In order to investigate the physical mechanism of the energy cascade in homogeneous isotropic turbulence, we introduce Galilean-invariant energy and its transfer rate in the real space as a function of position, time and scale. By using a database of direct numerical simulations (DNS) of homogeneous isotropic turbulence, it is shown that (i) fully developed turbulence consists of multi-scale coherent vortices of tubular shapes, (ii) the energy at each scale is mainly confined in vortex tubes with the radii of the same order of the length scale, and (iii) the energy transfer takes place around pairs (especially, anti-parallel pairs) of such vortex tubes. Based on these observations, it is suggested that the energy cascade can be caused, in the real space, by the process of the stretching and creation of smaller (i.e. thinner) vortex tubes by the straining field around pairs of larger (i.e. fatter) vortex tubes. Indeed, it is quite easy to find such events (in our DNS fields) which strongly support this scenario of the energy cascade.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권1호
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pp.83-90
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2016
The emergence of cloud has been able to provide a variety of IT service to the user. As organizations and companies are increased that provide these cloud service, many problems arises on integration. However, with the advent of latest technologies such as big data, document-oriented database, and MapReduce, this problem can be easily solved. This paper is intended to design the Cloud Aggregator to provide them as a service to collect information of the cloud system providing each service. To do this, we use the DBaaS(DataBase as a Service) and MapReduce techniques. This makes it possible to maintain the functionality of existing system and correct the problem that may occur depending on the combination.
Over the past few years, a wide variety of techniques have been developed which make a reliable recognition of speech signal. Multi-layer perceptron(MLP) which has excellent pattern recognition properties is one of the most versatile networks in the area of speech recognition. This paper describes an automatic speech recognition system which use both MLP and lexicon. In this system., the recognition is performed by a network search algorithm which matches words in lexicon to MLP output scores. We also suggest a recognition algorithm which incorperat durational information of each phone, whose performance is comparable to that of conventional continuous HMM(CHMM). Performance of the system is evaluated on the database of 26 vocabulary size from 9 speakers. The experimental results show that the proposed algorithm achieves error rate of 7.3% which is 5.3% lower rate than 12.6% of CHMM.
The vector Taylor series (VTS) based method usually employs clean speech Hidden Markov Models (HMMs) when compensating speech feature vectors or adapting the parameters of trained HMMs. It is well-known that noisy speech HMMs trained by the Multi-condition TRaining (MTR) and the Multi-Model-based Speech Recognition framework (MMSR) method perform better than the clean speech HMM in noisy speech recognition. In this paper, we propose a method to use the noise-adapted HMMs in the VTS-based speech feature compensation method. We derived a novel mathematical relation between the train and the test noisy speech feature vector in the log-spectrum domain and the VTS is used to estimate the statistics of the test noisy speech. An iterative EM algorithm is used to estimate train noisy speech from the test noisy speech along with noise parameters. The proposed method was applied to the noise-adapted HMMs trained by the MTR and MMSR and could reduce the relative word error rate significantly in the noisy speech recognition experiments on the Aurora 2 database.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.9-11
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2016
Purpose In this paper we proposed bi-directional hierarchical regression for accurate human finger landmark detection with only using depth information.Materials and Methods Our algorithm consisted of two different step, initialization and landmark estimation. To detect initial landmark, we used difference of random pixel pair as the feature descriptor. After initialization, 16 landmarks were estimated using cascaded regression methods. To improve accuracy and stability, we proposed bi-directional hierarchical structure.Results In our experiments, the ICVL database were used for evaluation. According to our experimental results, accuracy and stability increased when applying bi-directional hierarchical regression more than typical method on the test set. Especially, errors of each finger tips of hierarchical case significantly decreased more than other methods.Conclusion Our results proved that our proposed method improved accuracy and stability and also could be applied to a large range of applications such as augmented reality and simulation surgery.
In this paper, we propose query restructure method which realizes not only to present the result from database in Web page but also to adapt user's browsing environments. Recently, wireless PDA (Personal Digital Assistant) and portable phone and terminals equipped with Web browser become very popular. Various browsers would be required to create the HTML which adapt to the user's browsing environment. We propose an adaptive data presentation system which is an extension of SQL which creates HTML pages dynamically adapting to the size of screen. In our proposed method, the three basic rules for the layout conversion are provided and applying these rules, an efficient layout conversion technique optimized to user environment is proposed. Moreover, we propose a standard for converting layouts and a layout optimization for adaptive conversion of layouts.
Offline-first strategy is that it allows data to be saved while offline, and when connected online, data is synchronized to ensure that all devices have the same data. Multi-device is a term that shares data through synchronization on various platforms on Android, ios, etc. First, all of the data is stored in the local repository like SQLite and then on the server via HTTP communication. Then, the synchronization is completed by receiving the changed data from the server and storing it in the local repository at the time of the synchronization, and sending the changes to the server from the client. We proposed and implemented a database structure, APIs, and a illustrative application running on PC and Android phone.
Seismic resilience (SR) plays a vital role in evaluating and improving performance losses along with saving repair costs of structures from potential earthquakes. To further explore the developments, hotspots, and trend directions of SR, a total of 901 articles are obtained from the Web of Science (WoS) database. CiteSpace software is used to conduct a bibliometric analysis, which indicates an upward trend of publications in SR and explores the relationship of countries, journals, cited references, and keywords based on visual maps and detailed tables. Then, based on the results of the bibliometric analysis, a state-of-the-art review is conducted to further explore the current challenges and trend directions of SR. The trend directions can be divided into five categories: (a) SR assessments of infrastructure structures, (b) multi-hazard quantifications of SR, (c) seismic resilient structures, (d) refining and calibrating analytical models, and (e) multi-criteria decision-making frameworks for sustainability and SR.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
오피니언마이닝 기법은 대량의 고개리뷰들에 나타나는 핵심개체 또는 속성들에 대하여 고객들이 느끼는 긍정 또는 부정의 정도를 계산할 수 있지만, 그 분석능력이 단순하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰들에 대하여 다차원적으로 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 기존의 OLAP기법을 텍스트 데이터형에 적용할 수 있도록 수정하였다. 다차원 분석모델은 명사축과 형용사축, 문서축으로 구성되는 3차원 공간 개념을 4개의 관계형 테이블로 실체화 한 것이다. 다차원 분석모델은 기존의 오피니언마이닝, 정보요약, 클러스터링 알고리즘들을 융합할 수 있는 새로운 틀이라는 점에서 그 가치가 있다. 본 논문에서 제안한 다차원 분석모델과 알고리즘들을 실제로 구현하여 온라인 고객리뷰에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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