A large-scale synthesis database for a unit selection based synthesis method usually retains redundant synthesis unit instances, which are useless to the synthetic speech quality. In this paper, to eliminate those instances from the synthesis database, we proposed a new pruning method called weighted vector quantization (WVQ). The WVQ reflects relative importance of each synthesis unit instance when clustering the similar instances using vector quantization (VQ) technique. The proposed method was compared with two conventional pruning methods through the objective and subjective evaluations of the synthetic speech quality: one to simply limit maximum number of instance, and the other based on normal VQ-based clustering. The proposed method showed the best performance under 50% reduction rates. Over 50% of reduction rates, the synthetic speech quality is not seriously but perceptibly degraded. Using the proposed method, the synthesis database can be efficiently reduced without serious degradation of the synthetic speech quality.
This paper presents an area efficient 8-bit current digital to analog convector (DAC) which is applied to 240 channels Active Matrix - Organic Light Emitting Diode (AMOLED) data driver. The proposed circuit constitutes 4-bit binary weighted current DAC and 4-bit switched capacitor cyclic DAC. The proposed DAC has about 70% smaller area than that of the typical binary weighted current DAC. We overcome sampling time by reducing the number of repetition phases so that it can display 8-bit gray scale image.
A practical recursive weighted least square(WLS) solution is proposed to solve the passive ranging problem. Apart from the previous works based on the extended Kalman filter(EKF), to ensure the convergency at long-range, the proposed scheme makes use of line-of-sight(LOS) rate instead of bearing information. The influence of LOS rate measurement errors is investigated and it is asserted that the WLS estimates contain bias and scale factor errors. Together with simple compensation algorithm, the estimation errors of proposed filter can be reduced dramatically.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.211-212
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2019
The objectives of this research are to test the utility of semiparametric geographically weighted regression (SGWR, a spatial analysis method) in the small-scale urban sample, and to understand the geographic patterns of provision and pricing of sharing economy based accommodations in the tourist city. This paper focused on how network distance to heritage site, to casino, residential unit prices and other five attribute categories determine Airbnb price in Macau SAR, China. Findings show that SGWR models outperformed OLS models. Moreover, comparing with heritage sites, casinos are the stronger factors to drive up Airbnb (including hostels) rooms' provision and their prices; and residential unit prices are not related with the Airbnb price in the attraction clusters in Macau. This research showed a little example for the applications of SGWR in the small city, and for the analysis of online marketplace data as new urban study material. Practically, this study provides some scientific evidence for hosts, guests, urban planners, and policymakers' decision making in Macau.
Higher-order theories are very important to investigate the mechanical properties and behaviors of nanoscale structures. In this study, a free vibration behavior of SiNW resting on elastic foundation is investigated via Eringen's nonlocal elasticity theory. Silicon Nanowire (SiNW) is modeled as simply supported both ends and clamped-free Euler-Bernoulli beam. Pasternak two-parameter elastic foundation model is used as foundation. Finite element formulation is obtained nonlocal Euler-Bernoulli beam theory. First, shape function of the Euler-Bernoulli beam is gained and then Galerkin weighted residual method is applied to the governing equations to obtain the stiffness and mass matrices including the foundation parameters and small scale parameter. Frequency values of SiNW is examined according to foundation and small scale parameters and the results are given by tables and graphs. The effects of small scale parameter, boundary conditions, foundation parameters on frequencies are investigated.
Purpose: Digital communication is becoming increasingly important in clinical practice and research. The finding that stool consistency can be evaluated similarly using either "in vivo" or photographic material by health care professionals will decrease subjective interpretation by parents. The primary outcome of this study was the reliability of stool consistency scoring using the Brussels Infant and Toddler Stool Scale (BITSS) between fresh stools and their photos; the secondary outcome was the inter-rater reliability based on the fresh stools. Methods: Fresh stool samples from healthy children were collected in a day care center. These stools, and one month later the corresponding photos presented in a random order, were presented to 14 observers. Reliabilities were analyzed using absolute agreements and weighted and unweighted Cohen's κ. Results: In total, 202 samples were rated 576 times. Absolute agreement between photographic and real time assessment ranged between 71.1% and 83.3% among observers. This corresponded with substantial agreement (unweighted κ=0.70 [95% CI, 0.61-0.78]; weighted κ=0.86 [95% CI, 0.78-0.88]). The inter-observer agreement showed similar percentages of absolute agreement (81.4-82.0%) and κ-values corresponding with fair-to-moderate agreement. Conclusion: Our findings suggest that the assessment of fresh stool consistency can also reliably be done on photographic material when using the BITSS. This opens opportunities in scientific surroundings and in our daily life communication with parents and caretakers.
In this paper, an automated segmentation algorithm is proposed for MR brain images using T1-weighted, T2-weighted, and PD images complementarily. The proposed segmentation algorithm is composed of 3 step. In the first step, cerebrum images are extracted by putting a cerebrum mask upon the three input images. In the second step, outstanding clusters that represent inner tissues of the cerebrum are chosen among 3-dimensional(3D) clusters. 3D clusters are determined by intersecting densely distributed parts of 2D histogram in the 3D space formed with three optimal scale images. Optimal scale image is made up of applying scale space filtering to each 2D histogram and searching graph structure. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram and searching graph structure. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram. In the final step, cerebrum images are segmented using FCM algorithm with its initial centroid value as the outstanding clusters centroid value. The proposed cluster's centroid accurately. And also can get better segmentation results from the proposed segmentation algorithm with multi spectral analysis than the method of single spectral analysis.
KIM, Bum-Kyu;YOON, Hong-Joo;KIM, Tae-Hoon;CHOI, Hyun-Woo
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.263-274
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2020
In the Southeast Sea of Korea, a cold water mass is formed intensively in summer every year, causing frequent abnormal sea conditions. In order to analyze the spatial changes of sea surface temperature distribution in this area, ocean fields buoy data observed at Gori and Jeongja and reanalyzed sea surface temperature(SST) data from GHRSST Level 4 were used from June to September 2018. The buoy data were used to analyze the time-series water temperature changes at two stations, and the GHRSST data were used to calculate the daily SST variance and weighted mean center(WMC) across the study area. When the buoy's water temperature was lowered, the variance of SST in the study area trend to increase, but it did not appear consistently for the entire period. This is because GHRSST is a reanalysis data that does not reflect sensitive changes in water temperature along the coast. As such, there is a limit to grasping the local small-scale water temperature change in the coast or detecting the location and extent of the cold water zone only by the statistical variance representing the SST change in the entire sea area. Therefore, as a result of using WMC to quantitatively determine the spatial location of the cold water mass, when the cold water zone occurred, WMC was located in the northwest sea area from the mean center(MC) of the study area. This means that it is possible to quantitatively identify where and to what extent the distribution of cold surface water temperature appears through SST's WMC location information, and we could see the possibility of WMC's use in detecting the scale of cold water zones and the extent of regional spread in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4929-4947
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2017
In visual object tracking, Correlation Filter-based Tracking (CFT) systems have arouse recently to be the most accurate and efficient methods. The CFT's circularly shifts the larger search window to find most likely position of the target. The need of larger search window to cover both background and object make an algorithm sensitive to the background and the target occlusions. Further, the use of fixed-sized windows for training makes them incapable to handle scale variations during tracking. To address these problems, we propose two layer target representation in which both global and local appearances of the target is considered. Multiple local patches in the local layer provide robustness to the background changes and the target occlusion. The target representation is enhanced by employing additional reversed RGB channels to prevent the loss of black objects in background during tracking. The final target position is obtained by the adaptive weighted average of confidence maps from global and local layers. Furthermore, the target scale variation in tracking is handled by the statistical model, which is governed by adaptive constraints to ensure reliability and accuracy in scale estimation. The proposed structural enhancement is tested on VTBv1.0 benchmark for its accuracy and robustness.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.11
no.3
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pp.528-536
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1987
In a turbulent free shear flow, the large scale motion is characterized by the intermittent flow which arises from the interaction between the turbulent fluid and the irrotational fluid of the environment through the mean velocity gradient. This large scale motion causes a bulk convection whose effect is similar to the spatial diffusion process. In this paper, the total diffusion process is proposed to be approximated by weighted sum of the bulk convection due to the large scale motion and the usual gradient diffusion due to small scale motion. The diffusion term in conventional .kappa.-.epsilon. model requires on more equation of the intermittency transport equation. A production term of this equation means mass entrainment from the irrotational fluid to the turbulent one. In order to test the validity of the proposed model, a plane jet is predicted by this method. Numerical results of this model is found to yield better agreement with experiment than the standard .kappa.-.epsilon. model and Byggstoyl & Kollmann's model(1986). Present hybrid diffusion model requires further tests for the check of universality of model and for the model constant fix.
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