Conventional content management systems are independently developed for a specific field in general. Therefore usage of contents for the CMS will be limited to the corresponding CMS field. These characteristics might reveal a defect that CMS could not support effectively in exchange and sharing of information between CMSs. On the other hand, metadata standardization shows big differences in method and representation for the fields of CMS because all metadata standardizations are variously performed according to applications of them. There are lots differences that make interoperability between CMSs impossible. In this paper, we propose a novel metadata schema based on METS(metadata encoding and transmission standard) so that metadata standardization can be fulfilled in reality and solved the problem of duplicated contents created from different CMSs. This framework of integrated metadata proposed here can offer an interoperability between contents created by different CMSs, and discard duplicated contents. As a result of the proposed technology, we obtain 0.5% duplication rate from traditional 10.3%. In addition the filtering ability of duplicated contents shows from 92% to 96%, which proves the effectiveness and stability of the proposed technology.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.675-680
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2012
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around the world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance. CMS(Condition Monitoring System) can be used to aid plant operator in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding th e health of their machine, which in turn, can help them improve operation efficiency. In this work, wind turbine fault diagnostic algorithm which can diagnose the mass unbalance and aerodynamic asymmetry of the blades is proposed. Proposed diagnostic algorithm utilizes both FFT(Fast Feurier Transform) of the signal from accelerometers installed inside of nacelle and simple diagnostic logic. Furthermore, to verify the applicability of the proposed system, 3W small sized wind turbine system is tested and physical experiments are carried out.
This research proposes the composition logic of an Active Learning Environment (ALE), to enable discovery by learning through experience, whilst increasing knowledge about modern architectural heritage. Linking information to the historical heritage using Information and Communication Technology (ICT) helps to overcome the limits of previous learning methods, by providing rich learning resources on site. Existing field trips of cultural heritages are created to impart limited experience content from web resources, or receive content at a specific place through humanities Geographic Information System (GIS). Therefore, on the basis of the blended space theory, an augmented space experience method for overcoming these shortages was composed. An ALE space framework is proposed to enable discovery through learning in an expanded space. The operation of ALE space is needed to create full coordination, such as a Content Management System (CMS). It involves a relation network to provide knowledge to the rule engine of the CMS. The application is represented with the Deoksugung Palace Seokjojeon hall example, by describing a user experience scenario.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.17
no.7
s.94
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pp.1833-1840
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1993
An efficient vibration analysis method, Component Mode Synthesis(CMS), for an exhaust system with bellows is presented. Analyses are performed for two types of bellows, where characteristics of vibration modes affecting idle shake and interior noise of a vehicle are examined. Also analyzed are the contributions of an exhaust and engine mounting system to the idle shake and interios noise. Comparison between the analysis and test is in good agreement, hence the CMS method is shown to be efficient and valid.
This paper studies the effects of the method, CMS(Cepstral Mean Subtraction), (which compensates for some of the speech distortion. caused by telephone channels), on the performance of the text-dependent speaker identification system. This system is based on the VQ(Vector Quantization) and HMM(Hidden Markov Model) method and chooses the LPC-Cepstrum and Mel-Cepstrum as the feature vectors extracted from the speech data transmitted through telephone channels. Accordingly, we can compare the correct recognition rates of the speaker identification system between the use of LPC-Cepstrum and Mel-Cepstrum. Finally, from the experiment results table, it is found that the Mel-Cepstrum parameter is proven to be superior to the LPC-Cepstrum and that recognition performance improves by about 10% when compensating for telephone channel using the CMS.
This paper briefly explains the configuration of CDMA Mobile System (CMS) test bed. The measured fading and delay results of CDMA signal in Taejon area are shown. In comparison to other cellular systems, there are more parameters in the CDMA systems that affect system performance and capacity. We performed the optimization test of the selected parameters and present the effect of each parameter on the performance. This paper presents the capacity and performance test results of CMS. The capacity test was performed on ETRI site of three sectors in Taejon area. The performance tests include call completion rate, busy hour call attempt, and the delay characteristics of voice.
In this paper, we study the efficient feature vector extraction method and front-end processing to improve the performance of the speech recognition system using KT(Korea Telecommunication) database collected through various telephone channels. First of all, we compare the recognition performances of the feature vectors known to be robust to noise and environmental variation and verify the performance enhancement of the recognition system using weighted cepstral distance measure methods. The experiment result shows that the recognition rate is increasedby using both PLP(Perceptual Linear Prediction) and MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) in comparison with LPC cepstrum used in KT recognition system. In cepstral distance measure, the weighted cepstral distance measure functions such as RPS(Root Power Sums) and BPL(Band-Pass Lifter) help the recognition enhancement. The application of the spectral subtraction method decrease the recognition rate because of the effect of distortion. However, RASTA(RelAtive SpecTrAl) processing, CMS(Cepstral Mean Subtraction) and SBR(Signal Bias Removal) enhance the recognition performance. Especially, the CMS method is simple but shows high recognition enhancement. Finally, the performances of the modified methods for the real-time implementation of CMS are compared and the improved method is suggested to prevent the performance degradation.
This study was conducted to examine the effect of different types of milking instrument and season on milk composition (fat, protein, non-fat milk solids, milk urea nitrogen and somatic cell count) on Holstein-Friesian lactating cows. Raw milk samples were collected from 20 automatic milking system (AMS) installed dairy farms and 85 conventional milking system (CMS) installed dairy farms. Milk fat, protein, NFMS and MUN contents did not changed between AMS and CMS and different seasons. On the other hand, the average SCC in AMS was $239{\times}10^3cells/mL$ which was lower than in CMS ($373{\times}10^3cells/mL$, (p<0.05). In conclusion, present results indicated that SCC in milk might be influenced by AMS. However, this area needed more study to confirm the reason of reducing SCC content from AMS.
In this paper, we propose a testbed system for the crisis management system of the power grid(CMS-PG) using satellite communication network. For the verification of CMS-PG, the proposed system composed of the simulator of satellite communication network and the simulator of phase measurement unit. Proposed satellite communication simulator can evaluate the delay and the robustness of the communication according to the rainfall and the humidity of local site. And the proposed simulator can calculates the voltage stability by hardware implementation using FPGA. Using the proposed testbed system, we adapted its function of crisis management system for the conventional power grid.
Kim, Byoung-Don;Kim, Jin-Young;Na, Seung-You;Choi, Seung-Ho
Speech Sciences
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v.12
no.1
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pp.123-134
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2005
Confidence measure (CM) is used for the rejection of mis-recognized words in an automatic speech recognition (ASR) system. Rahim, Lee, Juang and Cho's confidence measure (RLJC-CM) is one of the widely-used CMs [1]. The RLJC-CM is calculated by averaging phone-level CMs. An extension of the RLJC-CM was achieved by Kim et al [2]. They devised the normalized CM (NCM), which is a statistically normalized version of the RLJC-CM by using the tri-phone based CM normalization. In this paper we verify the NCM by generalizing tri-phone to n-phone unit. To apply various units for the normalization, mono-phone, tri-phone, quin-phone and $\infty$-phone are tested. By the experiments in the domain of the isolated word recognition we show that tri-phone based normalization is sufficient enough to enhance the rejection performance of the ASR system. Also we explain the NCM in regard to two class pattern classification problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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