This study aimed to examine whether preconsonantal vowel shortening, which occurs in many languages, exists in Chinese. To this end, we compared 15 pairs of Chinese bi-syllabic words with intervocalic unaspirated/aspirated stops. The results revealed that (1) the effect of the feature aspiration of the following stop on the preceding vowel (V1) was neither significant nor consistent though V1 tends to be a little longer before an unaspirated stop; (2) the following unaspirated stop closure (C) was similar to or longer than its aspirated cognate; (3) the durational sum of V1 and C was longer when the stop is unaspirated, and V1 and C had no compensatory relationship; (4) Voice Onset Time (VOT) was significantly longer when the stop is aspirated than unaspirated; (5) the vowel (V2) following VOT was significantly longer when the stop is unaspirated, so the differentials in VOT were partially compensated; (6) despite the partial compensation, the sum of VOT and V2 was longer when the stop is aspirated; (7) words with an intervocalic aspirated stop were longer than those with its unaspirated cognate. It is concluded that while VOT is the most important factor for deciding the timing structure of Chinese words with intervocalic stops, closure duration is crucial for Korean and many other languages.
Yujun Ye;Yikai Zhu;Bo Lei;Zhihai Weng;Hongchang Xu;Huaping Wan
Structural Monitoring and Maintenance
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제11권3호
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pp.203-217
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2024
Electro-mechanical impedance (EMI) technique is a low-cost structural damage detection method. It reflects structural damage through the change in admittance signal which contains the structural mechanical impedance information. The ambient temperature greatly affects the admittance signal, which hides the changes caused by structural damage and reduces the accuracy of damage identification. This study introduces a convolutional neural network to compensate for the temperature effect. The proposed method uses a framework that consists of a feature extraction network and a decoding network, and the original admittance signal with temperature information is used as the input. The output admittance signal is eliminated from the temperature effect, improving damage identification robustness. The admittance data simulated by the finite element model of the spatial grid structure is used to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method has advantages in identification accuracy compared with the damage index minimization method and the principal component analysis method.
본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.
경호원들의 경호분류에 따른 직무만족의 차이를 살펴보았다. 즉, 내재적 만족은 공경호와 수행경호, 공경호와 민간경호원간에 차이를 나타내었으며, 공경호의 경우 만족도(3.72)가 민간경호원 만족도(3.45), 수행경호 만족도(3.33)에 비하여 높은 결과를 나타내었다. 외재적 만족은 수행 경호와 민간경호에 비하여 높은 결과를 나타내었다. 이러한 결과에 따른 내재적 만족은 생활자체의 편안함으로 나타난 결과로 사료되며, 외재적 만족은 민간경호원들의 2인 1조의 영외생활로 인한 만족도로 사료된다. 경호원들은 경호분류에 따라 직업만족에 차이를 나타내었다. 앞서, 경호원들은 경호분류에 따라서 직무만족에 차이가 있는 결과를 나타내어 동일한 결과를 나타내었다. 또한 공경호와 수행경호, 민간경호원간의 차이를 나타내었으나 수행경호, 민간경호원은 차이를 나타내지 못하였다. 이러한 결과는 공경호의 경우 직책이 국가의 공무원 신분으로 분류되어 복지적 혜택의 테두리에 있어 만족도가 높은 것으로 사료된다. 그러나 수행경호, 민간경호원은 수입의 차이로 인해 복지혜택과 생활정도의 만족도와 연관성으로 인해 차이를 나타내지 못 한 것으로 사료된다. 결론적으로 분석결과에서 확인된 것과 같이 경호원들의 직무만족, 직무몰입, 조직몰입, 직업만족은 경호원들의 경호분류에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 결과에 의해서 경호원들의 집단간의 직무만족과 조직몰입에 대해서는 상호간의 유의한 차이는 공경호와 민간수행경호, 민간경비원들의 간의 처우개선과 자질, 자격요건 등의 사회보장제도의 차별을 민간경호${\cdot}$경비분야에서도 공경호와 비슷한 수준의 사회보장 제도 및 질적 향상의 처우개선이 필요하겠다.
얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.
본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 이 연구는 두 부분으로 나누어 수행되었는데, 그 첫 번째는 기하보정만 수행한 영상의 7, 4, 1밴드를 이용하여 IHS변환을 적용하여 단순 슬라이싱 기법으로 산불피해지역을 피해 정도별로 등급화 하는 것이 가능한가를 분석하였다. 그 결과 각 컴포넌트에서 클래스의 분광 특성이 서로 겹쳐서 단순 슬라이싱 기법으로는 적절한 분류가 이루어지지 않았다. 두 번째는 방사 및 지형보정을 한 영상을 각각 IHS와 KT변환기법으로 변환시킨 후 최대우도법을 이용해 분류하였다. 현장데이타가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류가 IHS기법에 의한 분류보다 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한 KT feature space와 IHS 컴포넌트의 분광분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 이 연구에서는 KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다.
Purpose : This study aims to suggest application of patients DB to hospital marketing by performing market segmentation and selecting target market. Consequently help to establish suited strategy of marketing. Method : 14,072 patients hospitalized in a University Medical Center were recruited into this study. In order to classify the customer groups, cluster analysis was used with RFM(Recency, Frequency, Monetary) model, and 1-way ANOVA verified the differences among groups. And then, sociodemographical status, healthcare utilization and diagnosis(ICD-10) of each group were compared to draw a marketing strategy. Results : Four groups were classified through clustering analysis, and'high use and high profit' and'low use and high profit' groups were selected as a target market. The features of target market were as follows, the female proportion was high; used a private room; hospitalized through the emergency room; had operation; length of stay was long; had many comorbidity and cooperative treatment. There was difference in each feature of target market: as for the'high use and high profit' group, many patients were diagnosed with 'certain infectious and parasitic diseases'; and as for the'low use and high profit'group, the proportion of patients who purchased'industrial accident compensation insurance'and'auto insurance'was relatively high; many patients were diagnosed with'Injury, poisoning and certain other consequences of external causes'. Conclusion : It is needed to establish'positioning' strategy by monitoring and communicating with'high use and high profit' group. And for the case of'low use and high profit' group, it is necessary to make a follow-up management and lead them to have a medical check-up.
According to the growth of communication biz, embedded market rapidly developing in domestic and overseas. Embedded system can be used in various way such as wire and wireless communication equipment or information products. There are lots of developing performance applying speech recognition to embedded system, for instance, PDA, PCS, CDMA-2000 or IMT-2000. This study implement minimum memory of speech recognition engine and DB for apply real time embedded system. The implement measure of speech recognition equipment to fit on embedded system is like following. At first, DC element is removed from Input voice and then a compensation of high frequency was achieved by pre-emphasis with coefficients value, 0.97 and constitute division data as same size as 256 sample by lapped shift method. Through by Levinson - Durbin Algorithm, these data can get linear predictive coefficient and again, using Cepstrum - Transformer attain feature vectors. During HMM training, We used Baum-Welch reestimation Algorithm for each words training and can get the recognition result from executed likelihood method on each words. The used speech data is using 40 speech command data and 10 digits extracted form each 15 of male and female speaker spoken menu control command of Embedded system. Since, in many times, ARM CPU is adopted in embedded system, it's peformed porting the speech recognition engine on ARM core evaluation board. And do the recognition test with select set 1 and set 3 parameter that has good recognition rate on commander and no digit after the several tests using by 5 proposal recognition parameter sets. The recognition engine of recognition rate shows 95%, speech commander recognizer shows 96% and digits recognizer shows 94%.
Military camera equipment has a problem that observability is inferior due to various shaking factors. In this paper, we propose an image stabilization algorithm considering performance and execution time to solve this problem and implemented it in Zynq SoC. We stabilized both the simple shaking in the fixed observation position and the sudden shaking in the moving observation position. The feature of the input image is extracted by the Sobel edge algorithm, the subblock with the large edge data is selected, and the motion vector, which is the compensation reference, is calculated through template matching using the 3-step search algorithm of the region of interest. In addition, the proposed algorithm can distinguish the shaking caused by the simple shaking and the movement by using the Kalman filter, and the stabilized image can be obtained by minimizing the loss of image information. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments on various images were performed. In comparison, PSNR is improved in the range of 2.6725~3.1629 (dB) and image loss is reduced from 41% to 15%. On the other hand, we implemented the hardware-software integrated design using HLS of Xilinx SDSoC tool and confirmed that it operates at 32 fps on the Zynq board, and realized SoC that operates with real-time processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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