본 논문에서는 고속 무선채널올 통해 실시간 동영상 정보를 전송할 때 이동 수신측에서 적응적 버퍼제어방법을 사용함으로서 셀 경계에서 핸드오버 등으로 인해 발생되는 지연 스파이크(delay spike)에 대해 효과적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법을 확인하기 위해 무선채널의 랜덤오류와 버스트 오류 및 핸드오버 등에 의한 패킷 전송지연 특성을 모델링하고, 본 논문에서 제안한 방식과 기존에 제안된 방식을 패킷 전송지연 모델에 적용하여 지연 및 지연 스파이크에 의한 수선버퍼의 적응도를 비교, 평가하였다. 또한 H.263방식으로 압축한 동영상 데이터를 제안한 알고리즘에 적용해 봄으로서 버퍼지연과 버퍼넘침 발생 등이 기존-의 방식에 비해 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 불특정 화자의 음성에 대해서도 신뢰성 있는 인식이 이루어지도록 하는 음성인식 시스템을 구현하기 위한 화자적응 음성인식 기법을 제안한다. 제안한 화자적응 기법에 의한 음성인식 시스템은 표준화자의 음성특징을 1차선형 변환 망에 의해 새로운 화자의 음성특징에 선형적으로 적응하여 인식하며. 그 구성은 다층퍼셉트론을 퍼지 벡터양자화기로 사용하는 반연속 HMM을 기반으로 한다 구현한 인식시스템은 그 성능을 확인하기 위해 고립단어 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 화자적응 인식인 경우가 화자적응 수행하지 않은 시스템에 비해 인식률이 개선됨을 보였다.
Among various welding parameters, the welding current which is inversely proportional to the tip-to-workpiece distance in GMAW is an essential parameter to monitor the GMAW process of horizontal fillet joints. For the case of weld defect such as overlap in horizontal fillet welding, therefore, the signal processing for process monitoring or automatic seam tracking should be modified by considering the weld pool surface geometry including the corresponding weld defect. In other words, the adequate signal processing algorithm is indispensible to improve the performance of the arc sensor. However, arc sensor algorithm already developed usually focus on weld seam tracing but do not considering the weld qualities. In this paper, various experiments were carried out to investigate the tendencies of the weld defects when weaving motion is added, and the experimental method based on 2$^n$ factorial design was proposed for deriving the mathematical model between the leg length and the various welding conditions. Moreover, a signal processing method based on the artificial neural network(Adaptive Resonance Theory) was proposed far discriminating the current signal of sound weld beads from that of weld beads with overlap. Finally, the algorithm for weld seam tracking combined with the mathematical modeling and the signal processing method was carried out to track the weld line in conjunction with the improvement of the weld qualities. The reliability of the proposed algorithms were evaluated through various experiments, which showed that the proposed algorithms could be effectively used for arc welding automation.
The optimization of frontal device including fuel nozzle and swirler is required to secure the mixing of fuel and air, and the combustion stability in the gas turbine combustor design for the reduction of pollutant emissions and the increase of combustion efficiency. The effects of injection nozzle and swirler on the flow field, spray characteristics and consequently the combustion stability, were experimentally investigated by measuring the velocity field, droplet sizes of fuel spray, lean combustion limit and the temperature field in the main combustion region. The effect of fuel injection nozzle was tested by adopting three different nozzles; a dual orifice fuel nozzle, a hollow cone nozzle and a solid cone nozzle. These tests were combined with the three different swirler geometries; a dual-stage swirler with 40$^{\circ}$ /-4 5$^{\circ}$ vanes and two single-stage swirlers with 40$^{\circ}$ vane angle having 12 and 16vanes, respectively. Flow fields and spray characteristics were measured with APV(Adaptive Phase Doppler Velocimetry) under atmospheric condition using kerosine fuel. Temperatures were measured by Pt-PtI3%Rh, R-type thermocouple which was 0.2mm thick. It was found that the dual swirler resulted in the biggest recirculation zone with the highest reverse flow velocity at the central region, which lead the most stable combustion. The various combustion characteristics were observed as a function of the combination between the injector and swirler, that gave a tip for the better design of gas turbine combustor.
Clustered regulatory interspaced short palindromic repeats (CRISPR) in association with CRISPR-associated protein (Cas) is an adaptive immune system, playing a pivotal role in the defense of bacteria and archaea. Ease of handling and cost effectiveness make the CRISPR-Cas system an ideal programmable nuclease tool. Recent advances in understanding the CRISPR-Cas system have tremendously improved its efficiency. For instance, it is possible to recapitulate the chronicle CRISPR-Cas from its infancy and inaugurate a developed version by generating novel variants of Cas proteins, subduing off-target effects, and optimizing of innovative strategies. In summary, the CRISPR-Cas system could be employed in a number of applications, including providing model systems, rectification of detrimental mutations, and antiviral therapies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권2호
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pp.229-236
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2020
Researchers generally argue that sexual harassment influence poor female employee organizational attitudes. However, these relationships have been not always observed. Depending on the organizational support theory, this study extended the content domain of sexual harassment research by examining the role of perceived organizational support, on these relationships. For this, this study used a survey method and multiple regression analyses with Korean 285 female employees. As results, first, the more unwanted sexual attention employees perceived, they were less likely to show their organizational citizenship behavior. Second, the more sexual coercion employees perceived, they were more likely to have their work-family conflict. Third, the negative relationship between unwanted sexual attention and their organizational citizenship behavior are stronger for employees low rather than high in perceived organizational support. Finally, the positive relationship between sexual coercion and work-family conflict are stronger for employees low rather than high in perceived organizational support. The findings suggest the adaptive function of perceived organizational support employees hold in organizational behavior. This is the first study to examine the interaction between perceived organizational support and sexual harassment of female workers with organizational citizenship behavior and work-family conflict. This study also provides guidance for administrative managerial practices.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.21-25
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2016
Recent development in multi-channel surround is emerging in various formats to provide better stereoscopic and sound effects to consumers in recent broadcasting. The ability sound localize the sound sources in space is most considerable design factor on multi-channel surround system for human earing perception model. However, this paper propose the change of the sound localization according to the spacing of the speakers, which is not covered in the existing research focus on sound system design. Presently the sound system uses the position and number of the speakers to localize the sound. In the multi-channel surround environment, the proposed design uses the sound localization is caused by the directional characteristics of the speaker, the distance between the speakers and the distance between the listener and the speaker according to the directivity is required. The proposed design is simulated using virtual measurement with MATLAB simulation environment and performances are measured.
사람의 얼굴 표정을 실제 환경에서 인식하는 데에는 여러 가지 난이한 점이 존재한다. 그래서 학습에 사용된 데이터베이스와 실험 데이터가 여러 가지 조건이 비슷할 때에만 그 성능이 높게 나온다. 이러한 문제점을 해결하려면 수많은 얼굴 표정 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 능동준지도 학습을 통해 다양한 조건의 얼굴 표정 데이터를 쉽게 모으고 보다 빠르게 성능을 확보할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 딥러닝 네트워크와 능동 학습 (Active Learning)을 통해 초기 모델을 학습하고, 이후로는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning)을 통해 라벨이 없는 추가 데이터를 확보하며, 성능이 확보될 때까지 이러한 과정을 반복한다. 위와 같은 능동준지도 학습(Active Semi-Supervised Learning)을 통해서 보다 적은 노동력으로 다양한 환경에 적합한 데이터를 확보하여 성능을 확보할 수 있다.
The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.
Long-term electroencephalography (EEG) monitoring is time-consuming, and requires experts to interpret EEG signals to detect seizures in patients. In this paper, we propose a novel automated method called adaptive slope of wavelet coefficient counts over various thresholds (ASCOT) to classify patient episodes as seizure waveforms. ASCOT involves extracting the feature matrix by calculating the mean slope of wavelet coefficient counts over various thresholds in each frequency subband. We validated our method using our own database and a public database to avoid overtuning. The experimental results show that the proposed method achieved a reliable and promising accuracy in both our own database (98.93%) and the public database (99.78%). Finally, we evaluated the performance of the method considering various window sizes. In conclusion, the proposed method achieved a reliable seizure detection performance with a short-term window size. Therefore, our method can be utilized to interpret long-term EEG results and detect momentary seizure waveforms in diagnostic systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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