The major drawback in the Code Excited Linear Prediction type vocoders is their large computational requirements. In this paper, a simple method is proposed to reduce the pitch searching time in the pitch filter almost without degradation of quality. On the basis of the observational regularity of the correlation function of speech, only the limited numbers of pitch lags are considered to be an optimum pitch. This is done by skipping the negative envelope side of the correlation function and limiting the maximum number of lags to be considered preliminarily. By doing so, we can reduce the computational time of pitch searching more than 51% with negligible quality degradation. In addition to that, by combining that method with the conventional delta search technique, we can reduce the computational time requirements more than 60% without serious lowering the speech quality in segmental SNR measure compared to the conventional full search method.
최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.383-394
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2001
This paper is a generalization of single and two-level skip-lot sampling plans to n-level. On every skipping inspection of the n-level skip-lot sampling plan, not only the number of consecutive lots to be accepted but also the fraction of lots to be inspected can be freely choosed. The general formulas of the operating characteristic function, average fraction inspected, average sample number and average outgoing quality in n-level skip-lot sampling plan are derived. The operating characteristic curves, average sample number and average outgoing quality of a reference plan, two-level and five-level skip-lot sampling plans are compared.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.66-71
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2021
In this paper, we sought ways to accept and reject advertisements using the function of a smartphone gyro sensor to enable selective transmission and reception of YouTube advertisements by linking the gyro function of mobile phones. In the case of YouTube advertisements, the skip button is activated after the advertisement is played for a certain period of time (about 5 seconds) before and after the video is played. During the time the advertisement is maintained, it can be used to achieve various goals such as increased website traffic, brand awareness, and sales induction. Since this type of advertisement is not a setting in which the transition takes place immediately, it can be seen as the most suitable setting to strengthen brand awareness. However, due to the nature of the YouTube advertising system, it is often discarded through users' skipping behavior in the process of sharing and reproducing information. Therefore, in this paper, we implemented an optional advertisement transmission system that applies the principle of gyroscope to minimize wasted advertisements and selectively maintain desired advertisements in consideration of the transmission and reception aspects of advertisement broadcasts. It measures rotational repulsive force with directional stability and car wash characteristics, and uses algorithms to identify the slope and angular speed of mobile phones to ensure that advertisements are transmitted and received. Through this, it is expected that advertisement transmission can be performed on the side of an advertisement provider, and selective advertisement reception can be performed on the side of a user.
주문형 비디오 서비스는 궁극적으로 사용자에게 VCR 기능과 같은 대화형 연산을 지원하여야 할 것으로 기대된다. 특히, VCR 기능 중에서 고속 전진 및 고속 후진 재생의 지원이 중요하다. 그러나 고속 재생을 지원하기 위해서는 매우 큰 시스템 자원을 필요로 하므로 이를 줄이기 위한 방안이 필요하다. MPEG 표준에서 GoP(Group-of-Pictures)는 독립적인 복원이 가능한 임의 접근 단위이며 비디오 스트림은 GoP 단위로 저장 및 전송되는 것이 효율적이므로 GoP 단위로 건너뛰면서 m배속 고속 재생을 제공하는 것이 실용적이다. 본 논문에서는 저장된 비디오 스트림에 대하여 m배속 고속 재생 기능을 지원하기 위한 동적 전송 스케줄 작성 방안을 제안한다. 제안된 방안은 사용자가 고속 재생을 요청할 때마다 매 m번째 GoP들로 평활화 대상 GoP 집합을 구성하여 대역폭 평활화를 적용하여 대역폭 할당 스케줄을 구한 후에 새로운 전송 스케줄에 따라 클라이언트로의 데이터 전송을 재개한다. 본 논문에서는 고속 재생을 지원하기 위한 방안으로“GoP 건너 뛰기”를 활용함으로써 재생 속도를 m배 빠르게 하는 효과는 가져 왔으며, GoP 단위로 대역폭 평활화를 적용\ulcorner으로써 전송 스케줄을 구하기 위한 계산량을 크게 감소시킬 수 있었다.
HEVC(high efficiency video coding) 표준에서 사용되는 기존의 rough mode decision(RMD) 알고리즘은 transform skip mode(TSM)와는 연관성이 낮은 DCT를 기반으로 하는 모드 선택 방법을 이용하고 있다. 따라서 기존 RMD의 결과로 구한 후보 모드가 TSM에서 사용될 때, 압축 효율이 손실되고 인코딩 시간을 낭비하게 된다. 본 논문은 HEVC에서의 TSM을 위한 새로운 RMD를 제안한다. 우리가 제안한 RMD 알고리즘은 TSM에서 최선의 모드를 선택할 확률을 높이는 새로운 비용 함수를 제안하여 코딩 효율을 향상시킨다. 또한, 제안하는 알고리즘은 새롭게 제안한 임계값을 기준으로 선택 가능성이 거의 없는 TSM의 인코딩 과정을 생략하여 인코딩 시간을 줄인다. 실험 결과 제안하는 방식은 HEVC 표준에 비해서 10%의 인코딩 시간을 줄이며 스크린 콘텐츠에 대해서 0.3%의 압축률을 향상시킨다.
유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
The purpose of this study was to investigate weight control and the relative influence of individual variables affecting children's attempts to control weight. The study subjects were 319 elementary school children. First, the average body height and weight of the children who participated in this study was somewhat larger in boys and similar in girls, as compared with the normal body shape of Korean children. More boys were classified as overweight than girls, based on BMI. Both boys and girls were dissatisfied with their body shape, and especially the girls showed higher dissatisfaction rate than the boys did. Almost half of the children were concerned about weight control and girls had higher concern than boys. Of the children, 38.8% had controlled their weight; however there was no difference between their sexes. There were significant differences between children who had and had not experienced weight control in the following variables: stress caused by obesity, body satisfaction, BMI, subjective body shape perception and concern about weight control. Therefore, discriminant function analysis was performed to determine the discrimination of these variables between the two groups. From the analysis results, the most critical factor was BMI in the boys and concern about weight control in the girls. This finding should be reflected in the design of weight control programs for children i.e., boys should be encouraged to perceive correctly their own body shape and to control weight by maintaining a well-balanced diet and moderate exercise over a long period of time, rather than by skipping meals, while girls should be inspired with sound values and attitudes regarding their body shape, rather than provided with the concrete information on how to control weight.
CELP 타입의 보코더에서 가장 큰 단점은 계산량이 상당히 커서 실시간 구현에 어려움이 많다는데 있다. 이러한 계산량의 부담을 줄이기 위해서 본 논문에서는 음질의 저하없이 피치검색시간을 단축하는 간단한 방법을 제안한다. 음성신호의 상관함수에서 발견되는 몇 가지의 특성으로부터 피치검색은 상관함수의 양의 구간만으로 한정될 수 있다. 이러한 피치검색구간의 한정은 상관함수에서 음의 진폭구간을 앞선 양의 진폭 구간의 폭만큼으로 추정하여 건너뜀으로서 구현할 수 있다. 또한 검색되는 피치래그의 개수를 일정한 수로 제한할 수도 있는데 실험적으로 약 58로 제한된다. 따라서 제안된 수의 피치래그에서만 피치검색이 수행된다. 제안된 방법으로 피치검색을 수행한 결과 기존의 방법에 비하여 음질의 저하없이 약 51%의 시간단축이 되었다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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