Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.2
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pp.145-149
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2017
One of the challenges facing precision manufacturers is the increasing feature complexity of tight tolerance parts. All engineering drawings must account for the size, form, orientation, and location of all features to ensure manufacturability, measurability, and design intent. Geometric controls per ASME Y14.5 are typically applied to specify dimensional tolerances on engineering drawings and define size, form, orientation, and location of features. Many engineering drawings lack the necessary geometric dimensioning and tolerancing to allow for timely and accurate inspection and verification. Plus-minus tolerancing is typically ambiguous and requires extra time by engineering, programming, machining, and inspection functions to debate and agree on a single conclusion. Complex geometry can result in long inspection and verification times and put even the most sophisticated measurement equipment and processes to the test. In addition, design, manufacturing and quality engineers are often frustrated by communication errors over these features. However, an approach called profile tolerancing offers optimal definition of design intent by explicitly defining uniform boundaries around the physical geometry. It is an efficient and effective method for measurement and quality control. There are several advantages for product designers who use position and profile tolerancing instead of linear dimensioning. When design intent is conveyed unambiguously, manufacturers don't have to field multiple question from suppliers as they design and build a process for manufacturing and inspection. Profile tolerancing, when it is applied correctly, provides manufacturing and inspection functions with unambiguously defined tolerancing. Those data are manufacturable and measurable. Customers can see cost and lead time reductions with parts that consistently meet the design intent. Components can function properly-eliminating costly rework, redesign, and missed market opportunities. However a supplier that is poised to embrace profile tolerancing will no doubt run into resistance from those who would prefer the way things have always been done. It is not just internal naysayers, but also suppliers that might fight the change. In addition, the investment for suppliers can be steep in terms of training, equipment, and software.
As the presence of background noise in acoustic signal degrades the performance of speech or acoustic event recognition, it is still challenging to extract noise-robust acoustic features from noisy signal. In this paper, we propose a combined structure of Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) and MultiTask AutoEncoder (MTAE) as deep learning architecture that integrates the strength of MTAE and WGAN respectively such that it estimates not only noise but also speech features from noisy acoustic source. The proposed MTAE-WGAN structure is used to estimate speech signal and the residual noise by employing a gradient penalty and a weight initialization method for Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) and Parametric ReLU (PReLU). The proposed MTAE-WGAN structure with the adopted gradient penalty loss function enhances the speech features and subsequently achieve substantial Phoneme Error Rate (PER) improvements over the stand-alone Deep Denoising Autoencoder (DDAE), MTAE, Redundant Convolutional Encoder-Decoder (R-CED) and Recurrent MTAE (RMTAE) models for robust speech recognition.
Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.219-225
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2019
There is a problem with the existing method of selecting the difficulty levels of Hanja characters. Some Hanja characters selected by the existing methods are different from Sino-Korean words used in real life and it is impossible to know how many times the Hanja characters are used. To solve this problem, we measure the difficulty of Hanja characters using the multiple regression analysis with the frequency as the features. Based on the elementary textbooks, FWS and FHU are counted. A questionnaire is written using the two frequencies and stroke together to answer the appropriate timing of learning the Hanja characters and use them as target variables for regression. Use stepwise regression to select the appropriate features and perform multiple linear regression. The R2 score of the model was 0.1105 and the RMSE was 0.1105.
This paper is a study on weighted cepstrum used broadly for robust speech recognition. Especially, we propose the weighted function of asymmetric glottal pulse shape. which is used for weighted cepstrum extracted by PLP(Perceptual Linear Predictive) based on auditory model. Also, we analyze this glottal weighted cepstrum from the glottal pulse of glottal model in connection with the cepstrum. And we obtain speech features analyzed by both the glottal model and the auditory model. The isolated-word recognition rate is adopted for the test of proposed method in the car moise and street environment. And the performance of glottal weighted cepstrum is compared with both that of weighted cepstrum extracted by LP(Linear Prediction) and that of weighted cepstrum extracted by PLP. The result of computer simulation shows that recognition rate of the proposed glottal weighted cepstrum is better than those of other weighted cepstrums.
This paper reports experimental findings about the duration feature of the acoustic components of English stops in Korean speakers' voicing perception. In our experiment, 35 participants discriminated between recorded stimuli and digitally transformed stimuli with different duration features from the original stimuli. 72 sets of paired stimuli are generated to test the effects of the duration feature in various phonetic contexts. The result of our experiment is a complicated cross-tabulation with 540 cells defined by five categorical independent variables plus one response variable. To find a meaningful generalization out of this complex frequency table, we ran logit log-linear regression analyses. Surprisingly, we have found that there is no single effect of the duration feature in all phonetic contexts on Korean speakers' perception of the voicing contrasts of English stops. Instead, the logit log-linear analyses reveal that there are interaction effects among phonetic contexts (=C), the places of articulation of stops (=P), and the voicing contrast (=V), and among duration (=T), phonetic contexts, and the places of articulation. To put it in mathematical terms, the distribution of the data can be explained by a simple log-linear equation, logF=${\mu}+{\lambda}CPV+{\lambda}TCP$.
Kamalzare, Mahmoud;Johnson, Erik A.;Wojtkiewicz, Steven F.
Smart Structures and Systems
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v.15
no.3
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pp.847-862
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2015
Typical base isolated buildings are designed so that the superstructure remains elastic in design-level earthquakes, though the isolation layer is often quite nonlinear using, e.g., hysteretic elements such as lead-rubber bearings and friction pendulum bearings. Similarly, other well-performing structural control systems keep the structure within the linear range except during the most extreme of excitations. Design optimization of these isolators or other structural control systems requires computationally-expensive response simulations of the (mostly or fully) linear structural system with the nonlinear structural control devices. Standard nonlinear structural analysis algorithms ignore the localized nature of these nonlinearities when computing responses. This paper proposes an approach for the computationally-efficient optimal design of passive isolators by extending a methodology previously developed by the authors for accelerating the response calculation of mostly linear systems with local features (linear or nonlinear, deterministic or random). The methodology is explained and applied to a numerical example of a base isolated building with a hysteretic isolation layer. The computational efficiency of the proposed approach is shown to be significant for this simple problem, and is expected to be even more dramatic for more complex systems.
M. Elsafi;Heba jamal ALasali;Aljawhara H. Almuqrin;K.G. Mahmoud;M.I. Sayyed
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.6
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pp.2166-2171
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2023
In the present study, six silicone rubber doped by tellurium borate oxides were fabricated using the casting method. The densities of the fabricated silicon rubber-doped by tellurium borate oxides samples were measured using the Archimedes Method. Moreover, the linear attenuation coefficient of silicone rubber doped tellurium borate oxides samples was evaluated experimentally using the hyper pure germanium, and the recorded linear attenuation coefficient values were affirmed using the theoretical Phy-X program. The experimental measurements were performed using the narrow beam transmission method with radioactive isotopes Am-241, Cs-137, and Co-60 with energies of 59, 661, 1173, and 1332 keV. The linear attenuation coefficient values showed an enhancement by 4.73 times, 1.20 time, 1.17, time, and 1.17 time, respectively at gamma photon energies of 59, 661, 1173, and 1332 keV, when the TeO2 concentration increased in the fabricated composites from 0 to 50 wt%. The enhancement of the linear attenuation coefficient values has a positive effect on the transmission rate values where the half-value thickness and transmission rate were decreased accompanied by an increase in the RPE.
In this study, we aim to understand how social computing features affect open source project's outcome based on the representative social coding platform, Github (http://github.com). Though there is growing interest regarding the application and effect of employing social computing features, yet empirical evidences related to the subject are still short. To bridge the gap, we conducted our research based on the following research questions: 1) How the system features of social coding platform are classified? 2) How are the use of system features and project performance related to each other? Qualitative and quantitative analysis are performed: The system features of Github are clustered according to their usage in qualitative analysis, and th relation between the feature uses and project outcome is identified by multiple linear regression test. In conclusion, we found that the use of results is also discussed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.6
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pp.12-18
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2010
Automatic Target Detection (ATD) systems that use forward-looking infrared (FLIR) consists of three stages. preprocessing, detection, and clutter rejection. All potential targets are extracted in preprocessing and detection stages. But, this results in a high false alarm rates. To reduce false alarm rates of ATD system, true targets are extracted in the clutter rejection stage. This paper focuses on clutter rejection stage. This paper presents a new clutter rejection technique using PCA features and stochastic features of clutters and targets. PCA features are obtained from Euclidian distances using which potential targets are projected to reduced eigenspace selected from target eigenvectors. CV is used for calculating stochastic features of edges in targets and clutters images. To distinguish between target and clutter, LDA (Linear Discriminant Analysis) is applied. The experimental results show that the proposed algorithm accurately classify clutters with a low false rate compared to PCA method or CV method
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[게시일 2004년 10월 1일]
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