Spectral subtraction is widely-used preprocessing technique for speech recognition in additive noise environments, but it requires a good estimate of the noise power spectrum. In this paper, we employ the histogram technique for the estimation of noise spectrum. This technique has advantages over other noise estimation methods in that it does not requires speech/non-speech detection and can estimate slowly-varying noise spectra. According to the speaker-independent isolated word recognition in both colored Gaussian and car noise environments under various SNR conditions. Histogram-technique-based spectral subtraction method yields superier performance to the one with conventional noise estimation method using the spectral average of initial frames during non-speech period.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.1
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pp.69-76
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2006
Telematics, which is a compound word of a telecommunication and informatics, provides drivers with useful driving information such as driving path guidance, accident or robbery detection, traffic conditions and other valuable data at real time. This paper proposes and implements how to build a telematics terminal equipped with CDMA and GPS running embedded Linux, to check a vehicle's state through communication between telematics server and vehicle terminals using a cellular phone and to control a vehicle using SMS as shown in Figure 1. In order to do this, we use the SK-VM platform which is mobile terminal platform based on JAVA to design, implement and evaluate it.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.3
no.1
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pp.81-95
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2013
Through a series of precise text handling processes, including automatic extraction of information from documents with knowledge from various fields, recognition of entity names, detection of core topics, analysis of the relations between the extracted information and topics, and automatic inference of new knowledge, the most efficient knowledge base of the relevant field is created, and plans to apply these to the information knowledge management and service are the core requirements necessary for intellectualization of information. In this paper, the knowledge base, which is a necessary core resource and comprehensive technology for intellectualization of science and technology information, is described and the usability of academic information services using it is evaluated. The knowledge base proposed in this article is an amalgamation of information expression and knowledge storage, composed of identifying code systems from terms to documents, by integrating terminologies, word intelligent networks, topic networks, classification systems, and authority data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.14
no.3
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pp.227-234
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1989
In this paper, a new receiver for a frequency-hopped multilevel FSK system for mobile Communications is presented. This new receiver provides an implementation advantage by eliminating unecessary energy detection of all the frequency channels. A performace analysis of the proposed system is carried out by using the union bound. We show that an optimim number of message bits that minimize the word error probability exists for a given number of simultaneous users. This scheme is a generalization of the MFSK system that allows the message bits to be uaried, making it possible for designers to increase the flexibility of implementation. Error probabilities are calculated in the case of fixed bandwidth and fixed tone repetition number. The effect of using error-correcting coding is considered.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.10
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pp.215-225
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2022
This study investigates employees' online reviews, conducts in-depth text topic mining, effectively summarizes the dimensions of employer brand value, and seeks effective ways to build employer brands from a multi-dimensional perspective. This study employs samples of employer reviews, filter keywords according to word frequency-inverse document frequency, builds a review network containing the same keywords, explore the community and summarize the theme dimensions. Simultaneously, it makes a dynamic comparison and analysis of the employer brand value dimension of different industries and enterprises. The study shows that the community exploration theme can be summarized into 11 dimensions of employer brand value, and the dimensions of employer brand value are significantly different across industries and among different enterprises within the industry. The attention to the employer brand value dimension has a significant time change. Various industries pay increasing attention to the dimension of work intensity and career development, while employers pay steady attention to the dimension of welfare benefits. The findings of this study suggest that seeking the heterogeneity of employer brand resources from the multi-dimensional differences and changes is an effective way to improve the competitiveness of enterprises in the human capital market.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2022.09a
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pp.101-101
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2022
Schisandra chinensis is a fruit which is called Omija in South Korea. The Korean word Omija means "five flavors" (sweet, spicy, sour, bitter, and salty). The aim of his study was to investigate the correlation between growth characteristics and lignans (gomisin A, gomisin N, schisandrin) contents of Schisandra chinensis. The method for determining lignans was validated by measuring the linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), precision and accuracy using UPLC-UV. Growth characteristics of S. chinensis such as number of fruits per fruit bunch, length of fruit bunch, width of fruit bunch, fresh weight of fruit bunch, length of fruit, width of fruit, fresh weight of fruit, fresh weight of 30 fruits, and sugar contents of fruit were measured. From the results of correlation analysis, it was found that the contents of lignans showed a significantly negative correlation with fresh weight and sugar contents of fruit. These results will be used to study for quality control of S. chinensis fruit.
While the broadband multimedia technologies have been developing, the commercial market of digital contents has also been widely spreading. Most of all, digital cartoon market like internet cartoon has been rapidly large so video cartooning continuously has been researched because of lack and variety of cartoon. Until now, video cartooning system has been focused in non-photorealistic rendering and word balloon. But the meaningful frame extraction must take priority for cartooning system when applying in service. In this paper, we propose new automatic frame extraction method for video cartooning system. At frist, we separate video and audio from movie and extract features parameter like MFCC and ZCR from audio data. Audio signal is classified to speech, music and speech+music comparing with already trained audio data using GMM distributor. So we can set speech area. In the video case, we extract frame using general scene change detection method like histogram method and extract meaningful frames in the cartoon using face detection among the already extracted frames. After that, first of all existent face within speech area image transition frame extract automatically. Suitable frame about movie cartooning automatically extract that extraction image transition frame at continuable period of time domain.
Park, Joon Hyuk;Jun, Byoung Sun;Lee, Chang In;Kim, Moon-Doo;Jeong, Ji Woon;Jung, Young-Eun
Korean Journal of Biological Psychiatry
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v.23
no.2
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pp.63-68
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2016
Objectives Haenyeo are Korean professional women breath-hold divers in Jeju island. The aim of this study was to investigate the clinical characteristics of depressed Haenyeo group, compared to non-Haenyeo depressed group. Methods This study included 75 Haenyeo and 340 non-Haenyeo with depressive disorders recruited from the Dementia Early Detection Program in Jeju island. Structural diagnostic interviews were performed using the Korean version of Mini International Neuropsychiatric Interview. All patients completed the questionnaires, including the Subjective Memory Complaints Questionnaire (SMCQ), the Patient Health Questionnaire-15 (PHQ-15), and the Blessed dementia scale. Depression was evaluated by the Korean version of short form the Geriatric Depression Scale (K-SGDS) and cognition was assessed by the Korean version of the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease (CERAD) assessment packet. Results Although the mean scores of the K-SGDS were similar between Haenyeo and non-Haenyeo depressed groups, the Haenyeo group showed a higher mean score on the PSQ-15 (p < 0.001, ANCOVA adjusting for age, the K-SGDS and education). The Haenyeo group showed poorer performance on the Korean Version of Frontal Assessment Batter (p < 0.001), the Mini-Mental State Examination in the Korean version of the CERAD Assessment Packet (p < 0.018), the word fluency test (p < 0.001), and the word list memory test (p = 0.012) in ANCOVA adjusting for age and education. The mean SMCQ score was higher in the Haenyeo depressed group than in the non-Haenyeo depressed group. Conclusions The Haenyeo depressed group shows cognitive dysfunction, especially frontal lobe dysfunction, compared to the non-Haenyeo depressed group, indicating the Haenyeo depressed group may have more severe frontolimbic dysfunction due to chronic exposure to hypoxia. The Haenyeo depressed group suffers more somatic symptoms than the non-Haenyeo depressed group.
It is more salient in the high-tech industry to cooperate even among competitors in order to promptly respond to the changes in product architecture. In this sense, 'co-opetition,' which is the combination word between 'cooperation' and 'competition,' is the new business term in the strategic management and represents the two concepts "simultaneously co-exist." From this view, this study set up the research purposes as follows: 1) investigating the corporate managerial and technological behavioral characteristics in the co-opetition of the global display industry. 2) verifying the emerging factors during the co-opetition behavior hereafter. 3) suggesting the strategic direction focusing on the co-opetition behavioral characteristics. To this end, this study used co-word network analysis to understand the structure in context level of the co-opetition. In order to understand topics on each network, we clustered the keywords by community detection algorithm based on modularity and labeled the cluster name. The results show that there were increasing patterns of competition rather than cooperation. Especially, the litigations for mutual control against Korean firms much more severely occurred and increased as time passed by. Investigating these network structure in technological evolution perspective, there were already active cooperation and competition among firms in the early 2000s surrounding the issues of OLED-related technology developments. From the middle of the 2000s, firm behaviors have focused on the acceleration of the existing technologies and the development of futuristic display. In other words, there has been competition to take leadership of the innovation in the level of final products such as the TV and smartphone by applying the display panel products. This study will provide not only better understanding on the context of the display industry, but also the analytical framework for the direction of the predictable innovation through analyzing the managerial and technological factors. Also, the methods can support CTOs and practitioners in the technology planning who should consider those factors in the process of decision making related to the strategic technology management and product development.
In Web environment, a flood of spam causes serious social problems such as personal information leak, monetary loss from fishing and distribution of harmful contents. Moreover, types and techniques of spam distribution which must be controlled are varying as days go by. The learning based spam classification method using Bag-of-Words model is the most widely used method until now. However, this method is vulnerable to anti-spam avoidance techniques, which recent spams commonly have, because it classifies spam documents utilizing only keyword occurrence information from classification model training process. In this paper, we propose a spam document detection method using a characteristic of repeating words occurring in spam documents as a solution of anti-spam avoidance techniques. Recently, most spam documents have a trend of repeating key phrases that are designed to spread, and this trend can be used as a measure in classifying spam documents. In this paper, we define six variables, which represent a characteristic of word repetition, and use those variables as a feature set for constructing a classification model. The effectiveness of proposed method is evaluated by an experiment with blog posts and E-mail data. The result of experiment shows that the proposed method outperforms other approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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