Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.2
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pp.182-187
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2014
We propose nonlinear GMM-based transformation functions in an attempt to deal with the over-smoothing effects of linear transformation for voice processing. The proposed methods adopt RBF networks as a local transformation function to overcome the drawbacks of global nonlinear transformation functions. In order to obtain high-quality modifications of speech signals, our voice conversion is implemented using the Harmonic plus Noise Model analysis/synthesis framework. Experimental results are reported on the English corpus, MOCHA-TIMIT.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.6
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pp.695-701
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2018
For a power grid that has a high wind penetration level, when wind speeds are continuously fluctuating, the maximum power point tracking (MPPT) operation of a variable-speed wind turbine (VSWT) causes the significant output power fluctuation of a VSWT, thereby significantly fluctuating the system frequency. In this paper, an improved power-smoothing scheme of a VSWT is presented that significantly mitigates the frequency fluctuation caused by varying wind speeds. The proposed scheme employs an additional control loop based on the frequency deviation that operates in combination with the MPPT control loop. To improve the power-smoothing capability of a VSWT in the over-frequency section (OFS), the control gain of the additional loop, which is set to be inversely proportional to the rotor speed, is proposed. In contrast, the control gain in the under-frequency section is set to be proportional to the rotor speed to improve the power-smoothing capability while avoiding over-deceleration of the rotor speed of a VSWT. The proposed scheme significantly improves the performance of the power-smoothing capability in the OFS, thereby smoothing the frequency fluctuation. The results clearly demonstrate that the proposed scheme significantly mitigates the frequency fluctuation by employing the different control gain for the OFS under various wind penetration scenarios.
The purpose of this study is to examine the influence of couples' conflict coping styles upon wives' marital adaptation. The results are as follows: First, the most often-used conflict coping style was 'compromise', and the least-used was 'smoothing over', in both cases of husbands and wives. Second, significant differences were found in 'compromise', 'integration', and 'smoothing over' between the cases of husbands and wives. For example, wives used 'compromise' and 'integration' more frequently than husbands, but 'smoothing over' was more often used by husbands. Third, the most important variable that influenced wives' stress and marital satisfaction was husbands' conflict coping styles. Their own conflict coping styles and demographic variables came as the next. Fourth, the only conflict coping style of wives that influenced the stress and the marital satisfaction was 'dominance'. On husbands' side, 'compromise (stress and marital satisfaction)' and 'dominance (marital satisfaction)' functioned as important variables.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.85-93
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1992
In this paper, we propose a parameter-free smoothing method for speckle images, i.e., an adaptive least squares image smoothing technique implemented in a multistep environment. The pertinent smoothing window size at a given pixel is determined by the discontinuity measure which is defined by the ratio of the local variance and mean squares of intensity values of pixels over the smoothing window centered there. The mode of the discontinuity measure at each step is estimated to replace the noise variance parameter that is required in the adaptive smoothing. Computer simulation shows that the proposed multistep technique can smooth homogeneous regions satisfactorily while preserving fine details near boundaries.
The probability distribution of ichthyoplankton is important for enhancing the precision of sampling while reducing unnecessary surveys. To estimate the ichthyoplankton detection proportion (IDP) and its margin of error (ME), the monitoring information of the chub mackerel's (Scomber japonicus) ichthyoplankton presence-absence sampling data has been were collected over approximately 30 years (from 1982 to 2011) in the Korean coastal seas. Based on the computed spatial distributions of the mackerel's IDP and ME, the confidence interval (CI) range, defined as 2 ME, decreases from approximately 80% to 40% as the sample size n increases from 4 to 24 and the ME is approximately 40% in the typical (seasonal survey) case n = 4 per year. The IDP and ME off Jeju Island are relatively high at the 0.5-degree smoothing level. After increasing the spatial smoothing level to 1.0-degree, the ME decreased, and the spatial distribution pattern also changed due to the over-smoothing effects. In this study, the 0.5-degree smoothing is more suitable for the distribution pattern than the 1.0-degree smoothing level. The area of the high IDP and the low ME on the mackerel's ichthyoplankton was similar to the estimated spawning ground in the Korean peninsula. This information could contribute to enhancing for the spawning ecology surveys.
In this paper, we evaluate depth image preprocessing for 3D data service based on DIBR over T-DMB. We evaluate two preprocessing methods of depth images. These are gaussian smoothing and adaptive smoothing. The results show that adaptive smoothing is more suitable for images with sharp transition of depth.
Kim, Jeong-Il;Park, Dae-Geun;Jeon, Deok-Bin;Cha, Gyeong-Cheon
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.165-168
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2006
Exponential smoothing methods do not adapt well to unexpected changes in underlying process. Over the past few decades a number of adaptive smoothing models have been proposed which allow for the continuous adjustment of the smoothing constant value in order to provide a much earlier detection of unexpected changes. However, most of previous studies presented ad hoc procedure of adaptive forecasting without any theoretical background. In this paper, we propose a detection-adaptation procedure applied to simple and Holt's linear method. We derive level and slope change detection statistics based on Bayesian statistical theory and present distribution of the statistics by simulation method. The proposed procedure is compared with previous adaptive forecasting models using simulated data and economic time series data.
While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.
This paper presents a novel approach for non-iterative surface smoothing with feature preservation on arbitrary meshes. Laplacian operator is performed in a global way over the mesh. The surface smoothing is formulated as a quadratic optimization problem, which is easily solved by a sparse linear system. The cost function to be optimized penalizes deviations from the global Laplacian operator while maintaining the overall shape of the original mesh. The features of the original mesh can be preserved by adding feature constraints and barycenter constraints in the system. Our approach is simple and fast, and does not cause surface shrinkage and distortion. Many experimental results are presented to show the applicability and flexibility of the approach.
The transmission of prerecorded and compressed video data without degradation of picture quality requires video servers to cope with large fluctuations in bandwidth requirement. Bandwidth smoothing techniques can reduce the burst of a variable-bit rate stream by prefetching data at a series of fixed rates and simplifying the allocation of resources in the video servers and the network. In this paper, the proposed smoothing algorithm results in the optimal transmission plans for (1) the smallest bandwidth requirements, (2) the minimum number of changes in transmission rate, and (3) the minimum amount of the server process overhead. The advantages of the proposed smoothing algorithm have been verified through the comparison with the existing smoothing algorithms in diverse environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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