In this paper, ground penetrating radar (GPR), which has the capability to detect non metal and plastic mines, is proposed to detect and discriminate antipersonnel (AP) landmines. The time domain GPR - Impulse radar and frequency domain GPR - SFCW (Stepped Frequency Continuous Wave) radar is utilized for metal and non-metal landmine detection and its performance is investigated. Since signal processing is vital for target reorganization and clutter rejection, we implemented the MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm for the signal processing of SFCW radar data and SAR (Synthetic Aperture Radar) processing method for the signal processing of Impulse radar data.
The monitoring effectiveness not only depends on the effectiveness of the network, but also the costs of the network. Generally the costs of the monitoring network are mainly on the equipment and personnel; the implementation and maintenance; the observation and sample connection; the sample analysis; and the data storage and processing. The cost of the monitoring network can be expressed as a function of monitoring frequency because the monitoring method can be an automatic or a manual measurement. To determine the sampling frequency of subsidiary groundwater monitoring stations, time series data of national groundwater monitoring stations were used. The proposed optimal sampling frequency for subsidiary groundwater monitoring station is about 7 to 20 days and the average frequency is about 2 weeks.
Finite element program(ANSYS) estimated thermal deformation quantity in high frequency heat treatment process of a machine tool fred drive system slideway and apply deformation quantity in roughing process. Having processed the heat treatment minimizing methods of the quantity of deformation heat treatment process. Having done heat treatment with high frequency after taper processing with considering the existed heat treatment generating the quantity of deformation, existed quantity of deformation can be reduced down to 80%, consequently productivity and material saving can be achieved. When high frequency heat treatment finite element method estimated deformation quantity at difference temperature and time, it is progress at cost don and saved time.
본 논문에서는 DVFS 기반의 멀티코어 프로세서상에서 실시간 병렬 작업들의 마감시한을 만족하면서 전력 소모량을 최소화시키는 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 모든 프로세싱 코어들의 계산부하가 동일해지도록 각 작업에게 할당될 프로세싱 코어들의 실수 개수를 찾는다. 그리고 프로세싱 코어들의 계산부하가 동일하도록 유지하면서 찾은 실수 개수의 프로세싱 코어들을 자연수 개수의 프로세싱 코어들로 변환시켜 각 작업들의 실행에 할당한다. 제안된 방법은 단일 시점에 동일한 속도로 동작하는 주파수 공유형 멀티코어 프로세서의 전력 소모량을 최소화하도록 설계되었다. 성능 평가 실험에서 제안된 기법이 기존 방법의 전력 소모량을 최대 38%까지 감소시킴을 확인하였다.
음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.
It is intended to retrieve the time history of displacement from measured acceleration signal. In this study, the word retrieving means reconstructing the time history of original displacement signal from already measured acceleration signal not just extracting various information using relevant signal processing techniques. Unlike extracting required information from the signal, there are not many options to apply to retrieve the time history of displacement signal, once the acceleration signal is measured and recorded with given sampling rate. There are two methods, in general, to convert measured acceleration signal into displacement signal. One is directly integrating the acceleration signal in time domain. The other is dividing the Fourier transformed acceleration signal by the scale factor of - $\omega$$^2$and taking the inverse Fourier transform of it. It turned out both the methods produced a significant amount of errors depending on the sampling resolution in time and frequency domain when digitizing the acceleration signals. A simple and effective way to convert the time history of acceleration signal into the time history of displacement signal without significant errors is studied here with the analysis on the errors involved in the conversion process.
This paper presents a beamforming technique for locating impulsive sound source. The conventional frequency-domain beamformer is advantageous for localizing noise sources for a certain frequency band of concern, but the existence of many frequency components in the wide-band spectrum of impulsive noise makes the beamforming image less clear. In contrast to a frequency-domain beamformer, it has been reported that a time-domain beamformer can be better suited for transient signals. Although both frequency- and time-domain beamformers produce the same result for the beamforming power, which is defined as the RMS value of its output, we can use alternative directional estimators such as the peak value and crest factor to enhance the performance of a time-domain beamformer. In this study, the performance of three different directional estimators, the peak, crest factor and RMS output values, are investigated and compared with the incoherent interfering noise embedded in multiple microphone signals. The proposed formula is verified via experiments in an anechoic chamber using a uniformly spaced linear array. The results show that the peak estimation of beamformer output determines the location with better spatial resolution and a lower side lobe level than crest factor and RMS estimation in noise free condition, but it is possible to accurately estimate the direction of the impulsive sound source using crest factor estimation in noisy environment with stationary interfering noise.
본 논문에서는 음성 신호를 녹음하는 과정에서 발생하는 충격 잡음의 위치를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 충격 잡음의 주파수 축 특성을 반영하여 기존의 방법에 비해 높은 검출 정확도를 가지면서 음성의 피치를 충격 잡음과 구분하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 시간 축, 주파수 축 파라미터의 단점을 상호 보완하여 false-alarm 문제를 최소화하는 시간-주파수 축 충격 잡음 검출 시스템을 제안하였다. 실제 녹음된 충격 잡음을 이용한 실험 결과, 제안한 시간-주파수 축 충격 잡음 검출기는 99.33 %의 가장 높은 검출 정확도와 1.49 %의 가장 낮은 false-alarm 비율을 나타내었다.
In this paper, it is attempted to apply the adaptive digital signal processing to compensate for a linear distortion of a loudspeaker and implement a real time hardware for that purpose. The real time system is implemented by using the DSP56001, a general purpose signal processor, as a host processor and the DSP56200, a cascadable adaptive FIR filter peripheral chip, as an adaptive digital filter. The system has 1000 taps at a 44.1kHz. After inverse modeling of under_compensation_speaker, the system reduces loudspeaker's linear distortions by pre-processing an input audio signal to loudspeaker. The experiment shows satisfactory results; after adaption with white noise as input signal for 60sec, the flat amplitude and linear phase frequency characteristics is found to lie over a wide frequency range of 100Hz to 20kHz.
People have studied English using online English dictionaries when they looked for the meaning of English words or the example sentences. These days, as the AI technologies such as machine learning have been developing, documents can be translated in real time with Kakao, Papago, Google translators and so on. But, there has still been some problems with the accuracy of translation. The AI secretaries can be used for real-time interpreting, so this kind of systems are being used to translate such the web pages, papers into Korean. In this paper, we researched on the usage frequency of the combined English phrases from dictionaries by analyzing the number of the searched results on Google. With the result of this paper, we expect to help the people to use more English fluently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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