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 %.
MOOC (Massive Open Online Course) is an online course aimed at limited participation and open access via the web. There is even the prospect that MOOC may break down the existing university system and open a new horizon of education. However, MOOC is going differently from the first prospect that it would threat the existing higher education institutions. So this study wishes to provide a starting point of discussion that we can produce and utilize MOOC to fit our situation of higher education by revealing the inherent problems of MOOC. MOOC is a basically online education, so that it cannot help inheriting the essential weakness of the existing one: the interaction, supervision and evaluation. The newly added concept 'massive' raises the problem of class size which is the most sensitive part in the field of education. The concept 'open' reverses a customized education because MOOC is a kind of video clips of a lecture for unspecific massive learners. As a conclusion, we predicts that MOOC will be positioned as a higher education service for very prominent learners in self-led learning ability and people who cannot access even traditional online higher education institutions. Also MOOC is highly likely to be used as a means of Flipped Learning in universities. Therefore, considering these points in the future, we need to develop MOOC to suit these targets.
Operating on its own to develop a system or based on the standard to setup and operating of RFID System. If you want to operate RFID system yourself then It is no problem to use its own to develop a system, but have to implementation RFID System based standard for the system integration and data linkage in multiple companies or base. In this paper, I propose an EPCIS Capturing Application of the element for applying an RFID-based EPC Network as an international civil standards organization EPCglobal. EPCIS Capturing Application generation is a message for transmission to EPCIS receives the data transmitted from the reader and middleware to serve to transfer the EPCIS. This paper also proposes Capture Interface capable of receiving the data of the equipment does not use the ALE Interface as a portable RFID reader ALE Interface, as well as used by the RFID reader to implement a fixed system for use in the field. In this paper, we propose a EPCIS Capturing Application for tracking the history RFID is applied to the finished product. It is possible to take advantage to be applied to all systems based on the EPCglobal standard through proposed the EPCIS Capturing Application.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.17-24
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2024
In this paper, we propose a highly secure technique to hide confidential data in image pixels using a quadruple encryption techniques. In the proposed technique, the boundary surface where the image outline exists and the flat surface with little change in pixel values are investigated. At the boundary of the image, in order to preserve the characteristics of the boundary, one bit of confidential data that has been multiply encrypted is spatially encrypted again in the LSB of the pixel located at the boundary to hide the confidential data. At the boundary of an image, in order to preserve the characteristics of the boundary, one bit of confidential data that is multiplely encrypted is hidden in the LSB of the pixel located at the boundary by spatially encrypting it. In pixels that are not on the border of the image but on a flat surface with little change in pixel value, 2-bit confidential data that is multiply encrypted is hidden in the lower 2 bits of the pixel using location-based encryption and spatial encryption techniques. When applying the proposed technique to hide confidential data, the image quality of the stego-image is up to 49.64dB, and the amount of confidential data hidden increases by up to 92.2% compared to the existing LSB method. Without an encryption key, the encrypted confidential data hidden in the stego-image cannot be extracted, and even if extracted, it cannot be decrypted, so the security of the confidential data hidden in the stego-image is maintained very strongly. The proposed technique can be effectively used to hide copyright information in general commercial images such as webtoons that do not require the use of reversible data hiding techniques.
Data acquisition system and computer program developed in this study could be well used in engine vibration analysis. The system and program developed were also operated to be able to control measuring interval, number of channels, number of data. The flywheel was specially studied to provide the proper weight with rubber damper for the engine design at low level of vibration. This study was conducted to obtain basic data which affect the engine vibration. The experiment of this study was performed on original weight flywheel, weight-reduced flywheel, weight-reduced and rubber-coated flywheel, weight-reduced and damper-attached flywheel. Avarage of peak value, maximum vibration, power spectrum density based on FFT analysis are major factors of this experiment. Results were obtained as follows : 1. When rubber was inserted in the flywheel rim of which weight was reduced from 32.2kgf to 24.4kgf, maximum vibration of the engine was decreased 48.3% at X axis, 35.5% at Y axis and 34.6% at Z axis in comparison with the flywheel of original weight. 2. When the flywheel of rubber damper was compared with the original flywheel, the average of absolute vibration for rubber damped flywheel was decreased at X, Y, Z axis and especially its decreasing rate was so high at X-axis comparing with the other flywheel, which implied that rubber damper was very useful to reducing the vibration of the engine at X axis. 3. Hysteresis losses of X, Y, Z axis were greatly decreased in the flywheel with rubber damper on rim. 4. Damped oscillation effect on X and Y axis vibration above average peak vibration by the flywheel of rubber damper on rim was larger than those by the other flywheels. 5. Power spectrums of vibration at real and imaginery part were bi-mode type. The vibration frequency of rubber dampered flywheel which weight is decreased was slightly increased as compared with original flywheel.
Wireless sensor networks have been used in many applications such as marine environment, army installation, etc. The sensor data is very important, because all these applications depend on sensor data. The possibility of communication failures becomes high since the surrounding environment of a wireless sense network has an sensitive effect on its communications. In particular, communication failures in underwater communications occur more frequently because of a narrow bandwidth, slow transmission speed, noises from the surrounding environments and so on. In cases of communication failures, the sensor data can be lost in the sensor data delivery process and these kinds of sensor data losses can make critical huge physical damages on human or environments in applications such as fire surveillance systems. For this reason, although a few of studies for storing and compressing sensor data have been proposed, there are lots of difficulties in actual realization of the studies due to none-existence of the framework using network communications. In this paper, we propose a framework for reducing loss of the sensor data and analyze its performance. The our analyzed results in non-framework application show a decreasing data recovery rate, T/t, as t time passes after a network failure, where T is a time period to fill the storage with sensor data after the network failure. Moreover, all the sensor data generated after a network failure are the errors impossible to recover. But, on the other hand, the analyzed results in framework application show 100% data recovery rate with 2~6% data error rate after data recovery.
Shin, Dongho;Chung, Kwangzoo;Kim, Meyoung;Son, Jaeman;Yoon, Myonggeun;Lim, Young Kyung;Lee, Se Byeong
Progress in Medical Physics
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v.24
no.3
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pp.191-197
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2013
Upon radiation treatment, it is the important factor to monitor the patient's motion during radiation irradiated, since it can determine whether the treatment is successful. Thus, we have developed the system in which the patient's motion is monitored in real time and moving treatment position can be automatically corrected during radiation irradiation. We have developed the patient's position monitoring system in which the patient's position is three dimensionally identified by using two CCD cameras which are orthogonal located around the isocenter. This system uses the image pattern matching technique using a normalized cross-correlation method. We have developed the system in which trigger signal for beam on and off is generated by quantitatively analyzing the changes in a treatment position through delivery of the images taken from CCD cameras to the computer and the motor of moving couch can be controlled. This system was able to automatically correct a patient's position with the resolution of 0.5 mm or less.
Most multimedia contains location information whether they are implicit or explicitly, and which are very useful for several purposes. In particular, we may use location information in defining query conditions to retrieve relevant multimedia. For this reason, a number of works have been done to organize and retrieve geo-referenced multimedia data. However, they mostly focus on outdoor space where position is identified by (x, y, z) coordinates. In this paper, we focus on multimedia in an alternative space, indoor space, which differs from outdoor space in several aspects. First indoor space is considered as symbolic space, where location is identified by a symbolic code such as room number rather than coordinates. Second, topological information is a crucial element in providing indoor spatial information services. Third, indoor space is in more micro-scale than outdoor space, which influences on determining the visibility of cameras. Based on these different characteristics of indoor space, we survey the requirements of management systems of indoor geo-referenced multimedia. Then we propose a geo-coding scheme for multimedia in indoor space as an extension of IndoorGML, an OGC(Open Geospatial Consortium) candidate standard for indoor spatial information. We also present a prototype system called, IngC (INdoor Geo-Coding) developed to store and manage indoor geo-referenced multimedia.
Wake Up Word (WUW) is a short utterance used to convert speech recognizer to recognition mode. The WUW defined by the user who actually use the speech recognizer is called user-defined WUW. In this paper, to recognize user-defined WUW, we construct traditional Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM), Linear Discriminant Analysis (LDA)-GMM-HMM and LDA-Deep Neural Network (DNN)-HMM based system and compare their performances. Also, to improve recognition accuracy of the WUW system, a threshold method is applied to each model, which significantly reduces the error rate of the WUW recognition and the rejection failure rate of non-WUW simultaneously. For LDA-DNN-HMM system, when the WUW error rate is 9.84 %, the rejection failure rate of non-WUW is 0.0058 %, which is about 4.82 times lower than the LDA-GMM-HMM system. These results demonstrate that LDA-DNN-HMM model developed in this paper proves to be highly effective for constructing user-defined WUW recognition system.
Kim, Ju-ho;Heo, Hee-Soo;Jung, Jee-weon;Shim, Hye-jin;Kim, Seung-Bin;Yu, Ha-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.593-600
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2019
The similarity in tones between speakers can lower the performance of speaker verification. To improve the performance of speaker verification systems, we propose a multi-task learning technique using deep neural network to learn speaker information and age information. Multi-task learning can improve generalization performances, because it helps deep neural networks to prevent hidden layers from overfitting into one task. However, we found in experiments that learning of age information does not work well in the process of learning the deep neural network. In order to improve the learning, we propose a method to dynamically change the objective function weights of speaker identification and age estimation in the learning process. Results show the equal error rate based on RSR2015 evaluation data set, 6.91 % for the speaker verification system without using age information, 6.77 % using age information only, and 4.73 % using age information when weight change technique was applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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