Muscle groups that are located in and around the vocal tract can produce audible changes in frequency and/or intensity of the voice. Vocal vibrato is a characteristic feature in the singing of performers trained in the western classical tradition and vibrato is generally considered to result from modulation in frequency amplitude and timbre. Vocal tremor is also characterized by periodic fluctuations in the voice frequency or intensity and vocal tremor is symptom of a neurological disease as Spasmodic dysphonia , Parkinson's disease. Vocal vibrato and Vocal tremor may have many of the same origins and mechanisms in the voice production systems. The purpose of this study is to find acostic character of Korean traditional song Pansori singer's vibrato and Spasmodic dysphonia patient's vocal tremor. twelve Pansori singers and seven Spasmodic dysponia patients participated to this study. Power spectrum and Real time Spectrogram are used to analyze the acoustic characteristics of Pansori singing and Spasmodic dysphonia patient's voice The results are as follows; First, vowel formant differences between Pansori singing and Spasmodic dysphonia patient's voice are higher F1, F3. Second, The vibrato rate show differences between Pansori singing and Spasmodic dysphonia patients;$4^{\sim}6/sec$ and $5{\sim}6/sec$ Vibrato rate of pitch is 5.7 Hz ${\sim}$ 42.4 Hz for Pansori singing , 3.8 Hz ${\sim}$ 27.9 Hz for Spasmodic dysphonia patients ;Vibrato rate of intensity range is 0.07 dB ${\sim}$ 8.26 dB for Pansori singing and 0.07 dB ${\sim}$ 4.81 dB for Spasmodic dysphonia patients
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.6
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pp.800-807
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2016
We propose a fast algorithm using Extreme Contour Point (ECP) to detect the angle of rotated images, is implemented by rotation feature of one covered frame image that can be applied to correct the rotated images like in image processing for real time applications, while CORDIC is inefficient to calculate various points like high definition image since it is only possible to detect rotated angle between one point and the other point. The two advantages of this algorithm, namely compatibility to images in preprocessing by using Sobel edge process for pattern recognition. While the other one is its simplicity for rotated angle detection with cyclic shift of two $1{\times}n$ matrix set without complexity in calculation compared with CORDIC algorithm. In ECP, the edge features of the sample image of gray scale were determined using the Sobel Edge Process. Then, it was subjected to binary code conversion of 0 or 1 with circular boundary to constitute the rotation in invariant conditions. The results were extracted to extreme points of the binary image. Its components expressed not just only the features of angle ${\theta}$ but also the square of radius $r^2$ from the origin of the image. The detected angle of this algorithm is limited only to an angle below 10 degrees but it is appropriate for real time application because it can process a 200 degree with an assumption 20 frames per second. ECP algorithm has an O ($n^2$) in Big O notation that improves the execution time about 7 times the performance if CORDIC algorithm is used.
Neural representation of a visual object is distributed across visual cortex and overlapped with those of many other objects. Thus repeating an object facilitates the recognition of the object while it impairs the recognition of other objects. These effects are called repetition priming and antipriming, respectively. Two experiments investigated a new phenomenon of repetition antipriming, in which a repeated object itself is antiprimed. The learning stage presented object pictures which were degraded at various levels. Participants determined how recognizable each object was. Then, the test stage presented the intact version of the object pictures and made participants to perform a categorization task. Both Experiment 1 and 2 found that the processing of the objects that had been recognized were facilitated (repetition priming) while the processing of the objects that had been perceptually ambiguous were impaired (repetition antipriming). These findings suggest that experiencing a perceptually ambiguous object might enhance the connection between feature-level representations and multiple object-level representations, which impairs the subsequent recognition of the repeated object.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.12
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pp.573-580
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2017
Deep Neural Network (DNN) is a large layered neural network which is consisted of a number of layers of non-linear units. Deep Learning which represented as DNN has been applied very successfully in various applications. However, many issues in DNN have been identified through past researches. Among these issues, generalization is the most well-known problem. A Recent study, Dropout, successfully addressed this problem. Also, Dropout plays a role as noise, and so it helps to learn robust feature during learning in DNN such as Denoising AutoEncoder. However, because of a large computations required in Dropout, training takes a lot of time. Since Dropout keeps changing an inter-layer representation during the training session, the learning rates should be small, which makes training time longer. In this paper, using mutation operation, we reduce computation and improve generalization performance compared with Dropout. Also, we experimented proposed method to compare with Dropout method and showed that our method is superior to the Dropout one.
This paper proposes a new document clustering system using fuzzy logic-based genetic algorithm (GA) and semantic vector expansion technology. It has been known in many GA papers that the success depends on two factors, the diversity of the population and the capability to convergence. We use the fuzzy logic-based operators to adaptively adjust the influence between these two factors. In traditional document clustering, the most popular and straightforward approach to represent the document is vector space model (VSM). However, this approach not only leads to a high dimensional feature space, but also ignores the semantic relationships between some important words, which would affect the accuracy of clustering. In this paper we use latent semantic analysis (LSA)to expand the documents to corresponding semantic vectors conceptually, rather than the individual terms. Meanwhile, the sizes of the vectors can be reduced drastically. We test our clustering algorithm on 20 news groups and Reuter collection data sets. The results show that our method outperforms the conventional GA in various document representation environments.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.2
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pp.153-158
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2017
In this paper, we take into account topology optimization problems considering spatial randomness in the material property of elastic modulus. Based on 88 lines MATLAB Code, Monte Carlo analysis has been performed for MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model using 5,000 random sample fields which are generated by using the spectral representation scheme. The random elastic modulus is assumed to be Gaussian in the spatial domain of the structure. The variability of the volume fraction of the material, which affects the optimum topology of the given problem, is given in terms of correlation distance of the random material. When the correlation distance is small, the randomness in the topology is high and vice versa. As the correlation distance increases, the variability of the volume fraction of the material decreases, which comply with the feature of the linear static analysis. As a consequence, it is suggested that the randomness in the material property is need to be considered in the topology optimization.
The main aim of this research is centered on the relation between nature and humans, and is to study the ecological characteristics appearing both in Landscape Architecture, one of the currents of ecological architecture as the architectural solution on the relation between humans and nature, and in our traditional architecture. Through this study, we were able to see that our traditional architecture was influenced by our ancestor's view of nature, and that the foremost feature of our ancestor's view of nature on our traditional architecture is not conflicting with nature, but, instead it is complying with it through seeking harmony with nature. Also we could see that our ancestor's view of nature is similar to Landscape Architecture having come to the fore toward the tendency of modern ecological paradigm in that it is the representation seeking the organic view of nature pursuing the oneness among artificial structure, humans, and nature. That is, we could figure out that various ecological features appearing in modem Landscape Architecture had been represented for a long long time, in a natural fashion, In the manner of space makeup in our traditional architecture. This is the characteristic of our ecological thinking system understanding nature and humans at the same context, and it has come down not only to our everyday living but to the manner of architectural solutions as well. Through this research, we could reconsider the modern value of ecological architecture inherent in our traditional architecture.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.11-22
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2004
Conventional algorithms of separating overlapped objects are mostly based on template matching methods and thus their application domain is restricted to 2D objects and the processing time increases when the number of templates (object models) does. To solve these problems, this paper proposes a new approach of separating the occluding object from the stack of 3D objects using the relationship between surfaces without any information on the objects. The proposed algorithm considers an object as a combination of surfaces which are consisted with a set of boundary edges. Overlap of 3D objects appears as overlap of surfaces and thus as crossings of edges in 2D image. Based on this observation, the types of edge crossings are classified from which the types of overlap of 3D objects can be identified. The relationships between surfaces are represented by an attributed graph where the types of overlaps are represented by relation values. Using the relation values, the surfaces pertained to the same object are discerned and the overlapping object on the top of the stack can be separated. The performance of the proposed algorithm has been proved by the experiments using the overlapped images of 3D objects selected among the standard industrial parts.
Park, Jong Seok;Sim, Gyu Cheol;Kim, Jae Hyeon;Kim, Hyeon Seop;Ryu, Hae Il;Park, Yeong Cheol
Journal of the Korean Chemical Society
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v.46
no.5
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pp.450-468
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2002
As the computer is popularized in individual and society, it is using in a many of area. In particular, there are many materials to learn a science knowledge using multimedia through computer. Many of them are web-based learning materials, which are developed by Java or Flash. Since the technology of the representation, storage, com-putation and communication in computer make progress, the environment of education is also developed. Especially, the internet and VR technology will cause the education to change. A key feature of VR is real-time interactivity, in that the computer is able to detect student input and instantaneously modify the virtual world. It is reported that using the VR simulation in chemistry education can increase student engagement in class, promote understanding of basic chem-ical principles, and augment laboratory experience. In this study, application way of the virtual reality technology in chemistry education is examined.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.4
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pp.29-42
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2012
Historically, the pattern and technology of Copts' textiles, who were a minority in Egypt, have been studied a lot in the textile sector due to its unique characteristics. Unlike ones in other regions that appeared around the same time, the overall configuration ratio of the patterns looks exaggerated or distorted because they expressed it plainly by interpreting the world with ordinary people's eyes. Also, because it had used mixed linen and woolen yarns, harsh expression way and the use of various colors have been one of the features in Coptic textiles. Coptic textiles, which have been developed along with the historical development of continued domination from neighboring countries, have expressed the effects of the Roman Empire, Christ, Christianity, and Islam on the pattern of its fabric. This study analyzed its characteristics which make people smile by the way of expressing a simple and humorous representation of the textiles and categorized them as Humoristic Beauty - the aesthetic category of humorous feature. In this study, the Humoristic Beauty in Coptic textiles has been analyzed in terms of the following three smiles; the smiles coincidental with the flow of time, the smiles made by the shaping of distorted proportions and appearance, and the smiles like folk-paintings made by a rustic expression way. This study shows the possibility of the further studies on the textile patterns history from a different angle. I look forward to more detailed analysis in the follow-up studies in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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