This study addresses a method for 3D reconstruction using acoustic data with heterogeneous sonar devices: Forward-Looking Multibeam Sonar (FLMS) and Profiling Sonar (PS). The challenges in sonar image processing are perceptual ambiguity, the loss of elevation information, and low signal to noise ratio, which are caused by the ranging and intensity-based image generation mechanism of sonars. The conventional approaches utilize additional constraints such as Lambertian reflection and redundant data at various positions, but they are vulnerable to environmental conditions. Our approach is to use two sonars that have a complementary data type. Typically, the sonars provide reliable information in the horizontal but, the loss of elevation information degrades the quality of data in the vertical. To overcome the characteristic of sonar devices, we adopt the crossed installation in such a way that the PS is laid down on its side and mounted on the top of FLMS. From the installation, FLMS scans horizontal information and PS obtains a vertical profile of the front area of AUV. For the fusion of the two sonar data, we propose the probabilistic approach. A likelihood map using geometric constraints between two sonar devices is built and a monte-carlo experiment using a derived model is conducted to extract 3D points. To verify the proposed method, we conducted a simulation and field test. As a result, a consistent seabed map was obtained. This method can be utilized for 3D seabed mapping with an AUV.
The purpose of this study is to examine the competitive positions of five coffee shop brands(i.e., Starbucks, Coffee Bean & Tea Leaf, Hollys, Angelinus, and Tom N Toms) in Korea. For this study, data were gathered from the residents of Seoul, Busan and Daegu from September 22 to October 11, 2009. In order to accomplish the purpose of the study, MDS was utilized to investigate differences in customer's perception of the position of five coffee shop brands. The results of positioning analysis showed that there was competitive relationship between Hollys and Angelinus. Also, the positioning of Tom N Toms was close to Hollys and Angelinus. However, Starbucks, the market leader, and Coffee Bean & Tea Leaf, the market follower, were their own identity in their brands. According to the result of the study, it will be helpful for the marketers who need to establish a marketing strategy. Future studies could include other various variables and more thorough investigation into them.
This paper compares and evaluates model performance from two perspectives according to the learning target and network structure for training Deep Neural Network (DNN)-based speech enhancement models in the frequency domain. In this case, spectrum mapping and Time-Frequency (T-F) masking techniques were used as learning targets, and a real network and a complex network were used for the network structure. The performance of the speech enhancement model was evaluated through two objective evaluation metrics: Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) depending on the scale of the dataset. Test results show the appropriate size of the training data differs depending on the type of networks and the type of dataset. In addition, they show that, in some cases, using a real network may be a more realistic solution if the number of total parameters is considered because the real network shows relatively higher performance than the complex network depending on the size of the data and the learning target.
This paper proposes a new speech enhancement model based on a complex nested U-Net with a dual-branch decoder. The proposed model consists of a complex nested U-Net to simultaneously estimate the magnitude and phase components of the speech signal, and the decoder has a dual-branch decoder structure that performs spectral mapping and time-frequency masking in each branch. At this time, compared to the single-branch decoder structure, the dual-branch decoder structure allows noise to be effectively removed while minimizing the loss of speech information. The experiment was conducted on the VoiceBank + DEMAND database, commonly used for speech enhancement model training, and was evaluated through various objective evaluation metrics. As a result of the experiment, the complex nested U-Net-based speech enhancement model using a dual-branch decoder increased the Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) score by about 0.13 compared to the baseline, and showed a higher objective evaluation score than recently proposed speech enhancement models.
Kim, Seongjoon;Yang, Dongwon;Jung, Younghun;Kim, Sujin;Yoon, Joohong
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.6
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pp.810-820
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2014
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.12
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pp.1223-1232
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2004
This study is directed toward determining the number and characteristics of psychologically meaningful perceptual dimensions required for assessing the sound quality with respect to vehicle noises, and toward identifying the acoustical and/or psychoacoustical bases underlying the preference and similarity judgments. For the purpose of analyzing the paired comparison data produced by subjective ratings we used nonmetric multidimensional scaling(MDS). The perceptual dimensions based upon preference ratings could explain 76.3 % of the variance by maximum dB(A) and sharpness acum. The correlation between objective and subjective positions of the stimuli is $R^2$=0.97(F(1,13)=195.45, p < .01), corrected $R^2$=0.93. The less the intensity of the stimulus the more becomes the subjective Position would be over-estimated relative to the objective one. The same is valid for the opposite case. The perceptual dimensions based upon similarity judgments could be accounted for 47.8 % and 23.5% of the variance, each of which might be a match for the maximum dB(A) and the sharpness acum, respectively. The correlation between objective and subjective positions of the stimuli is $R^2$=0.94(F(1,13)=92.38, p < .01), corrected $R^2$=0.87. The more the intensity of the stimulus the more becomes the subjective position would be over-estimated relative to the objective one. The same is valid for the opposite case. In other words, it is likely that the larger the amount of two stimuli which to compare would be judged similar. So far it should be further clarified that whether the relationship between preference ratings and psychological distances nay be optimized through which psycho-physical models.
In this paper, we propose a method for generating luma signal mapping function to improve the coding efficiency of luma signal mapping methods in LMCS. In this paper, we propose a method to reflect the cognitive and perceptual features by multiplying the attention map of convolutional neural networks on local spatial variance used to reflect local features in the existing LMCS. To evaluate the performance of the proposed method, BD-rate is compared with VTM-12.0 using classes A1, A2, B, C and D of MPEG standard test sequences under AI (All Intra) conditions. As a result of experiments, the proposed method in this paper shows improvement in performance the average of -0.07% for luma components in terms of BD-rate performance compared to VTM-12.0 and encoding/decoding time is almost the same.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.19
no.4
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pp.651-662
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1995
The purpose of this study was 1) to find out the benefits sought factors of jeans and to segment the consumer market 2) to analyze Purchase behavior, brand loyalty, and demo- graphic characteristics of benefit segments. The subjects were 350 male and female university students who have purchased at least one of the nine jeans brands selected for this study. For statistical analysis, reliability test, percentage, factor analysis, cluster analysis, x2-test, and analysis of variance were used. The results of this study were as follows; 1. Benefits sought by consumer were found to include four different factors-brand value, individuality, fashionability, and practicality. 2. As a result of subdividing the consumers, three distinctive groups were formed on the basis of benefit factors-individuality.fashion oriented group, brand value oriented group, and practicality oriented group. 3. Brand value oriented group rated the highest in all of following variables number of jeans possessed and purchased annually, brand loyalty, average household income, average monthly allowences, and amount of money spent in purchasing clothes in each season. Individuality - fashion oriented group rated the second.
This study aims to investigate the overall relationship between the deterring and facilitating factors in export activities of the small and medium export companies. Nine export deterring factors are analyzed by multinational dimensional scaling(MDS) method to identify key dimensions underlying those factors. Perceptual mapping shows that some factors such as brand image, operating capital and e-trade infra are found similar in its degree of difficulties in export activities. Regression analysis shows that government export promotion measures might play an effective export facilitating factors to ease the export deterring factors like market information and manufacturing skill. Whereas difficulties arising from e-trade infra, operating capital, and brand image might be eliminated by internal competency of company, difficulties from distribution channel might be lessened by overseas orientation of chief executive of company.
Recently high dynamic range imaging technique is hot issue in computer graphic area. We present a progressive tone mapping algorithm, which is based on weighted least squares optimization framework. Our approach combines weighted least squares filtering with iCAM06 model. To show more perceptual high dynamic range images in conventional display, we decompose high dynamic range image into base layers and detail layers. The base layers are obtained by using weighted least squares filter. Then, we adopt chromatic adaption function and non-linear compression function to deal with base layers. Only the base layers reduce contrast, and preserving detail. The image quality assessment shows that our tone mapped image is more similar to original high dynamic range image. Moreover, the subjective result shows our algorithm produces more reliable and pleasing image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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