In case of indoor gymnastics training floor, in view of its characteristics, since it is simultaneously required the related smooth communication between the coach and the player, also the acoustic performance regarding to the clearness of music, besides the sport activity, the consideration about the acoustic character has entered the stage as an indispensable element. On such viewpoint, recently constructed dome-typed gymnastic training floor was optimized acoustic design with remodeling through acoustic simulation test. And acoustic satisfaction degree and reaction was attempted to investigate about the gymnastics training floor estimating value of human's psychological(sensual) degree using auralization that enables to experience the virtual sound field at the stage of design. As the result of investigation about the research on the space of object, it could be known that the valuation regarding to the acoustic performance of 'after-improvement' was distinctly more refined than that of 'before-improvement'. It is now considering that such result of the study can be utilized as the useful data which enables to improve the retrenchment effect of the construction cost as well as the acoustic capability, by means of the prediction control on the acoustic problem from the stage of design, for the occasion when the similar indoor sport gymnasium is planning to build for the near future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6038-6053
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2017
In this study, we propose an automatic melody extraction algorithm using deep learning. In this algorithm, feature images, generated using the energy of frequency band, are extracted from polyphonic audio files and a deep learning technique, a convolutional neural network (CNN), is applied on the feature images. In the training data, a short frame of polyphonic music is labeled as a musical note and a classifier based on CNN is learned in order to determine a pitch value of a short frame of audio signal. We want to build a novel structure of melody extraction, thus the proposed algorithm has a simple structure and instead of using various signal processing techniques for melody extraction, we use only a CNN to find a melody from a polyphonic audio. Despite of simple structure, the promising results are obtained in the experiments. Compared with state-of-the-art algorithms, the proposed algorithm did not give the best result, but comparable results were obtained and we believe they could be improved with the appropriate training data. In this paper, melody extraction and the proposed algorithm are introduced first, and the proposed algorithm is then further explained in detail. Finally, we present our experiment and the comparison of results follows.
Radar target identification can be achieved by using various radar signatures, such as one-dimensional(1-D) range profile, 2-D radar images, and 1-D or 2-D scattering centers on a target. In this letter, five 1-D scattering center extraction methods are discussed - TLS(Total Least Square)-Prony, Fast Root-MUSIC (Multiple Signal Classification), Matrix-Pencil, GEESE(GEneralized Eigenvalues utilizing Signal-subspace Eigenvalues), TLS-ESPRIT(Total Least Squares - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique), These methods are compared in the context of estimation accuracy as well as a computational efficiency using a noisy data. Finally these methods are applied to the target classification experiment with the measured data in the POSTECH compact range facility.
본 논문에서는 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다. 이 분석한 결과로 크기와 위상을 모델링하여 파라미터를 생성한다. 크기의 특성에서 기본주파수와 고조파 부분은 다른 부분에 비해 크기가 매우 크다. 그래서 이 부분의 모델링은 오차를 줄이기 위해 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하였고, 노이즈 부분의 모델링은 기본주파수 전후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하고 불규칙하므로 선분 근사법을 이용하였으며, 크기가 작고 완만하게 변하는 나머지 노이즈 부분은 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에 적응한 방법과 동일하게 적용하였다. 생성된 파라미터로 크기와 위상을 만들어 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 얻을 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3820-3841
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2018
Most of the accidents occur due to drowsiness while driving, avoiding road signs and due to driver's distraction. Driver's distraction depends on various factors which include talking with passengers while driving, mood disorder, nervousness, anger, over-excitement, anxiety, loud music, illness, fatigue and different driver's head rotations due to change in yaw, pitch and roll angle. The contribution of this paper is two-fold. Firstly, a data set is generated for conducting different experiments on driver's distraction. Secondly, novel approaches are presented that use features based on facial points; especially the features computed using motion vectors and interpolation to detect a special type of driver's distraction, i.e., driver's head rotation due to change in yaw angle. These facial points are detected by Active Shape Model (ASM) and Boosted Regression with Markov Networks (BoRMaN). Various types of classifiers are trained and tested on different frames to decide about a driver's distraction. These approaches are also scale invariant. The results show that the approach that uses the novel ideas of motion vectors and interpolation outperforms other approaches in detection of driver's head rotation. We are able to achieve a percentage accuracy of 98.45 using Neural Network.
Among those various facilities attached to the school building, the Auditorium is being utilized for not only the Exercise Activity but also for many purposes such as Culture, Public Performance, Education, Assembly and so on. In order to utilize in maximum such function of the multipurpose auditorium, an adequate acoustic design with regard to the Clarity of Voice and Music in accordance with its use-purpose should be accompanied. However, as the most part of multipurpose auditoriums is designed with high ceiling-height by its peculiar character, and due to use of the material of strong reflexibility, it is appearing the defect that excessively exposes the reverberation of sound. In order to make out an optimal acoustic condition within the broad space such as an auditorium, the acoustic characteristics must be considered from the planning stage, however in the most case, those acoustic problems are being settled through the repair works after construction. On such viewpoint, this Study intends to analyze the room acoustic characteristics from the planning stage using a computer simulation based on the blueprint of multipurpose auditorium in S High School located in Gwangju. It is considered that the material analyzed in such way could be practically applied as a fundamental material enables to improve the acoustic capability when a similar broad space is planned hereafter.
타원형 산란 무선 채널 환경에서 고속 단거리 옥내 무선 통신용 초광대역 수신기의 입력에 클러스터 형태로 도착하는 신호의 도착 방향을 추정하기 위해 새로 초광대역 신호 모형을 제안한다. 추정 기법은 일반적인 다중신호분류 기법을 변경한 알고리즘이며, 제안된 추정 기법을 초광대역 신호 모형에 적용하여 두 종류의 매개변수인 신호 도착방향 변수와 퍼짐 변수를 얻는다. 제안한 신호 모형과 추정 기법은 초광대역 타원형 산란 무선 통신 환경 안에서 컴퓨터 모의실험을 통해 검증된다.
본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2574-2587
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2019
Blind Source Separation (BSS) is a technique used to separate supposed independent sources of signals from a given set of observations. In this paper, the High Exploration Particle Swarm Optimization (HEPSO) algorithm, which is an enhancement of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, has been used to separate a set of source signals. Compared to PSO algorithm, HEPSO algorithm depends on two additional operators. The first operator is based on the multi-crossover mechanism of the genetic algorithm while the second one relies on the bee colony mechanism. Both operators have been employed to update the velocity and the position of the particles respectively. Thus, they are used to find the optimal separating matrix. The proposed method enhances the overall efficiency of the standard PSO in terms of good exploration and performance. Based on many tests realized on speech and music signals supplied by the BSS demo, experimental results confirm the robustness and the accuracy of the introduced BSS technique.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.181-186
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2021
Among human intellectual creations, the right granted by law to what is worth protecting is defined as intellectual property rights. Copyright is a legal right to creative finished products made by individuals, and in recent years, this legal right has been recognized as very important. In other words, copyright is a system created to protect the rights of individuals who created creations and to recognize their efforts. Works subject to copyright vary from poetry, thesis, novels to designs, paintings, music, and architecture, and the scope of the subject is gradually expanding. Recently, research has begun on how far the Metaverse design area absorbed into the real world among works. Computer-generated video productions and software program works are also subject to digital copyright protection, but it is also true that the interpretation of the author protection law for works, designs, and trademarks in the virtual world is unclear. This study aims to analyze copyrights based on case studies and theoretical backgrounds on copyright protection and to discuss the protection limitations of Metaverse design in the virtual world. In other words, the direction for the protection of Metaverse design is presented through clear distinction and definition of copyright protection in the tertiary virtual world. This study aims to present methods for design copyright protection in the era of Metaverse, respect copyright holders' creative activities, and develop our culture through protection of creations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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