Kwak, Cheol Hwan;Seo, Sang Wan;Kim, Min Il;Im, Ji Sun;Kang, Seok Chang
Applied Chemistry for Engineering
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v.32
no.1
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pp.42-48
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2021
In this study, a sensor for detection of nitric oxide (NO) gas was developed using petroleum pitch-based activated carbon which was synthesized from pyrolysis fuel oil (PFO). Polyethylene terephthalate (PET) was added to increase molecular weight by stimulating a polymerization of components in PFO during the pitch synthesis process. The increase in the molecular weight of pitch contributed to the improvement of textural properties of activated carbon, such as the specific surface area and micropore volume. It also enhanced the sensitivity of NO gas sensor based on the activated carbon. In addition, the effect of PET addition during the pitch synthesis on the surface oxygen content and conductivity of activated carbon was investigated. Finally, the correlation of the sensitivity with physical properties of activated carbon was analyzed.
This paper proposes an automatic detection method of intonational and accentual phrases in Korean standard continuous speech. We use the pause over 150 msec for detecting intonational phrases, and extract accentual phrases from the intonational phrases by analyzing syllables and pitch contours. The speech data for the experiment are composed of seven male voices and two female voices which read the texts of the fable 'the ant and the grasshopper' and a newspaper article 'manmulsang' in normal speed and in Korean standard variation. The results of the experiment shows that the detection rate of intonational phrases is 95% on the average and that of accentual phrases is 73%. This detection rate implies that we can segment the continuous speech into smaller units(i.e. prosodic phrases) by using the prosodic information and so the objects of speech recognition can narrow down to words or phrases in continuous speech.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.7
s.172
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pp.137-145
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2005
A new design of contact detection algorithm is proposed for the z-axis of a wire bonder that interconnects between pads and leads in semiconductor manufacturing processes. Fast and stable contact detection of the z-axis is extremely important fer maintaining proper quality in the fine pitch gold wire bonding process, which has a small pad size of below 70um. The new method is based on a statistical approach and designed for the discrete Kalman filter. Real wire bonding experimental results are presented to demonstrate the advantages of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.24
no.6
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pp.66-71
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2007
Development of a locomotive mechanism for the capsule type endoscopes will largely enhance their ability to diagnose disease of digestive organs. As a part of it, there should be provided a detection device of their position in human organs for the purpose of observation and motion control. In this paper, a permanent magnet outside human body was employed to project magnetic field on a capsule type endoscope, while its position dependent flux density was measured by three hall-effect sensors which were orthogonally installed inside the capsule. In order to detect the 2-D position data of the capsule with three hall-effect sensors including the roll, pitch and yaw angle, the permanent magnet was extra translated during the measurement. In this way, the 2-D coordinates and three rotation angles of a capsule endoscope on the same motion plane with the permanent magnet could be detected. The working principle and performance test results of the capsule position detection device were introduced in this paper showing that they could be also applied to 6-DOF position detection.
This study was conducted to examine the characteristics of pitch perception and temporal resolution through Within-/Cross-Channel Gap Detection Thresholds (WC/CC GDTs) using low-frequency pure tones (such as 264 Hz, 373 Hz and 528 Hz related to C4, C4#, and C5 musical tones. 40 young people and 20 elderly people with normal hearing participated in this study. The results of WC GDTs were approximately 2 ms ~ 4 ms threshold values regardless of frequencies in two groups. There was no statistically significant difference in WC GDTs between groups. In both groups, CC GDTs were larger than WC GDTs, and as the frequency difference increased, the CC GDTs also increased. In particular, in the comparison between groups of CC GDTs, the results of the elderly group were 8 times ~ 10 times larger than that of the young group, and there was a statistically significant difference between the groups. These data also showed a different trend of GDTs in comparison with the previous data obtained from musical stimuli.This study suggests that GDTs may influence pitch perception mechanisms and can be used as psychoacoustic evidence for nonlinear responses of auditory nervous system.
An envelope protection system is a control system that allows a submarine to operate freely using its own operational envelope without exceeding the structural limit, dynamic limit, and control input limit. In this paper, an envelope protection system for the pitch angle of a submarine is designed using a dynamic trim algorithm. A linear quadratic regulator and artificial neural network are used for the true dynamics approximation. A submarine maneuvering simulation program developed using experimental data is used to validate the designed envelope protection system. Simulation results show the effectiveness of the designed envelope protection system.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
This paper presents a binary clustering network (BCN) and a heuristic algorithm to detect pitch for recognition of keywords in continuous speech. In order to classify nonlinear patterns, BCN separates patterns into binary clusters hierarchically and links same patterns at root level by using the supervised learning and the unsupervised learning. BCN has many desirable properties such as flexibility of dynamic structure, high classification accuracy, short learning time, and short recall time. Pitch Detection algorithm is a heuristic model that can solve the difficulties such as scaling invariance, time warping, time-shift invariance, and redundance. This recognition algorithm has shown recognition rates as high as 95% for speaker-dependent as well as multispeaker-dependent tests.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.2
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pp.80-87
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1994
Fetal monitoring is a routine procedure to obtain a record of physiologic functions during pregnancy and labor. It is required to determine fetal heart frequency accurately. There are various types of fetal heart rate(FHR) determination and the most frequently applied method is transabdominal Doppler ultrasound. However, in the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signals, conventional peak detections and the autocorrelation function method have many difficulties to determine FHR precisely. Also the autocorrelation function is effected by threshold level and window size. To solve these problems, the high resolution pitch determination algorinthm is introduced to detect FHR from Doppler ultrasound signals. This scheme digitally processes Doppler ultrasound signal for digital rectification, envelope detection, decimation and correlation calculation of two interconnected segments and then FHR is determined by its maximal value. Even in the case of a greatly smeared noise signal, this algorithm is able to search FHR more accurately than autocorrelation function by means of compensating FHR with a constant correlation threshold. This algorithm is simulated by 386-MATLAB on PC 486/DX and verified that it is superior to the autocorrelation function method.
Prominence of speech, which is often called 'accent,' affects the fluency of speaking American English greatly. In this paper, we present an accurate prominence detection method that can be utilized in computer-aided language learning (CALL) systems. We employed pitch movement, overall syllable energy, 300-2200 Hz band energy, syllable duration, and spectral and temporal correlation as features to model the prominence of speech. After the features for vowel syllables of speech were extracted, prominent syllables were classified by SVM (Support Vector Machine). To further improve accuracy, the differences in characteristics of neighboring syllables were added as additional features. We also applied a speech recognizer to extract more precise syllable boundaries. The performance of our prominence detector was measured based on the Intonational Variation in English (IViE) speech corpus. We obtained 84.9% accuracy which is about 10% higher than previous research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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