In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.3
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pp.382-386
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2012
A femtosecond laser with 775nm central wavelength and 150 fs of temporal pulse width was used for multi layered glass cutting applications. Ultrashort pulse was effectively used for clean glass cutting with $50{\mu}m$ depth and minimum cutting width. Laser beam was split to two stages and focused on the top surfaces of each layer. Ablation threshold of used glass was measured to be $2.59J/cm^2$. In experiments, 200mW laser power and 1mm/s scanning speed was used for preliminary experiment. Air gap was the major defect occurring parameter and laser power was less sensitive to glass cutting in the experiment. The maximum cutting speed was measured to be 60mm/min with 2kHz, however, Maximum 3m/min cutting speed can be achievable with a commercially available laser with 100kHz.
The aim of the present study is to define and tentatively to interpret the distribution of polluted water released from Lake Sihwa into Yellow Sea using Landsat TM. Since the region is an extreme case 2 water, empirical algorithms for chlorophyll-a and suspended sediments have limitations. This work focuses on the use of multi-temporal Landsat TM. We applied PCA to detect evolution of spatial feature of polluted water after release from the lake. The PCA results were compared with in situ data, such as chlorophyll-a, suspended sediments, Secchi disk depth (SDD), surface temperature, radiance reflectance at six bands. The in situ remote sensing reflectance was analysed with PCA. On the basis of these In situ data we found good correlation between first Principal Component and Secchi disk depth ($R^2$=0.7631), although other variables did not result in such a good correlation. The problems in applying PCA techniques to multi-spectral remote sensed data are also discussed.
Two impedance imaging systems of multi-frequency electrical impedance tomography (MFEIT) and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) are described. MFEIT utilizes boundary measurements of current-voltage data at multiple frequencies to reconstruct cross-sectional images of a complex conductivity distribution (${\sigma}+i{\omega}{\varepsilon}$) inside the human body. The inverse problem in MFEIT is ill-posed due to the nonlinearity and low sensitivity between the boundary measurement and the complex conductivity. In MFEIT, we therefore focus on time- and frequency-difference imaging with a low spatial resolution and high temporal resolution. Multi-frequency time- and frequency-difference images in the frequency range of 10 Hz to 500 kHz are presented. In MREIT, we use an MRI scanner to measure an internal distribution of induced magnetic flux density subject to an injection current. This internal information enables us to reconstruct cross-sectional images of an internal conductivity distribution with a high spatial resolution. Conductivity image of a postmortem canine brain is presented and it shows a clear contrast between gray and white matters. Clinical applications for imaging the brain, breast, thorax, abdomen, and others are briefly discussed.
We present a test of the emission statistics of active galactic nuclei (AGN), probing the connection between the red-noise temporal power spectra and multi-modal flux distributions known from observations. We simulate AGN lightcurves under the assumption of uniform stochastic emission processes for different power-law indices of their respective power spectra. For sufficiently shallow slopes (power-law indices beta ${\leq}$ 1.0), the flux distributions (histograms) of the resulting lightcurves are approximately Gaussian. For indices corresponding to steeper slopes (beta ${\geq}$ 1.0), the flux distributions become multi-modal. This finding disagrees systematically with result of recent mm/radio observations. Accordingly, we conclude that the emission from AGN does not necessarily originate from uniform stochastic processes even if their power spectra suggest otherwise. Possible mechanisms include transitions between different activity states and/or the presence of multiple, spatially disconnected, emission regions.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.59
no.3
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pp.245-252
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2010
This paper proposes a constrained multi-area dispatch scheduling algorithm applicable to interconnected power system operations. The dispatch scheduling formulated as an MIP problem can be efficiently computed by GBD algorithm. GBD guarantees adequate computation speed and solution convergence by reducing the dimension of the dispatch scheduling problem. In addition, the regional decomposition technique based on ADM is introduced to obtain efficient inter-temporal OPF solution. It can find the most economic dispatch schedule incorporating power transactions without each regional utility's private information open.
We present a test of the emission statistics of active galactic nuclei (AGN), probing the connection between the red-noise temporal power spectra and multi-modal flux distributions known from observations. We simulate AGN lightcurves under the assumption of uniform stochastic emission processes for different power-law indices of their respective power spectra. For sufficiently shallow slopes (power-law indices (${\beta}{\leq}1$), the flux distributions (histograms) of the resulting lightcurves are approximately Gaussian. For indices corresponding to steeper slopes (${\beta}{\geq}1$), the flux distributions become multi-modal. This finding disagrees systematically with results of recent mm/radio observations. Accordingly, we conclude that the emission from AGN does not necessarily originate from uniform stochastic processes even if their power spectra suggest otherwise. Possible mechanisms include transitions between different activity states and/or the presence of multiple, spatially disconnected, emission regions.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2006.05a
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pp.74-77
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2006
A scanned Fabry-Perot(F-P) filter and a Multi-Channel Wavelength Locker(MCWL) were used to interrogate fiber Bragg grating sensor array. When the F-P filter scans over the MCWL which works as a multi-reference the temporal peaks profiles correspond to the locking wavelengths. To solve the linearity, stability, and accuracy problems caused by the nonlinear response of F-P filter, a polynomial fitting algerian was used to calculate the relationship between the peak locations and the wavelengths in all the scanning range. Then from the reflected peaks locations and the best fitting line, the Bragg wavelengths can be obtained. The measurement linearity was greatly enhanced with wavelength resolution of about 4 pm in 10Hz scanning frequency.
The 3D DWT(The Three Dimensional Discrete Wavelet Transform) scheme is potentially regarded as useful one on analyzing both spatial and spectral information. Nevertheless, few researchers have attempted to process or classified remotely sensed images using the 3D DWT. This study aims to apply the 3D DWT to the land cover classification of optical and SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Then, their results are evaluated quantitatively and compared with the results of traditional classification technique. As the experimental results, the 3D DWT shows superior classification results to conventional techniques, especially dealing with the high-resolution imagery and SAR imagery. It is thought that the 3D DWT scheme can be extended to multi-temporal or multi-sensor image classification.
The purpose of the study is to establish models of land use prediction system for development and management of land resources using remotely sensed data as well as ancillary data in the context of multi-disciplinary approach in the application to CheJoo Island. The model adopts multi-date processing techniques and is a spatial/temporal land-use projection strategy emerged as a synthesis of the probability transition model and the discriminant-annlysis model. A discriminant model is applied to all pixels in CheJoo landscape plane to predict the most likely change in land use. The probability transition model provides the number of these pixels that will convert to different land use in a gives future time increment. The synthetic model predicts the future change in land use and its volume of pixels in the landscape plane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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