본 논문은 소규모 시스템에 적용 가능한 한국어 문자-음성 변환 시스템의 설계 및 구현에 대한 연구를 목적으로 한다. 본 논문에서 채택한 음성합성 방법은 파라메터 합성법으로서 LPC(linear Predictive Coding)계열의 PARCOR(PARtial autoCORrelation) 계수를 음향 파라메터로 사용하였으며, 음성합성 단위로는 가장 기본적인 단위인 음소를 채택하였다. 합성 파라메터로는 유성음의 경우 PARCOR계수, 피치, 진폭을 무성음의 경우 잔차신호와 PARCOR계수를 사용하였다. 특히 무성음의 경우 LPC합성시 음질이 떨어진다는 단점이 있었으나, 본 논문에서는 LPC분석시 얻어지는 잔차신호를 무성음의 여기신호로 사용하여 단어 단위의 합성에서 60%의 이해도를 얻을 수 있었다. 합성결과 단어 단위의 합성에 적용 가능하였고, 문장단위의 합성을 위해서는 음소 지속시간 조절에 대한 연구가 진행되어야 할것이다. 본 논문의 구현환경으로는 486 PC상에서 음성의 입,출력을 위해 70[Hz]-4.5[KHz] 대역통과 필터와 증폭기, 그리고 TMS320C30 디지털 신호처리 프로세서를 장착한 DSP 보드를 사용하였다.
최근 비직교 다중 접속에 대해, 단지 자체 상관 중첩 코딩 기법만 고찰되었기 때문에, 본 논문은 비직교 다중 접속에 대한 교차 상관 관계 중첩 코딩 기법을 제한한다. 먼저, 제안된 교차 상관 관계 중첩 코딩 기법의 총 전송률의 폐쇄형 수식을 유도한다. 다음 수치 해석을 기반으로 하여, 제안된 교차 상관 관계 중첩 코딩 기법의 총 전송률이 기존의 자체 상관 관계 중첩 코딩 기법의 총 전송률보다 향상된 것을 입증한다. 또한, 강 채널 사용자에 대해, 기존의 자체 상관 관계 중첩 코딩 기법과 비교하여, 제안된 교차 상관 관계 중첩 코딩 기법의 SNR 이득이 대략 15 임을 보여준다. 결론적으로, 제안된 교차 상관 관계 중첩 코딩 기법은 6G URLLC를 위한 유망한 기술로 고려될 수 있다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the reliability of the Vectra M3 (3D Imaging System; Canfield Scientific, Parsippany, NJ, USA) in detecting chin asymmetry, and to assess whether the automatic markerless tracking function is reliable compared to manually plotting landmarks. Materials and Methods: Twenty subjects (18 females and 2 males) with a mean age of 42.5±10.5 years were included. Three-dimensional image acquisition was carried out on all subjects with simulated chin deviation in 4 stages (1-4 mm). The images were analyzed by 2 independent observers through manually plotting landmarks and by Vectra software auto-tracking mode. Repeated-measures analysis of variance and the Tukey post-hoc test were performed to evaluate the differences in mean measurements between the 2 operators and the software for measuring chin deviation in 4 stages. The intraclass correlation coefficient (ICC) was calculated to estimate the intra- and inter-examiner reliability. Results: No significant difference was found between the accuracy of manually plotting landmarks between observers 1 and 2 and the auto-tracking mode (P=0.783 and P=0.999, respectively). The mean difference in detecting the degree of deviation according to the stage was <0.5 mm for all landmarks. Conclusion: The auto-tracking mode could be considered as reliable as manually plotted landmarks in detecting small chin deviations with the Vectra® M3. The effect on the soft tissue when constructing a known dental movement yielded a small overestimation of the soft tissue movement compared to the dental movement (mean value<0.5 mm), which can be considered clinically non-significant.
This paper presents dynamic clearance verification considering engine movement for vehicle engine room package and validates through physical vehicle test. Traditionally, static clearance guide has been used for engine room package, but it's only 2-dimension criteria that results in requiring unnecessary space and it's not possible to conduct engine movement with real driving conditions. Thus, the dynamic DMU considers engine movement based on 28 load cases that are Roll Data analyzed by CAE for maximum engine movement and visualizes part-to-part dynamic clearance into virtual space. The dynamic DMU enables to develop compact engine room package without unnecessary space. The result of comparison between simulation and physical test has 0.892 correlation coefficient.
본 연구에서는 ECG를 통하여 심박수를 R-R 간격을 이용한 방법으로 자동 추출하는 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로, 2차 미분을 이용하여 심박수를 추출하는 방법, 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출하는 방법을 비교하여 고찰하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH database를 이용하였다. 이를 바탕으로 직접 ECG 측정기를 제작하여 심박수를 자동 측정하여 보고 기존의 환자감시장치(ICU)와 비교하여 보았다.
This paper presents a new signature and Fourier descriptor based algorithm for recognizing a rotated object and its rotation angle. Fourier descriptor is used to represent an object using its frequence parameters which are not influenced by rotation. once the object is recognized, the point with the largest auto-correlation coefficient which can be calculated from signature of the object is used to find angle of the object. The outstanding performance of the proposed algorithm has been tested with the test images where more than 10 2D objects arbitrarily located on a table.
In Particle Tracking Velocimetry, the analysis of double-exposed photographic plate can be carried out either by means of Young's fringe analysis or by a digital image processing technique. In this study, we used digital image processing to two images in one frame far analyzing in-cylinder flow fields, and compared PTV with PSV(Particle Streak Velocimetry). Additionally, this technique was verified by two different calibration method. One is interpolation by invert distance, the other is interpolation by area ratio. Finally, the results between two interpolation methods were similar in whole flow fields.
Situation awareness는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하기 위한 방법으로, 다양한 context와 action이력을 기술하여 협동 시스템을 표현할 수 있는 Situation Aware-Interface Definition Language(SA-IDL) 접근방법이 유용하다. 하지만, SA-IDL로 다수의 상황인지 서비스를 만들게 될 때 서비스 단독으로는 문제가 없을지라도 여러 개의 서비스들 사이에서는 충돌문제가 발생할 수 있다. 이런 충돌을 검출해내고 해결하기 위해서, 을 수학적으로 모델링된 SA-IDL을 통해, 충돌을 수학적으로 정의하여 기술하고, graph theory적인 접근 방법과 자기 상관계수를 통한 마크호프 예측 기법으로 해결하고자 한다.
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. In this study, diffused illumination holographic system to measure the sizes and 3D velocities of moving particles based on automatic image processing was developed. First of all basic optical systems for pulse laser recording, continuous laser reconstruction, and image acquisition, were constructed. To determine the position of particles in the optical axis, new three auto-focusing parameters(AEP), namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity were introduced and verified. The developed system was applied to spray droplets to validate the capability of the system. Three dimensional positions of particles viewed from two sides were decided using AFP and then 3D velocities of Particles were extracted by particle tracking algorithm. Comparison of measurement results of sizes and 3D velocities of particles with those obtained by laser instrument, PDPA, showed good consistency of the developed holographic system.
Since the mitigation of fear of crime significantly enhances the consumptions in a city, studies focusing on urban safety analysis have received much attention as means of revitalizing the local economy. In addition, with the development of computer vision and machine learning technologies, efficient and automated analysis methods have been developed. Previous studies have used global features to predict the safety of cities, yet this method has limited ability in accurately predicting abstract information such as safety assessments. Therefore we used a Convolutional Context Neural Network (CCNN) that considered "context" as a decision criterion to accurately predict safety of cities. CCNN model is constructed by combining a stacked auto encoder with a fully connected network to find the context and use it in the CNN model to predict the score. We analyzed the RMSE and correlation of SVR, Alexnet, and Sharing models to compare with the performance of CCNN model. Our results indicate that our model has much better RMSE and Pearson/Spearman correlation coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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