Much research has been done on the rues differentiating the three Korean stops in word initial position. This paper focuses on a more neglected area: the acoustic cues differentiating the medial tense and lax unaspirated stops. Eight adult Korean native speakers, four males and four females, pronounced sixteen minimal pairs containing the two series of medial stops with different preceding vowel qualities. The average duration of vowels before lax stops is 31 msec longer than before their tense counterparts (70 msec for lax vs 39 msec for tense). In addition, the average duration of the stop closure of tense stops is 135 msec longer than that of lax stops (69 msec for lax vs 204msec for tense). THESE DURATIONAL DIFFERENCES ARE 50 LARGE THAT THEY MAY BE PHONOLOGICALLY DETERMINED, NOT PHONETICALLY. Moreover, vowel duration varies with the speaker's sex. Female speakers have 5 msec shorter vowel duration before both stops. The quality of voicing, tense or lax, is also a cue to these two stop types, as it is in initial position, but the relative duration of the stops appears to be much more important cues. The duration of stops changes the stop perception while that of preceding vowel does not. The consequences of these results for the phonological description of Korean as well as the synthesis and automatic recognition of Korean will be discussed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.2
s.3
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pp.23-29
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2003
This study is the empirical research about application and evaluation of AVI that is an essential technology for calculating and providing the travel time. Travel time calculation and provision is one of the technique for information collecting and providing in the ITS. Through the field test on a national highway, we proposed the travel time calculation technique from the data by non-contact vehicle detecting method and validated field application performance with field data. We proposed the technique of evaluating field application performance, then using this, analyzed recognition rate, detection rate and travel time with field data.
Stress adversely affects the wellbeing of commercial chickens, and comes with an economic cost to the industry that cannot be ignored. In this paper, we first develop an inexpensive and non-invasive, automatic online-monitoring prototype that uses sound data to notify producers of a stressful situation in a commercial poultry facility. The proposed system is structured hierarchically with three binary-classifier support vector machines. First, it selects an optimal acoustic feature subset from the sound emitted by the laying hens. The detection and classification module detects the stress from changes in the sound and classifies it into subsidiary sound types, such as physical stress from changes in temperature, and mental stress from fear. Finally, an experimental evaluation was performed using real sound data from an audio-surveillance system. The accuracy in detecting stress approached 96.2%, and the classification model was validated, confirming that the average classification accuracy was 96.7%, and that its recall and precision measures were satisfactory.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.05a
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pp.414-417
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2001
In this paper the fuel filling system for a city bus was investigated in order to improve the system. The suggested fuel filling system was designed to have functions of identifying a bus arrival tine, and measuring volume of fuel filled. The system consisted of four parts of bus identification, IBM PC, interface card, fuel filling control system and program for integrating all parts. It is believed that the information obtained by this system can be used for analysing driver's driving habits and performance of engine of a bus, and accordingly the prime cost can be reduced.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.504-507
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2009
Color chart area is automatically extracted in image that captured a crop such as fruits with the color chart, and an approximation formula is obtained for the change in feature value of the color indexes. Comparison is made with the color value of the crop area, and the growing degree is assessed according to the correlation. Using a compact PC equipped with the program, image of fruits is captured, and the output value obtained by the system is compared to the rating by expert. In the automatic recognition of the color chart out of doors, the complete color indexes is correctly acquired in 22 of 29 images. And indoors, they are correctly acquired in all of 34 images. In the color value judgment of the Japanese pear, indoors, 32 of 34 images is within 1.0 of the judgment error (compared the value read off by experts), the average error is about 0.5. These results indicate a practicable value.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.562-565
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2009
This paper describes an automatic 3-dimensional (3D) segmentation method for 3D CT (Computed Tomography) images using region growing (RG) and edge detection techniques. Specifically, an augmented RG method in which the contours of regions are extracted by a 3D digital edge detection filter is presented. The feature of this method is the capability of preventing the leakage of regions which is a defect of conventional RG method. Experimental results applied to the extraction of teeth from 3D CT data of jaw bones show that teeth are correctly extracted by the proposed method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.11
no.5
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pp.332-339
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1986
This paper proposes a new method for the normalization of shape pattern based on Gaussian probability density function to increase automatic recognition rate of hand-written Hangul pattern. The sizes of hand-written Hangul pattern are detected from the input images, and pattern sizes are normalized by two variables interpolation. The pattrn shapes are noralized by letting correlation coefficients equal to zero. It is analyzed theoretically and verified through computer simulation for the relation between input image and normaized shape pattern. It is confirmed that this method is effective and reasonable for deformed hand-written Hangul pattern. Experimental resu results show that the declination. size and stroke width of hand-written Hangul patterns are mych improved.
This Paper extracts the edge of main components of face with Gator wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].
With a surge of interest in OCR in 1990s a large number of handwriting or h handprinting databases have been built one after another around the world. One problem that researches encounter today is that all the databases differ in various ways including the script qualities. This paper proposes a method for measuring handwriting qualities that can be used for comparison of databases and objective test for character recognizers. The key idea i involved is classifying character samples into a number of groups each characterizing a set of qualities. In order to evaluate the proposed method we carried out experiments on KU-1 database. The result we achieve is meaningful and the method is helpful for the target tasks.
Spraying operation is one of the most essential in an orchard management and it is also hazardous to human body. for automatic and unmanned spraying , an autonomous travelling vehicle is demanded. In this study, a telemeter was developed using infrared beam which could detect trunks and obstacles measure distance and direction from the vehicle travelling in the orchard. The telemeter system was composed of two infrared LED transmitters and receivers, a beam scanning device for continuous object detection , two rotary encoders for angle detector, and a beam level controller for uneven soil surface. The detected distance and direction signal s were sent to personal computer which made for the system display the angular and distance measurements through I/O board. According to a field test in an apple farm, the system detected up to 10m distance under 12 V of transmitted beam intensity, however, it was recommended that the proper beam transmit intensity be 7 v at the 10 m distance, because of the negative effect to human body at 12 V. The error rate of this system was 0.92 % when the actual distance was compared to measured one. The system was feasible at the small error rate. The developed telemeter system was an important part for autonomous travelling vehicle provided the real time object recognition . A direction control system could be constructed suing the system. It is expected that the system could greatly contribute to the development of autonomous farm vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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