위성 디지털 방송이나 위성 인터넷에서는 위성에서 단말에 이르는 고속 리턴 채널 환경이 매우 나빠 연집오류가 심하게 생긴다. 이 논문에서는 리턴 채별이 레일리 확률 채널일 때, 앞 오류 고침 (forward error correction: FEC) 부호화 방식의 성능을 분석한다. 먼저, Loo, Lutz, Vucetic, Corazza의 채별 모형을 고찰하고, Rayleigh 페이딩 채널에서 길쌈 부호, 리드 솔로몬 부호, 길쌈-리드 솔로몬 연접 부호 터보 부호의 성능을 비교 분석한다.
For the Large Corpus based TTS the consistency of the speech corpus is very important. It is because the inconsistency of the speech quality in the corpus may result in a distortion at the concatenation point. And because of this inconsistency, large corpus must be tuned repeatedly One of the reasons for the inconsistency of the speech corpus is the different glottal characteristics of the speech sentence in the corpus. In this paper, we adjusted the glottal characteristics of the speech in the corpus to prevent this distortion. And the experimental results are showed.
This paper analyzes the vocal tract area estimation algorithm used as a part of a speech analysis program to help deaf children correct their pronunciations by comparing their vocal tract shape with normal children's. Assuming that a vocal tract is a concatenation of cylinder tubes with a different cross section, we compute the relative vocal tract area of each tube using the reflection coefficients obtained from linear predictive coding. Then, obtain the absolute vocal tract area by computing the height of lip opening with a formula modified for children's speech. Using the speech data for five Korean vowels (/a/, /e/, /i/, /o/, and /u/), we investigate the effects of the sampling frequency, frame size, and model order. We compare vocal tract shapes obtained from deaf and normal children's speech.
We accomplished numerical simulations for two-uniform-fiber concatenation with both polarization mode dispersion (PMD) and polarization-dependent loss (PDL) . The effective overall PMD is increased with the chirp parameter and the effective overall PDL is decreased with the chirp parameter. For PDL, chirping just makes the signal bandwidth wider, so makes the pulse be more depolarized than a chirp-free pulse. We showed that PDL increases the frequency dependence of the principal states of polarization, and the combination of this dependency and the bandwidth broadening by chirping can affect the effective PDL.
Kim, Hyoung-Gook;Shin, Seung-Su;Kim, Sang-Wook;Lee, Gi Yong
ETRI Journal
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제43권3호
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pp.538-548
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2021
This paper proposes an approach to improve the performance of no-reference video quality assessment for sports videos with dynamic motion scenes using an efficient spatiotemporal model. In the proposed method, we divide the video sequences into video blocks and apply a 3D shearlet transform that can efficiently extract primary spatiotemporal features to capture dynamic natural motion scene statistics from the incoming video blocks. The concatenation of a deep residual bidirectional gated recurrent neural network and logistic regression is used to learn the spatiotemporal correlation more robustly and predict the perceptual quality score. In addition, conditional video block-wise constraints are incorporated into the objective function to improve quality estimation performance for the entire video. The experimental results show that the proposed method extracts spatiotemporal motion information more effectively and predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.
The air traffic industry, one of Korea's major industries, has recently experienced increased demand from overseas air passengers, launched a low-cost airline, and increased special freight transportation capacity. These initiatives have had a positive impact on air traffic (for example, profitability); however, air traffic management has become more complex, which has increased the incidence of aviation accidents and created safety hazards. There is an increasing need to collect and analyze aviation data that can proactively respond to aviation accidents. Concatenation of collected aviation data as big data and the development of artificial intelligence technology are gradually expanding aviation safety event analysis from conventional statistical analysis to machine learning-based analysis. This paper surveys the trends of flight safety event analysis to derive aviation safety risk factors by looking at the types and characteristics of aviation data that can be used to predict accidents related to safety in aviation operations.
본 논문은 모바일 단말에서 실시간으로 동작하는 딥러닝 기반 경량 초고해상화 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 두 입력 텐서의 차원을 일치시켜야 하는 element-wise 덧셈 대신 concatenation을 활용해 연산량을 개선하고, float-to-int8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 weight clipping 및 regularization 기법을 활용해 초고해상화 화질 성능을 개선하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 모바일 초고해상화 기술을 화질 측면에서 0.12dB, 처리 속도 측면에서 13.6ms 개선하였고, Mobile AI & AIM 2022 실시간 이미지 초고해상화 대회에서 1등을 수상하였다.
우리는 과학기술 분야 논문 내 문장에 대해 논문의 의미 구조를 반영하는 수사학적 태그를 자동으로 부착하기 위한 분류 모델을 구축한다. 문장의 태그가 이전 문장의 태그와 상관관계를 갖는 특징을 반영하여 이전 문장을 추가 자질로 사용한다. 이전 문장을 추가 자질로 모델에 입력하기 위해 5 가지 결합 방법에 대한 실험을 진행한다. 실험 결과 각 문장에 대해 독립된 인코더를 사용하고 인코더의 결과 벡터를 concatenation 연산으로 조합하여 분류를 수행하는 것이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Pedestrian detection is used to effectively detect pedestrians in various situations based on deep learning. Pedestrian detection has difficulty detecting pedestrians due to problems such as camera performance, pedestrian description, height, and occlusion. Even in the same pedestrian, performance in detecting them can differ according to the height of the pedestrian. The height of general pedestrians encompasses various scales, such as those of infants, adolescents, and adults, so when the model is applied to one group, the extraction of data becomes inaccurate. Therefore, this study proposed a pedestrian detection method that fine-tunes the pedestrian area by Refining Layer and Feature Concatenation to consider various heights of pedestrians. Through this, the score and location value for the pedestrian area were finely adjusted. Experiments on four types of test data demonstrate that the proposed model achieves 2-5% higher average precision (AP) compared to Faster R-CNN and DRPN.
다수경로 알고리즘은 비루프경로(Loopless Path: 또는 Simple Path)와 루프경로(Loop Path)를 탐색하는 방안으로 대별된다. 알고리즘의 난이도 측면에서 일반적으로 비루프경로를 탐색하는 방안이 루프경로를 탐색하는 방안보다 많은 노력이 소요된다. 바꾸어 말하면, 루프경로 탐색방안이 알고리즘의 이해 및 활용성 측면에서 용이하다는 장점이 존재한다. 루프경로탐색방안에서 경로삭제방식(Path Deletion Method)이 가장 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. 경로삭제방식은 K번째의 최적경로를 탐색하기 위하여 K-1번째의 경로의 탐색금지 상황설정이 필요하며, 이를 네트워크의 변형된 확장형태(Enlarged Transform)를 통하여 추구하는 방식이다. 그러나 이 알고리즘은 경로상에 노드 및 링크의 반복이 허용되는 루프를 생성시켜 교통망에 적용하기에는 한계가 존재하는 단점이 있다. 본 연구에서 링크표지를 활용하여 루프를 제거하는 방안을 개발한다. 이를 위해 K-1번째 확장네트워크에서 링크표지를 갱신하는 과정에서 대상링크와 전 링크의 부분경로와의 관계를 고려하여 루프가 생성되지 않도록 링크표지를 확정하여 원천적으로 루프의 생성을 방지한다. 본 연구에서 제안하는 비루프 알고리즘은 노드비루프와 링크비루프로 구분되며, 노드비루프는 경로 상에서 노드의 반복이 존재하지 않는 일반적인 단순경로(Simple Path)를 의미하며, 링크비루프는 경로 상에 링크의 반복이 존재하지 않는 경로를 의미한다. 특히 링크비루프는 도시 교차로에서 발생하는 U-턴, P-턴의 덩굴망 통행행태를 설명하기 위한 중요개념으로 확대 정의된다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘의 활용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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