with transformer oil in the 1 kHz~20 kHz frequency range. Also Sagnac interferometer fiber optic sensor is combined with FBG called hybrid system and TLS used as a light source. Based on the experimental results PTFE sensor showed more higher magnitude of detection signal rather than carbon sensor and this result is agreement with the McMahon's theoretical results. Phase variation is inversely proportional to the elastic modulus of the mandrel material. In PTFE fiber sensor, tunable laser source showed more higher performance rather than CW case. Therefore, TLS fiber optic sensor can be applied to the hybrid system which is combined with Sagnac and FBG.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.12
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pp.1219-1227
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2014
For development of the surface acoustic wave bandpass filter(SAW-BPF), we fabricated the high quality ZnO thin films through the step-by-step(double) deposition using two different deposition methods which are pulsed laser deposition(PLD) and RF sputtering techniques. The second growth of ZnO thin films was completed by RF sputtering method on the first ZnO thin films pre-deposited by PLD method. The characteristics of ZnO thin films were analyzed by XRD, SEM and AFM systems. The FWHM of ${\omega}$-scan analysis and the minimum RMS value of surface roughness of step-by-step grown ZnO thin films were $0.79^{\circ}$ and 1.108 nm respectively. As a result, the crystallinity and the preferred orientation of the grown ZnO thin films were kept good quality and the surface roughnesses of those were improved by post-annealing process as comparison with ZnO thin film fabricated by the conventional PLD technique only. Using these proposed ZnO thin films, we demonstrated the RF device such as SAW-BPF, built by the proposed ZnO thin films, shows that it has the bandwidth of 2.98 MHz and the insertion loss of 36.5 dB at the center frequency of 260.8 MHz, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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