In this paper, we present some of experimental results developed in computer-based English Pronunciation Correction System for Korean speakers. The aim of the system is to detect incorrectly pronounced phonemes in spoken words and to give correction comment to users. Speech data were collected from 254 native speakers and 411 Koreans, then used for phoneme modeling and test. We built two types of acoustic phoneme models: native speaker model and Korean speaker model. We also built langugage models to reflect Koreans' commonly occurred mispronunications. The detection rate was over 90% in insertion/deletion/replacement of phonemes, but we got under 75% detection rate in diphthong split and accents.
The geometriccorrection of a satellite imagery is performed by making a systematic correction with satellite ephemerides and attitude angles followed by employing the Ground Control Points (GCSs) or Digital Elevation Models (DEMs). In a remote area or an inaccessible area, however, GCPs are unavailable to be surveyed and thus they can be obtained only by reading maps, which are not accurate in reality. In this study, we performed the systematic correction process to the inaccessible area and the precise geometric correction process to the adjacent accessible area by using GCPs. Then we analyzed the correlation between the two geo-referenced Korea Multiurpose Satellite (KOMPSAT-1 EOC) images. A new geometrical correction for the inaccessible area imagery is achieved by applying the correlation to the inaccessibleimagery. By employing this new method, the accuracy of the inaccessible area imagery is significantly improved absolutely and relatively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.390-407
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2011
Three-dimensional (3D) video technologies are becoming increasingly popular, as it can provide users with high quality and immersive experiences. However, color inconsistency between the camera views is an urgent problem to be solved in multi-view imaging. In this paper, a perception-based color correction method for multi-view images is proposed. In the proposed method, human visual sensitivity (VS) and visual attention (VA) models are incorporated into the correction process. Firstly, the VS property is used to reduce the computational complexity by removing these visual insensitive regions. Secondly, the VA property is used to improve the perceptual quality of local VA regions by performing VA-dependent color correction. Experimental results show that compared with other color correction methods, the proposed method can greatly promote the perceptual quality of local VA regions greatly and reduce the computational complexity, and obtain higher coding performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1573-1583
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2016
주택가격은 대내외적으로 경기관련 많은 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 다변량분석의 경우 이와 관련된 변수들간의 상호관련성을 검정하여야 한다. 그랜저 인과성 검정결과 변수들간에 서로 인과성이 있는 것으로 나타났다. 또한 변수들 사이에 공적분 존재유무를 확인한 결과 공적분이 존재하므로 오차수정항이 포함된 벡터오차수정모형을 이용하여 분석을 시도하였다. ARIMA 및 VAR 모형과의 예측력 실증비교 결과 벡터오차수정모형에 의한 예측력이 이들 두 모형에 비해 우수함을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
The electromagnetic wave scattered by an arbitrary-angled dielectric wedge is constructed by physical optics solution and its corrected field. Two models of correction source are obtained; one is multipole line source at tip of wedge and the other is correction electric and magnetic currents distributed along the interfaces of dielectric wedge. Calculated far-field patterns are presented and compared each other.
This paper considers the cointegrating vector estimator in the error correction model with stationary covariates, which combines the stationary vector autoregressive model and the nonstationary error correction model. The cointegrating vector estimator is shown to follow the locally asymptotically mixed normal distribution. The variance of the estimator depends on the covariate effect of stationary regressors, and the asymptotic efficiency improves as the magnitude of the covariate effect increases. An economic application of the money demand equation is provided.
In order to measure the distance from the bottom in the ocean we use ultrasound altitude sonars. The manganese nodule pick-up device developed by KRISO is also using an altitude sonar to control the gap between the pick-up head and sea bottom. This paper describes the performance of the altitude sonar by an experimental method. The experiment was performed with four ground models in a small basin, Manganese nodule models and water-bentonite mixture was used for setting up the ground models. Buttorworth filter was applied to remove the noise caused by a servo motor and its controller. The results show that the altitude sonar gives a good estimation of the types and slopes of the bottom as well as the distance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.895-903
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2009
The penalized partial likelihood based on restricted maximum likelihood method has been widely used for the inference of frailty models. However, the standard-error estimate for frailty parameter estimator can be downwardly biased. In this paper we show that such underestimation can be corrected by using hierarchical likelihood. In particular, the hierarchical likelihood gives a statistically efficient procedure for various random-effect models including frailty models. The proposed method is illustrated via a numerical example and simulation study. The simulation results demonstrate that the corrected standard-error estimate largely improves such bias.
The Numerical Weather Prediction (NWP) models provide information for weather forecasts. The highly nonlinear and complex interactions in the atmosphere are simplified in meteorological models through approximations and parameterization. Therefore, the simplifications may lead to biases and errors in model results. Although the models have improved over time, the biased outputs of these models are still a matter of concern in meteorological and hydrological studies. Thus, bias removal is an essential step prior to using outputs of atmospheric models. The main idea of statistical bias correction methods is to develop a statistical relationship between modeled and observed variables over the same historical period. The Model Output Statistics (MOS) would be desirable to better match the real time forecast data with observation records. Statistical post-processing methods relate model outputs to the observed values at the sites of interest. In this study three methods are used to remove the possible biases of the real-time outputs of the Weather Research and Forecast (WRF) model in Imjin basin (North and South Korea). The post-processing techniques include the Linear Regression (LR), Linear Scaling (LS) and Power Scaling (PS) methods. The MOS techniques used in this study include three main steps: preprocessing of the historical data in training set, development of the equations, and application of the equations for the validation set. The expected results show the accuracy improvement of the real-time forecast data before and after bias correction. The comparison of the different methods will clarify the best method for the purpose of the forecast skill enhancement in a real-time case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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