Sums-of-Products models were built for segment duration prediction of spoken Korean. An experiment for the modelling was carried out to apply the results to Korean text-to-speech synthesis systems. 670 read sentences were analyzed. trained and tested for the construction of the duration models. Traditional sequential rule systems were extended to simple additive, multiplicative and additive-multiplicative models based on Sums-of-Products modelling. The parameters used in the modelling include the properties of the target segment and its neighbors and the target segment's position in the prosodic structure. Two optimisation strategies were used: the downhill simplex method and the simulated annealing method. The performance of the models was measured by the correlation coefficient and the root mean squared prediction error (RMSE) between actual and predicted duration in the test data. The best performance was obtained when the data was trained and tested by ' additive-multiplicative models. ' The correlation for the vowel duration prediction was 0.69 and the RMSE. 31.80 ms. while the correlation for the consonant duration prediction was 0.54 and the RMSE. 29.02 ms. The results were not good enough to be applied to the real-time text-to-speech systems. Further investigation of feature interactions is required for the better performance of the Sums-of-Products models.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.13
no.11
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pp.1089-1096
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2001
The cool-down performance after soaking is very important in an automotive air-conditioning system and is considered as the key design variable. Therefore, understanding of the overall transient characteristics of the system is essential to the preliminary design as well as steady-state characteristics. The objective of this study is to develop a computer simulation model and estimate theoretical1y the transient performance of an automotive air-conditioning system. To accomplish this, a mathematical modelling of each component, such as compressor, condenser, expansion valve, and evaporator, is presented first of all. For a detailed calculation, condenser and evaporator are divided into many subsections. Each sub-section is an elemental volume for modelling. In models of expansion valve and compressor, dynamic behaviors are not considered in an attempt to simplify the ana1ysis, but the quasi-static ones are just considered, such as the relation between mass flow rate and pressure drop in expansion device, polytropic process in compressor, etc. The developed simulation model is validated with a comparison to laboratory test data of an automotive air-conditioning system. The overall time-tracing properties of each component agreed fairly well wish those of test data in this case.
Altmann, Nara;Halley, Peter J.;Nicholson, Timothy M.
Korea-Australia Rheology Journal
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v.21
no.2
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pp.91-102
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2009
This paper describes an extension of viscoelastic Group Interaction Modelling (GIM) to predict the relaxation response of linear, branched and cross-linked structures. This model is incorporated into a Monte Carlo percolation grid simulation used to generate the topological structure during the isothermal cure of a gel, so enabling the chemorheological response to be predicted at any point during the cure. The model results are compared to experimental data for an epoxy-amine systems and good agreement is observed. The viscoelastic model predicts the same exponent power-law behaviour of the loss and storage moduli as a function of frequency and predicts the cross-over in the loss tangent at the percolation condition for gelation. The model also predicts the peak in the loss tangent which occurs when the glass transition temperature surpasses the isothermal cure temperature and the system vitrifies.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.5
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pp.117-125
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2003
Since the recorded information used for operation of a catchment modelling system contain errors that influence the calibration of catchment modelling system control parameter values, the accurate estimation of these parameters is difficult. Despite these influences, existing traditional calibration approaches focus only on achieving the best "curve fitting" between simulated and recorded data, and not on generic evaluation of control parameter values. This paper introduces an Early Stopping Technique which is aimed at avoiding the procedure of curve-fitting through monitoring improvements in the objective function used for assessing the optimal parameter set. Application of this approach to the calibration of SWMM (Storm Water Management Model) on the Centennial Park catchment in Sydney, Australia is outlined. outlined.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.10
no.1
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pp.17-25
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1984
The use of Box-Jenkins technique is still very limited due to the high level of knowledge required in comprehending the technique and the cumbersome iterative procedure which requires a large amount of cost and time. This paper proposes a method of automating the univariate Box-Jekins modelling to overcome the limitations of subjective identification in iterative procedure by using Variate Difference method, D-statistic and Pattern Recognition algorithm combined with Akaike's Information Criterion. The results of the application to real data show that the average performance of automatic modelling procedure is better or not worse, at least, than those of the existing models which have been manually set up and reported in the literature.
This paper presents a methodology for developing the graphic simulator for a robotic workcell. The Petri Net model is applied to described the system state and the workcell simulation is performed by the event scheduling approach of the model. For the graphic display of simulation process, the information of the workcell resources are stored in hierachically-structured data_babe, and the geometry of the resources is described by robot modelling, component modelling, and world modelling.
This paper presents a neuro-fuzzy modelling method that determines chemicals dosing model based on historical operation data for effective water quality control in water treatment system and calculates automatically the amount of optimum chemicals dosing against the changes of raw water qualities and flow rate. The structure identification in the modelling by means of neuro-fuzzy reasing is performed by Genetic Algorithm(GA) and Complex Method in which the numbers of hidden layer and its hidden nodes, learning rate and connection pattern between input layer and output layer are identified. The learning network is implemented utilizing Back Propagation(BP) algorithm. The effectiveness of the proposed modelling scheme and the feasibility of the acquired neuro-fuzzy network is evaluated through computer simulation for chemicals dosing control in water treatment system.
The purpose of this study is to investigate concrete flaw using seismic first arrival and various inversion method. Seismic wave propagation was calculated using finite element method in theoretical modelling and tomogram was made using various inversion methods in theoretical and experimental modelling. Five steps of seismic first arrival were selected from FEM results and these data were used to calculate seismic velocity section. According to the results, exact seismic first arrival picking method was proposed and experimental modelling was conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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