The pitch searching is a vital process in a vocoder. Generally, the method of pitch searching is employed after highlighting the periodicity, where a correlation is identified with the signal by changing the interval of two pulses. When the correlation value reaches the peak, the pitch can be found by the pulse interval because it is the repetition interval with most striking period. However if the identified period happens to be one of half period, double period or triple period, this cannot be considered as the pitch period. Many methods were suggested to solve this problem. An inaccurate pitch could be obtained as well, when there is an interval where signal amplitude is not constant but varies abruptly in the frame. To solve this matter, searching the pitch by dividing a frame into various subframes is adopted, but too much calculation has to be followed while it leads the correct value. This paper suggests an algorithm to resolve these two problems. First, to search the pitch after advance correction of the signal energy level with an estimated overall energy change ratio in the frame before pitch search to reduce half period, double period and triple period is suggested. Second, to vary the number of subframes by predicting the amplitude change rate in the frame by the energy ratio obtained by the above-mentioned method is advised. If these two methods are applied, the pitch searching time can be reduced and the general pitch searching performance can be improved without affecting the sound quality in the synthesized signal.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.138-147
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2010
As inaccurate traffic volume prediction may result in inadequate transportation planning and design, traffic volume prediction based on traffic volume data is very important in spatial decision making processes such as transportation planning and operation. In order to improve the accuracy of traffic volume prediction, recent studies are using the geostatistical approach called kriging and according to their reports, the method shows high predictability compared to conventional methods. Thus, this study estimated traffic volume data for St. Louis in the State of Missouri, USA using the kriging method, and tested its accuracy by comparing the estimates with actual measurements. In addition, we suggested a new method for enhancing the accuracy of prediction by the kriging method. In the new method, we estimated traffic volume data: first, by applying anisotropy, which is a characteristic of traffic volume data appearing in determining variogram factors; and second, by performing co-kriging analysis using interstate highway, which is in a high spatial correlation with traffic volume data, as a secondary variable. According to the results of the analysis, the analysis applying anisotropy showed higher accuracy than the kriging method, and co-kriging performed on the application of anisotropy produced the most accurate estimates.
Kwon, Ja Young;Lee, Yu Bin;Cho, Ju Hyun;Lee, Yoo Jin;Choi, Young Deuk;Nam, Ki Chang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.328-334
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2012
Continuous fetal heart beat monitoring has assisted clinicians in assuring fetal well-being during antepartum and intrapartum. Fetal heart rate (FHR) is an important parameter of fetal health during pregnancy. The Doppler ultrasound is one of very useful methods that can non-invasively measure FHR. Although it has been commonly used in clinic, inaccurate heart rate reading has not been completely resolved.. The objective of this study is to improve detection algorithm of FHR from Doppler ultrasound signal with simple method. We modified autocorrelation function to enhance signal periodicity and adopted adaptive window size and shifted for data segment to be analysed. The proposed method was applied to real measured data, and it was verified that beat-to-beat FHR estimation result was comparable with the reference fetal ECG data. This simple and effective method is expected to be implemented in the embedded system.
Modeling from images is a cost-effective means of obtaining 3D geometric models. These models can be effectively constructed from classical Structure from Motion algorithm. However, it's too difficult to reconstruct whole scenes using SFM method since general sites contain a very complex shapes and brilliant colours. To overcome this difficulty, the current paper proposes a new reconstruction method based on a moving Planar mirror. We devise the mirror posture instead of scene itself as a cue for reconstructing the geometry That implies that the geometric cues are inserted into the scene by compulsion. With this method, we can obtain the geometric details regardless of the scene complexity. For this purpose, we first capture image sequences through the moving mirror containing the interested scene, and then calibrate the camera through the mirror's posture. Since the calibration results are still inaccurate due to the detection error, the camera pose is revised using frame-correspondence of the comer points that are easily obtained using the initial camera posture. Finally, 3D information is computed from a set of calibrated image sequences. We validate our approach with a set of experiments on some complex objects.
A myriad of information production channels and medium including internet, social media, and multi media channels emerged, often with conflicting interests, disseminate unwanted and inaccurate information which could result in sudden severe public relations damage to the global companies with world class products if not dealt with in the professional way. Properly crafted and managed public relations thus should become the integral part of all organizations. In particular online public relations leadership becomes even more important to public organizations responsible for national branding and interests and to private sectors expanding into the global markets. The research aims to increase global competitiveness of the pubic and exporters by presenting the online leadership strategy 101. For this purpose, locally produced web sites are analysed both from technical and global marketing perspectives. From the research all web sites were classified into three types of ghost, wreck, and moron. The 2012 research showed that 99% was moron, followed by 67% wreck and 1% ghost. The research presents must strategies for global public relations and marketing. They include strategic planning, public relation training, white hat search engine optimization, web standards, web accessibility, mobile web site and the inbound marketing strategies.
Deep-seabed test miner operated by a self-propelled mining system moving on soft soil is an essential device to secure floating and towing performances. The performances of the tracked vehicle are seriously influenced by noise factors such as the shear strength of the seafloor, bottom current, seafloor slope, speed of tracked vehicle, reaction forces of flexible hose, steering ratio, etc. Due to uncertainties related to noise factors, the design of a deep-sea manganese nodules test miner that satisfies target reliabilities is difficult. Therefore, reliability-based design optimization (RBDO) is required to guarantee system reliability under circumstances where uncertainties related to noise factors prevail. Among noise factors, the bottom current, a bimodal distribution, is censored due to the observation limit of measurement devices. Therefore, estimated distribution of the bottom current is inaccurate without considering these characteristics and the result of RBDO cannot be guaranteed. In this paper, we define censored data as unknown values over the limit of observation. If this data is estimated by using Akaike information criterion (AIC) that cannot consider the characteristics of censored data, the distribution of estimated data cannot guarantee accurate reliability. Therefore, censored AIC that can consider the characteristics of data is used to estimate accurate distribution of the bottom current. Finally, RBDO, under circumstances where uncertainties related to noise factors combined censored data are present, is performed on the mobility of a deep-sea manganese nodules test miner.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.5
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pp.8-14
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2009
In the research field of speech recognition, pinpointing the endpoints of speech utterance even with the presence of background noise is of great importance. These noise present during recording introduce disturbances which complicates matters since what we just want is to get the stationary parameters corresponding to each speech section. One major cause of error in automatic recognition of isolated words is the inaccurate detection of the beginning and end boundaries of the test and reference templates, thus the necessity to find an effective method in removing the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two linear time-domain measurements: the short-time energy, and short-time zero-crossing rate. They perform well for clean speech but their precision is not guaranteed if there is noise present, since the high energy and zero-crossing rate of the noise is mistaken as a part of the speech uttered. This paper proposes a novel approach in finding an apparent threshold between noise and speech based on Lyapunov Exponents (LEs). This proposed method adopts the nonlinear features to analyze the chaos characteristics of the speech signal instead of depending on the unreliable factor-energy. The excellent performance of this approach compared with the conventional methods lies in the fact that it detects the endpoints as a nonlinearity of speech signal, which we believe is an important characteristic and has been neglected by the conventional methods. The proposed method extracts the features based only on the time-domain waveform of the speech signal illustrating its low complexity. Simulations done showed the effective performance of the Proposed method in a noisy environment with an average recognition rate of up 92.85% for unspecified person.
As GIS analysis method began to be introduced in late 1980's, studies of land development applying the GIS also started to be proceeded in various fields. Since 2003, Land Suitability Assesment has been adopted in order to prevent national land from development thoughtless for the environment and to plan appropriate national land management in terms of green development. Land Suitability Assessment System II based on diverse GIS analysis method such as Contour Analysis, Overlay Analysis, Network Analysis was particularly adopted to draft plans of specifying and altering of exclusionary zoning as well as installing and maintaining of urban planning facilities. But there has been a lot of problem, like an inaccurate basic data and assessment indicators, unmatched threshold, and contradicted evaluation result between each evaluating systems. Even though it is suited to an evaluation criteria, grade distribution is applied to start at 20, and development-centered evaluation result is offered. Now, we observed how suitability values and grading were changed, ordering to change grade distribution system from $20{\sim}100$ to $0{\sim}100$. In result, it showed changes of grades in some parcels. And in case of suitability values, 87% of parcels decreased to minimum 1 point, maximum 70 points. It means that changing grade distribution system of assessment system II doesn't have only influence on suitability values and grading but it is also an empirical analysis because of considering both development and maintenance.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.63-71
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2012
Recently, web portals have been offering georeferenced SLI(Street-Level Imagery) services, such as Google Streetview. The SLI has a distinctive strength over aerial images or vector maps because it gives us the same view as we see the real world on the street. Based on the characteristic, applicability of the SLI can be increased substantially through conflation with other spatial datasets. However, spatial inconsistency between different datasets is the main reason to decrease the quality of conflation when conflating them. Therefore, this research aims to remove the spatial inconsistency to conflate an SLI with a widely used 2D vector map. The removal of the spatial inconsistency is conducted through three sub-processes of (1) road intersection matching between the SLI trace and the road layer of the vector map for detecting CPPs(Control Point Pairs), (2) inaccurate CPPs filtering by analyzing the trend of the CPPs, and (3) local alignment using accurate CPPs. In addition, we propose an evaluation method suitable for conflation result including an SLI, and verify the effect of the removal of the spatial inconsistency.
The high predictive performance of fire detector models is essentially required for the reliable design of evacuation safety using the fire modeling. The main objective of the present study is to measure input information in order to predict the accurate activation time of photoelectric smoke detector adopted in fire dynamics simulator (FDS) recognized a representative fire model. To end this, the fire detector evaluator (FDE) which could be measured the device properties of detector was used, and the input information of Heskestad and Cleary's models was obtained for a spot-type photoelectric smoke detector. In addition, the activation times of smoke detector predicted using default values into FDS and measured values in the present study were quantitatively compared. As a result, the Heskestad model could result in an inaccurate the activation time of photoelectric smoke detector compared to the Cleary model. In addition, there was a distinct difference between the default values used into FDS and the measured values in terms of device properties of smoke detector, and thus the activation time also showed a significant difference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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