This study was focused on the investigation of the effects of membrane module configuration and the temperature of feed retentate flowing along with module length on membrane performance through model simulation. A simulation model of pervaporative dehydration through membrane module assemble in which a number of unit modules are connected in parallel or in series has been established. In this study, ethanol/water mixture was used as model mixture. Some of permeation parameters in the model were quantified directly from the real dehydration pervaporation of ethanol through a lab-made membrane. By adopting the coefficients determined empirically the simulation model could be of more practical value. The simulation of pervaporation with two basic module configurations, that is, parallel connection and series connection, could present the importance of process parameters such as feed rate, module connection mode, number of stages, and inter-stage heating.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.19
no.2
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pp.55-64
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2015
In this study, a 3-D flame cooling analysis is conducted to examine thermal safety for the flame deflector of the 75 tonf class propulsion test facility, and the safe discharge of the exhaust gas is assessed by using numerical results. The Mixture multiphase model is adopted for the simulation of heat transfer and phase exchange process between flame and cooling water, and the computational study using the single species unreacted model for the exhaust plume is carried out for the flame cooling. Numerical analysis predicts maximum temperature on the flame deflector wall for different water flow rates, and evaluates the safe minimum flow rate of water corresponding to the fire-resistant temperature for concrete.
This paper presents two methods for automatic estimation of threshold values in unsupervised change detection of multi-temporal remote sensing images. The proposed methods consist of two analytical steps. The first step is to compute the parameters of a 3-component Gaussian mixture model from difference or ratio images. The second step is to determine a threshold value using Bayesian rule for minimum error. The first method which is an extended version of Bruzzone and Prieto' method (2000) is to apply an Expectation-Maximization algorithm for estimation of the parameters of the Gaussian mixture model. The second method is based on an iterative thresholding algorithm that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here were illustrated by two experiments and one case study including the synthetic data sets and KOMPSAT-1 EOC images. The experiments demonstrate that the proposed methods can effectively estimate the model parameters and the threshold value determined shows the minimum overall error.
This paper proposes a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain for robust speech recognition performances in noisy environments. In this paper we propose a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain which is obtained from the PCGMM (Parallel Combined Gaussian Mixture Model)-based feature compensation method employing variational model composition. The experimental results show that the proposed method significantly outperforms the conventional front-end algorithms and our previous research over various background noise types and SNR (Signal to Noise Ratio) conditions in mismatched ASR (Automatic Speech Recognition) system condition. The computation complexity is significantly reduced by employing the noise model selection technique with maintaining the speech recognition performance at a similar level.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.1
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pp.8-14
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2002
In this paper, we realized a real-time text-independent speaker recognition system using gaussian mixture model, and applied frame level likelihood normalization method which shows its effects in verification system. The system has three parts as front-end, training, recognition. In front-end part, cepstral mean normalization and silence removal method were applied to consider speaker's speaking variations. In training, gaussian mixture model was used for speaker's acoustic feature modeling, and maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization. In recognition, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level. As test sentences, we used text-independent sentences. ETRI 445 and KLE 452 database were used for training and test, and cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters. The experiment results show that the frame-level likelihood method's recognition result is higher than conventional method's, independently the number of registered speakers.
Diabetes mellitus is the fifth leading cause of death among Koreans. Control of hyperglycemia and dyslipidemia is strongly correlated with decrease in risks for cardiovascular diseases, the most common and fatal diabetic complication. The effects of chronic feeding of a mixture of Chinese herbs on blood lipid profile were measured in an animal model of type 2 diabetes mellitus, db/db mice (C57BL/Ks). The Chinese herb mixture was composed of Panax ginseng C. A. Meyer,Astragalus membranaceus, Glycyrrhiza uralensis, Lycium chinense, Morus, Pueraria thunbergiana, Prunella vulgaris var. lilacina, Acanthopanax sessiliflorus, Schizandra chinensis, Scutellaria baicalensis, Dioscorea batatas, Polygonatum doratumvar. pluriflorum, Paeonia lactiflora, and Rehmannia glutinosa in a ratio of 1 : 0.7 : 0.4 : 0.7 :0.4 : 0.7 : 1.1 : 0.9 : 0.4 : 0.4 : 0.7 :0.7 : 0.9 : 0.9. Methanol extract of the Chinese herb mixture was tested for the inhibitory activity against yeast ${\alpha}$-glucosidase in vitro. The Chinese herb mixture extract inhibited ${\alpha}$-glucosidase by 25.2% at the concentration of 0.5mg/mL. Four weekold male db/db mice (n = 14) were fed AIN-93G semipurified diet or diet containing 10% powder of the Chinese herb mixture for 6 weeks after 1 week of adaptation period. Body weight (39.5 ${\pm}$ 1.6 g) and food intake (4.3 ${\pm}$ 0.6 g/day) of the Chinese herb group were not significantly different from those of the control group (40.4 ${\pm}$ 2.6 g and 4.5 ${\pm}$ 0.6 g/day). Consumption of Chinese herb mixture significantly decreased plasma glucose level (442.5 ${\pm}$ 36.0mg/dL) compared with the control group (489.8 ${\pm}$ 34.6 mg/dL, p < 0.05). Plasma cholesterol level (159.2 ${\pm}$ 18.4 mg/dL) of the Chinese herb group was significantly lower than that of the control group (185.4 ${\pm}$ 13.7 mg/dL, p < 0.05). Blood glycated hemoglobin (6.3 ${\pm}$ 0.8%) and plasma triglyceride levels (99.4 ${\pm}$ 15.0mg/dL) of the Chinese herb group were not significantly different from those of the control group (6.7 ${\pm}$ 0.7% and 108.8 ${\pm}$ 11.0mg/dL). Thus, the Chinese herb mixture could be useful in the treatment of diabetes and cardiovascular complications of diabetes.
In this research, the finite element analysis of piezocone penetration and dissipation tests have been conducted using the anisotropic elastoplastic-viscoplastic bounding surface model in the Updated Lagrangian reference frame for the large deformation and finite strain nu\ature of piezocone penetration. Accordingly, virtual work equation and corresponding finite element equations have been reformulated. Theory of mixtures has been incorporated to explain the behavior of the sol. It has been observed that the viscoplastic part of the soil model affected the whole formulation. The results of the finite element analysis have been compared and investigated with the experimental results. The formulations and the results are described in part 'I' and part 'II', respectively.
Kim SungTak;Kim SangJin;Jung Hoyoung;Kim Hoirin;Hahn Minsoo
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.253-256
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2002
한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.
This paper focused on the development of sports robot that detects a human player and shots a serve ball automatically. When robot technologies apply to the sports machine, the domain problems occurs such as outdoor environments and playing condition to recognize the visual and the vocal modalities. Gaussian mixture model and Kalman filter are used to detect the player's position in the left, right, and depth direction and to avoid the noises caused by the player's posture variation around the net. The sports robot is designed by the pan-tilt structure to shot a serve ball by pneumatic control under the multi layered software architecture. Finally, the proposed tracking and the machine performance are discussed by experimental results.
In a conventional speech recognition system using Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM), the cepstral feature normalization method based on pole filtering was effective in improving the performance of recognition of short utterances in noisy environments. In this paper, the usefulness of this method for the state-of-the-art speech recognition system using Deep Neural Network (DNN) is examined. Experimental results on AURORA 2 DB show that the cepstral mean and variance normalization based on pole filtering improves the recognition performance of very short utterances compared to that without pole filtering, especially when there is a large mismatch between the training and test conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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