KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.7
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pp.303-314
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2023
Voice conversion, a technology that allows an individual's speech data to be regenerated with the acoustic properties(tone, cadence, gender) of another, has countless applications in education, communication, and entertainment. This paper proposes an approach based on the StarGAN-VC model that generates realistic-sounding speech without requiring parallel utterances. To overcome the constraints of the existing StarGAN-VC model that utilizes one-hot vectors of original and target speaker information, this paper extracts feature vectors of target speakers using a pre-trained version of Rawnet3. This results in a latent space where voice conversion can be performed without direct speaker-to-speaker mappings, enabling an any-to-any structure. In addition to the loss terms used in the original StarGAN-VC model, Wasserstein distance is used as a loss term to ensure that generated voice segments match the acoustic properties of the target voice. Two Time-Scale Update Rule (TTUR) is also used to facilitate stable training. Experimental results show that the proposed method outperforms previous methods, including the StarGAN-VC network on which it was based.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.10
no.2
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pp.140-160
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2017
The purpose of this study was to develop computational thinking (CT) analysis tool that can be used to analyze CT practices; first, by defining what CT practices are, and then, by identifying which components of CT are reflected in STEAM classes. Exploring various kinds of CT practices, which can be identified while applying the proposed CT analysis tool for exemplary STEAM classes, is another goal of this study. Firstly, to answer the question of "What is CT in science education" and thereby to develop the proposed CT practice analysis tool, three types of published documents about CT definition as the main data in this study have been considered. In the first "analysis tool development" part of this study, the following five elements have been identified as the main components of CT analysis tool as follows; (1) connecting open problems with computing, (2) using tools or computers to develop computing artifact, (3) abstraction process, (4) analyzing and evaluating computing process and artifact, and (5) communicating and cooperating. Based on the understandings that there is a consistent flow among the five components due to their interactions, a flow chart of CT practice has also been developed. In the second part of this study, which is an implementation study, the proposed CT practice analysis tool has been applied in one exemplary STEAM program. To select the candidate STEAM program, four selection criteria have been identified. Then, the proposed CT practice analysis tool has been applied for the selected STEAM program to determine the degree of CT practice reflected in the program and furthermore, to suggest a way of improving the proposed CT analysis tool if it shows some weak points. Through the findings of this study, we suggest that the actual definition of computational thinking will be helpful to converge Technology and Engineering to STEAM education and a strong complement to reinforce STEAM education.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.10
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pp.240-250
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2012
For this study, 373 students of H cyber university were chosen to conduct a survey in the spring semester of 2011. The result of this study through structural equation modeling analysis was as follows: First, organizational support significantly affected perceived isolation. Second, organizational support and perceived isolation significantly affected satisfaction. Third, perceived isolation and satisfaction significantly affected learning persistence, while organizational support didn't. In addition, satisfaction was verified as a mediating variable between organizational support, satisfaction, and learning persistence, and satisfaction was verified as a mediating variable between perceived isolation, organizational support and learning persistence. These results imply that perceived isolation and organizational support should be considered for the design and development strategies of instructional courses in order to enhance satisfaction and learning persistence of students in cyber educational environment.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1996.05a
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pp.6-6
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1996
컴퓨터 통신망의 활용이 각 분야에서 걸쳐서 점차 확대되고 있으며 의료 분야에서도 원격진료(tele-medicine), 원격교육(tele-education), 원격수술(tele-surgery) 등에 대한 시스템 개발이 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 초고속 정보통신망 환경에서 정형외과 모의수술을 하기 위한 시뮬레이터의 프로토타입을 구현하였다. 원격 모의수술 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 CT, MRI와 같은 의학영상 처리, 다지점간의 회의를 제어할 수 있는 통신 제어, 환자의 진료를 위한 멀티미디어 데이터의 저장 및 검색을 위한 데이터베이스 구축 등 다양한 기술들의 총체적인 결합이 요구되어진다. 구축 시뮬레이터는 세가지 주요 서브 시스템으로 구성된다. 첫째, 원격 시뮬레이션을 위한 전반적인 관리, 운영, 제어를 담당하는 수술회의 시스템, 둘째, 모의수술을 가능케 하기 위한 2차원 영상의 전처리 3차원 영상 재구성 및 조작을 통한 모의수술 시스템, 셋재, 멀티미디어 환자 자료의 검색 및 관리를 하기 위한 데이터베이스 운영시스템으로 구성된다. 제안된 원격 모의수술 시뮬레이터는 서버-클라이언트 구조를 기반으로 하고, 여러명의 의사가 공동작업(CSCW: Computer Supported Cooperative Work)에 의해 모의수술을 할 수 있도록 공용 윈도우를 기반으로 한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다. 멀티미디어 의료 데이터의 전송은 TCP/IP 프로토콜을 사용하고, 사용자 인터페이스는 X-window를 이용하여 구축하였다. 본 시뮬레이터는 SUN Server 1000을 서버로 하고, 두대의 SDT Workstation을 클라이언트로 하여 Ethernet 환경에서 구현 및 검증하였다. 또한 ATM Network에서 본 시뮬레이터를 시험함으로써 국책 사업으로 구축되는 초고속 정보통신망 환경에서의 사용 가능성을 입증하였다. 판단된다.원과 섭식장소, 수중생물의 경우는 특히 수온, 수량 영양원등이다.(중략). 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.. 실형 결과로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로는 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였으며, 그의 공학에서 일어나는 여러 가지 문제들도 다루었다.화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{
Basic research have contributed to technological growth or economic growth in U.S. Specially recent studies say that universities also contribute to economic development through scientific activities like science research, education, technology transfers. But we can not assure whether scientific knowledge was connected to real technology or economic performance, and it is difficult to figure out the effect of scientific output. "What is the exact performance of scientific knowledge?" It is still obscure. In this context, this paper analyzes characteristics of the linkage of science and technology. Data are U.S. R&D expenditure, scientific articles, citation of articles in U.S. patents by fields and sectors. As a result, university sector has the most weight of the linkage of science and technology. But, in relative connection rate analysis, industrial sector's is stronger than any other sectors. In the field analysis, linkage of science and technology is very strong in Chemistry, Physics, Biological sciences fields. And recently the linkage was increased in the fields of Computer science, Agricultural science, Engineering. Finally, this paper supports funding policy or estimation policy of government to product of scientific knowledge. University sector is still important because it has the most weight of the linkage. Scientific knowledge of industrial sector is also important. The connection rate of industrial science is the strongest in all sectors. And this research classify the R&D type by science fields. Considering the differences of science fields is needed to product science knowledge effectively.
The CAMS(Central Archives Management System) of NAK(National Archives of Korea) is an important system which receives and manages large amount of electronic records annually from 2015. From the point of view in database design, this paper analyzes the database schema of CAMS and discusses the direction of overall improvement of the CAMS. Firstly this research analyzes the tables for records and folders in the CAMS database which are core tables for the electronic records management. As a result, researchers notice that it is difficult to trust the quality of the records in the CAMS, because two core tables are entirely not normalized and have many columns whose roles are unknown. Secondly, this study suggests directions of normalization for the tables for records and folders in the CAMS database like followings: First, redistributing the columns into proper tables to reduce the duplication. Second, separating the columns about the classification scheme into separate tables. Third, separating the columns about the records types and sorts into separate tables. Lastly, separating metadata information related to the acquisition, takeover and preservation into separate tables. Thirdly, this paper suggests considerations to design and manage the database schema in each phase of archival management. In the ingest phase, the system should be able to process large amount of records as batch jobs in time annually. In the preservation phase, the system should be able to keep the management histories in the CAMS as audit trails including the reclassification, revaluation, and preservation activities related to the records. In the access phase, the descriptive metadata sets for the access should be selected and confirmed in various ways. Lastly, this research also shows the prototype of conceptual database schema for the CAMS which fulfills the metadata standards for records.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.607-612
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2019
The softness of the crashpad part is one of the important factors which affect the interior perceived quality of the vehicle interior. And while improving the softness of the crashpad part, every effort to lower the production cost has been going on. The PU foaming process for the crashpad part depends on the understanding of a lot of processes, tools and material properties. Therefore, to achieve the requirement of the customer for the interior part's visual quality, the integrated design techniques are investigated to correlate the processes, tool design, material design and the computer aided analysis. In this paper, IMG (In Mold Grain) designed concept is firstly developed to integrate the skin preforming, plastic injection molding of the substrate and the foaming process in a tool within reduced processes. Through the application of this technology, softness of crashpad is improved by 40% compared to the conventional vacuum molding method, and the existing process is reduced by 50% by integrating the injection process and the manufacturing process. And by integrating the injection mold and the skin mold and removing the foaming mold, the number of molds are reduced from 3 to 1, resulting in 20% reduction in the cost of applying a medium-sized passenger car.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.291-306
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2020
Nowadays, Data-Network-AI (DNA)-based intelligent services and applications have become a reality to provide a new dimension of services that improve the quality of life and productivity of businesses. Artificial intelligence (AI) can enhance the value of IoT data (data collected by IoT devices). The internet of things (IoT) promotes the learning and intelligence capability of AI. To extract insights from massive volume IoT data in real-time using deep learning, processing capability needs to happen in the IoT end devices where data is generated. However, deep learning requires a significant number of computational resources that may not be available at the IoT end devices. Such problems have been addressed by transporting bulks of data from the IoT end devices to the cloud datacenters for processing. But transferring IoT big data to the cloud incurs prohibitively high transmission delay and privacy issues which are a major concern. Edge computing, where distributed computing nodes are placed close to the IoT end devices, is a viable solution to meet the high computation and low-latency requirements and to preserve the privacy of users. This paper provides a comprehensive review of the current state of leveraging deep learning within edge computing to unleash the potential of IoT big data generated from IoT end devices. We believe that the revision will have a contribution to the development of DNA-based intelligent services and applications. It describes the different distributed training and inference architectures of deep learning models across multiple nodes of the edge computing platform. It also provides the different privacy-preserving approaches of deep learning on the edge computing environment and the various application domains where deep learning on the network edge can be useful. Finally, it discusses open issues and challenges leveraging deep learning within edge computing.
To understand an underlying geological structure via seismic imaging, the velocity information of the subsurface medium is crucial. Although the full-waveform inversion (FWI) method is considered useful for estimating subsurface velocity models, 3D FWI needs a lot-of computing power and time. Herein, we compare the calculation efficiency and accuracy of frequency-domain 2D and 3D acoustic FWIs. Thereafter, we demonstrate that the artifacts from 2D approximation can be partially suppressed via frequency-domain 2D FWI by employing diffraction angle filtering (DAF). By applying DAF, which employs only big reflection angle components, the impact of noise and out-of-plane reflections can be reduced. Additionally, it is anticipated that the DAF can create long-wavelength velocity structures for 3D FWI and migration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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