Position estimation is one of the most important functions for the mobile robot navigating in the unstructured environment. Most of previous localization schemes estimate current position and pose of mobile robot by applying various localization algorithms with the information obtained from sensors which are set on the mobile robot, or by recognizing an artificial landmark attached on the wall, or objects of the environment as natural landmark in the indoor environment. Several drawbacks about them have been brought up. To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the absolute position of the mobile robot by using a fixed camera on the ceiling in the corridor is proposed. And also, it can improve the success rate for position estimation using the proposed method, which calculates the real size of an object. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data, but a kind of absolute localization. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated through the experiments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.676-681
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2013
For underwater vehicles, the use of sensors such as cameras and laser scanners is limited by the difference in environment compared to robots designed to work on dry land. In underwater environments, if use is made of sound signals, valuable information can be obtained. The most important application is the localization of underwater sound sources. The estimated location of a sound source can be used to control underwater robots or submarines. Thus, the purpose of this research is to estimate the source's direction and location in a noisy underwater environment. The direction of the sound source is obtained using two hydrophones. Furthermore, if we assume that the robot or sound source is moving, the location of the sound source is estimated using more than two estimated directions. The feasibility of the developed algorithm is examined by experiments in a water tank and in the ocean.
In order to have better understanding of the concept and meaning of soundscape, it is very important to consider entirely the objectives, activities, historical development processes and accomplishments of world soundscape project leading by R. Murray Schafer. Therefore, the ultimate purpose of this study is to inquire into the concrete development processes and practical activities of the soundscape in order to correspond to Schafer's conception of a tuning of the world. The establishment of WSP is based on noise pollution, listening attitudes and noisy music. Schafer formulated 5 types of item as a target, and wrote down concrete activities to achieve the goals. Especially, he devised the conceptual, educational, political and social strategies as the practical strategies of WSP. It is obtained various products by the activities of WSP from the planning starting year in 1969 to the stagnation period in 1979. That is, there are the social survey on noise-vancouver 1969, the book of noise, Okeanos, a study of community noise by-laws in canada 1972, the music of the environment, the vancouver soundscape, european sound diary, five village soundscapes, handbook for acoustic ecology and so on. The research activities of WSP arouse inspiration in many people interested in sound. Specially, it is emphasized the importance of increasing for their social roles in order to more actively improve and create the quality of sound environment. Also, it shows us the directions on how to lead our furture sound.
Voice activity detection is very important process that find voice activity from noisy speech signal for noise cancelling and speech enhancement. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, it has poor performance for speech signal of sentence form in a low SNR environment. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm that has beginning VAD process using entropy and main VAD process using fuzzy membership shifted c-means clustering. We conduct an experiment in various SNR environment of white noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed good performance of the proposed algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.3
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pp.122-128
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2002
In this paper, a robust pattern classification of breath sounds for the diagnosis of pulmonary dysfunction in noise environment is proposed. The feature parameter extraction method by highpass lifter algorithm and PM(projection measure) algorithm are used. 17 different groups of breath sounds are experimentally classified and investigated. The classification has been performed by 6 different types of combinations with proposed methods to evaluate the performances, such as ARC with EDM and LCC with EDM, WLCC with EDM, ARC with PM, LCC with PM, WLCC with PM. Furthermore, all feature parameters are extracted to 80th orders by 5th orders step, and all experiments are evaluated in increasing noise environments by degrees SNR 24dB to 0dB. As a results, WLCC which is derived from highpass lifter algorithm, is selected for the feature parameter extraction method. Pm is more robust than EDM in noisy environments to test and compare experimental results. WLCC with PM method(WLCC/PM) has a better performance in an increasing noise environment for diagnosis of pulmonary dysfunction.
Purpose: The purpose of this study was to measure the noise levels in intensive care units (ICUs) and to analyze the causes of the noise and patient perceptions of the noise. Methods: Noise levels were recorded in adult ICUs for 24 h over a week from the patients' bedside with a sound level meter. Noise sources were categorized into three groups: medical equipment, health care providers, and the environment. Noises from the environment were recorded in an empty ICUs side room. Perceptions of the noise of 125 patients admitted to the ICUs were recorded using a questionnaire. Results: The mean level of noise in the ICUs was 58.5 dBA (range: 34.2-80.2 dBA). The causes of noise higher than 70 dBA were nebulizers and infusion/syringe pumps among medical equipment, and drawer slamming, phone ringing, and stripping packages of medical fluids among environmental noises. According to the questionnaire, 64.0% of the patients responded that the ICUs were noisy and that they suffered from sleep disturbance because of the noise. Conclusion: Noise is considerably high in ICUs and is an annoying factor for the patients. Most noise sources are adjustable, and we should try to reduce noise whenever possible to make the ICUs environment more pleasant.
Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems
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v.12
no.6
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pp.641-654
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2018
Elevator noise in apartment houses is one of the factors which prevent the residents from quiet and comfortable life. The elevator noise measurement method [KS F ISO 16032] is introduced from the matching ISO standard, however, it has problems in the application to the actual measurement. To visualize the problems, measurements in an apartment house are conducted, which has been suffering from the elevator noise for a long time. The measurement itself is extremely difficult due to the low sound pressure level of elevator, which is lower than 35 dB (A), and the even higher background noise level. However the vibration levels measured at the same time are relatively less disturbing As a result of vibration measurement, it was found that the vibration is clearly measured on the wall, and presents a high correlation coefficient of over 0.8 with the noise levels measured This shows that the vibration level measured on the elevator walls may be rather reliable numbers than the elevator noise levels in the actual noisy condition of elevator halls and the vicinity.
In the speech recognition under the noisy environments, reducing the mismatch introduced between training and testing environments is an important issue. Spectral subtraction is widely used technique because of its simplicity and relatively good performance in noisy environments. In this paper, we introduce histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction. This method has advantages over the conventional noise estimation methods in that it does not need to detect non-speech intervals and it can estimate the noise spectra even in time-varying noise environments. Even though spectral subtraction is performed using a reliable average noise spectrum by the histogram method, considerable amount of residual noise remains due to the variations of instantaneous noise spectrum about mean. To overcome this limitation, we propose a new over-estimation technique based on distribution characteristics of histogram used for noise estimation. Since the proposed technique decides the degree of over-estimation adaptively according to the measured noise distribution, it has advantages to be few the influence of the SNR variation on the noise levels. According to speaker-independent isolated word recognition experiments in car noise environment under various SNR conditions, the proposed histogram-based over-estimation technique outperforms the conventional over-estimation technique.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.5
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pp.951-958
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2017
In an attack context, the adversary wants to retrieve the message from the intercepted noisy bit stream without any prior knowledge of the channel codes used. The process of finding out the code parameters such as code length, dimension, and generator, for this purpose, is called the blind recognition of channel codes or the reconstruction of channel codes. In this paper, we suggest an improved algorithm of the blind recovery of rate k/n convolutional encoders in a noisy environment. The suggested algorithm improves the existing algorithm by Marazin, et. al. by evaluating the threshold value through the estimation of the channel error probability of the BSC. By applying the soft decision method by Shaojing, et. al., we considerably enhance the success rate of the channel reconstruction.
Sohn, Jin-Hun;Estate M. Sokhadze;Lee, Kyung-Hwa;Kim, Yeon-Kyu;Park, Sangsup
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.216-221
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1999
A mental task combined with noise background is an effective model of laboratory stress for study of psychophysiology of the autonomic nervous system (ANS). The intensity of the background noise significantly affects both a subjective evaluation of experienced stress level during test and the physiological responses associated with mental load in noisy environments. Providing tests of similar difficulties we manipulated the background noise intensity as a main factor influencing a psychophysiological outcome and the analyzed reactivity along withe the noise intensity dimension. The goal of this study was to identify the patterns of ANS responses and the relevant subjective stress scores during performance of word recognition tasks on the background of white noise (WN) of the different intensities (55, 70 and 85 dB). Subjects were 27 college students (19-24 years old). BIOPAC, Grass Neurodata System and AcqKnowlwdge 3.5 software were used to record ECG, PPG, SCL, skin temperature, and respiration. Experimental manipulations were effective in producing subjective and physiological responses usually associated with stress. The results suggested that the following potential autonomic mechanisms might be involved in the mediation of the observed physiological responses: A sympathetic activation with parasympathetic withdrawal during mild 55 and 70dB noise (featured by similar profiles) and simultaneous activation of sympathetic and parasympathetic systems during intense 85dB WN. The parasympathetic activation in this case might be a compensatory effect directed to prevent sympathetic domination and to maintain optimal arousal state for the successful performance on mental stress task. It should be mentioned that obtained results partially support Gellhorn's (1960; 1970) "tuning phenomenon" as a possible mechanism underlying stress response.
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