The precise prediction of radiation embrittlement of aged reactor pressure vessels (RPVs) is a prerequisite for the long-term operation of nuclear power plants beyond their original design life. The expiration of the operation licenses for Korean reactors the RPVs of which are made from SA533B-1 plates and welds is imminent. Korean regulatory rules have adopted the US Nuclear Regulatory Commission's transition temperature shift (TTS) models to the prediction of the embrittlement of Korean reactor pressure vessels. The applicability of the TTS model to predict the embrittlement of Korean RPVs made of SA533B-1 plates and welds was investigated in this study. It was concluded that the TTS model of 10 CFR 50.61a matched the trends of the radiation embrittlement in the SA533B-1 plates and welds better than did that of Regulatory Guide (RG) 1.99 Rev. 2. This is attributed to the fact that the prediction performance of 10 CFR 50.61a was enhanced by considering the difference in radiation embrittlement sensitivity among the different types of RPV materials.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.1
no.2
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pp.31-36
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2006
As two dimensional bar code can collect data and information quickly, it is used and recognized as a useful tool for the many industrial application field. But the information capacity of two dimensional bar code is still limited. Recently, the two dimensional AD bar code (analog-digital code) that can increase its application range and overcome capacity limitation is developed. In this paper, we implement an effective system which can transform text information into voice using two dimensional AD bar code and TTS(Text To Speech). It can be transmitted to blind people by capturing the AD bar code on the papers or the books.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.937-942
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1994
Text-to-Speech(TTS) conversion system can convert any words or sentences into speech. To synthesize the speech like human beings do, careful prosody control including intonation, duration, accent, and pause is required. It helps listeners to understand the speech clearly and makes the speech sound more natural. In this paper, a prosody control scheme which makes use of the information of the function word is proposed. Among many factors of prosody, intonation, duration, and pause are closely related to syntactic structure, and their relations have been formalized and embodied in TTS. To evaluate the synthesized speech with the proposed prosody control, one of the subjective evaluation methods-MOS(Mean Opinion Score) method has been used. Synthesized speech has been tested on 10 listeners and each listener scored the speech between 1 and 5. Through the evaluation experiments, it is observed that the proposed prosody control helps TTS system synthesize the more natural speech.
Purpose: To analyze the data of trauma patients with undetected injuries at the time of initial resuscitation during the primary and secondary surveys. Methods: We retrospectively reviewed the medical records of 807 patients who were hospitalized at the National Trauma Center, Seoul, Korea from June 1, 2019 to June 30, 2021. Results: In trauma patients with an Injury Severity Score ≥16 accounted for 27.5% in the non-missed injury group (non-MIG), but this rate was considerably higher at 71.2% in MIG. The mean hospitalization longer in MIG (50.90±39.56) than in non-MIG (24.74±26.11). The proportion of patients with missed injuries detected through tertiary trauma survey (TTS) was 28 patients (23.5%) within 24 hours, 90 patients (75.6%) after 24 hours to before discharge. The majority of missed injuries were fractures (82.4%) and ligament tears (8.4%), which required consultation with the orthopedic department. The final diagnoses of missed injuries were confirmed by computed tomography (44.5%), magnetic resonance imaging (19.3%), X-ray (19.3%), bone scan (11.8%), and physical examination (5.0%). Conclusions: TTS is considered a useful process for detecting missed injuries that were not identified at the time of initial resuscitation in the primary and secondary surveys. In the future, to detect missed injuries quickly, it is necessary to develop a suitable TTS program for each trauma center. In addition, further research is needed to verify the effectiveness of the protocolized TTS and survey chart to improve the effectiveness of TTS.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.640-645
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2021
The deep learning based end-to-end TTS system consists of Text2Mel module that generates spectrogram from text, and vocoder module that synthesizes speech signals from spectrogram. Recently, by applying deep learning technology to the TTS system the intelligibility and naturalness of the synthesized speech is as improved as human vocalization. However, it has the disadvantage that the inference speed for synthesizing speech is very slow compared to the conventional method. The inference speed can be improved by applying the non-autoregressive method which can generate speech samples in parallel independent of previously generated samples. In this paper, we introduce FastSpeech, FastSpeech 2, and FastPitch as Text2Mel technology, and Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, and WaveGlow as vocoder technology applying non-autoregressive method. And we implement them to verify whether it can be processed in real time. Experimental results show that by the obtained RTF all the presented methods are sufficiently capable of real-time processing. And it can be seen that the size of the learned model is about tens to hundreds of megabytes except WaveGlow, and it can be applied to the embedded environment where the memory is limited.
Nicotine transdermal therapeutic systems $(TTS_S)$ have been regarded as an effective mean to aid smoking cessation. However, most of nicotine $TTS_S$ in the market have some problems such as unpleasant side effects and skin irritation due to the excess amount of the drug permeated and the properties of the additives employed. In order to solve these problems, new nicotine $TTS_S$ were formulated using biocompatible additives. The optimized formula of the drug layer consisted of nicotine, propylene glycol and poloxamer 188 at the ratio of 1.2: 17.0: 2.0. The drug layer had the sickness of $1,250\;{\mu}m$, the pH of 8.12. The skin permeation rate of nicotine from optimized nicotine patch (NP) was $21.5\;{\mu}g/cm^2/h$. Transdermal administration of nicotine patch has been carried out for the determination of pharmacokinetic parameters in rats. Steady-state plasma concentration of nicotine following transdermal application of NP (area of patch = $15\;cm^2$) on the dorsal skin of rats was 143.2 ng/ml and AUC for 24 hrs was 3,022 ng h/ml. In case of $EXODUS^{\circledR}$ and Nicotinell $TTS^{\circledR}$, the steady-state plasma concentration of nicotine and ACU for 24 hrs were 428.9 ng/ml, $9,121\;ng{\cdot}hr/ml$ and 155.3 ng/ml, $3,152\;ng{\cdot}h/ml$, respectively. NP showed the experimental plasma nicotine concentration profile was very similar to the simulated one and had an appropriate skin permeation rate and a steady-state concentration of nicotine, which can show therapeutic blood levels of the drug for 24 hrs without severe side effects.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.20
no.4
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pp.323-332
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2016
A robot's recognition and diagnosis of pronunciation and its speech are the most important interactions in RALL(Robot Assisted Language Learning). This study is to verify the effectiveness of robot TTS(Text to Sound) technology in assisting Korean English language learners to acquire a native-like accent by correcting the prosodic errors they commonly make. The child English language learners' F0 range and speaking rate in the 4th grade, a prosodic variable, will be measured and analyzed for any changes in accent. We compare whether robot with the currently available TTS technology appeared to be effective for the 4th graders and 1st graders who were not under the formal English learning with native speaker from the acoustic phonetic viewpoint. Two groups by repeating TTS of RALL responded to the speaking rate rather than F0 range.
Kim, Jong-Jin;Kim, Jeong-Se;Kim, Sang-Hun;Park, Jun;Lee, Yun-Keun;Hahn, Min-Soo
Proceedings of the KSPS conference
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2007.05a
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pp.217-220
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2007
This study outlines a small-sized dialog style ETRI Korean TTS system which applies a HMM based speech synthesis techniques. In order to build the VoiceFont, dialog-style 500 sentences were used in training HMM. And the context information about phonemes, syllables, words, phrases and sentence were extracted fully automatically to build context-dependent HMM. In training the acoustic model, acoustic features such as Mel-cepstrums, logF0 and its delta, delta-delta were used. The size of the VoiceFont which was built through the training is 0.93Mb. The developed HMM-based TTS system were installed on the ARM720T processor which operates 60MHz clocks/second. To reduce computation time, the MLSA inverse filtering module is implemented with Assembly language. The speed of the fully implemented system is the 1.73 times faster than real time.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.109-112
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2001
본 논문에서는 한국어 Trainable TTS System의 자연스러운 음성 합성을 위해 400문장(어절수 : 6,220, 음운수: 총43,701: 자음 23,899,모음: 19,802)에 대하여 단일 남성화자가 발성한 문 음성 데이터를 음운레벨세그먼트, 음운 라벨링 ,어절간의 띄어쓰기 ,어절에 대한 음운별 품사가 태깅된 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운 환경과 품사에 의하여 음운의 지속시간이 어떻게 변화하는가에 대하여 통계적으로 분석하였다. 그리고 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운에 대한 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간에 대한 회귀트리를 이용하여 정규화 지속시간에 영향을 미치는 특징요소들 간의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였다. 그 결과 문법적인 특징요소를 나타내는 요소들간에 서로 상관이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다 그리고 이러한 경우 유사한 특징 요소들간에 상관이 1에 가까울 정도로 상관이 높은 요소들의 경우 예측지수가 낮은 요소들을 제거하여도 지속시간변화에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그 결과 문법적 성질이 유사한 특징 요소들을 회귀트리를 통해 모델링할 경우에 요소들간의 상관정도를 분석하여 최소한의 특징요소들을 선택 할 수 있는 방법을 제시하였다 그리고 이를 토대로 한 정규화 회귀트리의 모델링이 지속시간 회귀트리 모델링보다 우수함을 입증하였다.
In this study, a total of 68 domestic and international papers were selected from 1993 to August 2020 in order to examine the research trends related to artificial intelligence for the visually impaired. The papers were compared and analyzed by the number of papers published by year, research method, research topic, keyword analysis status, research type, and implementation method. As a result of the study, the number of papers during the study period seemed to increase steadily. But in the case of domestic research, It can be seen that it has become active since 2016. As for research methods, development research accounted for 89.7% of both domestic and foreign research. Keywords was in Visually Impaired, Deep Learning, and Assistive Device order in domestic research. And it was in Visually Impaired, Deep learning, Artificial intelligence order in foreign research. There was a difference in the frequency of words. Research type were Design, development and implementation both in domestic and foreign. Implementation method were in System 13.2%, Solution 7.4%, App. 4.4% order in domestic research, and it was in System 32.4%, App. 13.2%, Device 7.4% order in foreign research. As for the applied technology of the implementation method, were in YOLO 2.7%, TTS 2.1%, Tensorflow 2.1% order in domestic research, and it was used in CNN 8.0%, TTS 5.3%, MS-COCO 4.3% order in foreign research. The purpose of this study was to compare and analyze the trends of artificial intelligence-related research targeting the visually impaired, to immediately know the current status of domestic and foreign research, and to present the direction of artificial intelligence research for the visually impaired in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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