A new configuration of acoustic echo canceler with stepsize predictor and comparator is proposed in this paper. Conventional acoustic echo cancelers using ES(Exponential Step)algorithm has fast convergence speed, but very weak in interference of environment. The proposed stepsize predictor and comparator improve conventional acoustic echo canceler's defects. The Stepsize predictor generates a stepsize value using residual power of error signal. The stepsize comparator selects the stepsize value that is better performance in a acoustic echo canceler using a stepsize decision factor. The Simulation results show superiority of the proposed acoustic echo canceler in environment interference.
A novel phase error predictor is proposed for servo system in home-use VCRs. The multirate system in VCRs is converted into a single period sampling system with faster sampling time by using the proposed novel phase error predictor. And the disturbances can be measured much faster. From the experimental results, we can see that the performance of the control system is improved greatly. The phase lock time of the proposed servo system is ten times faster than that of the conventional system.
This study examined the differences in job related variables, job satisfaction and job performance against demographic characteristics and the impacts of job related variables on job satisfaction and job performance. A questionnaire survey collected data from september $1^{st}$ and $7^{th}$ 2011. A convenience sample was drawn from salespersons working for department stores in Daegu and Pohang. A total of 337 responses were complete and usable questionnaires. Data were tested through factor analysis, t-test, ANOVA, and regression analysis, using SPSS 21.0. The results of this study are as follows: First, six factors were extracted from job related variables (positive reaction of customer, career of salespeople, interpersonal relations, influence of salesperson, customer complaints, overwork). Second, there were significant differences in job related variables, job satisfaction, and job performance according to age, marital status, average monthly income, work period, and job position. Third, regression analysis between job related variables and job satisfaction showed that the most influential predictor of job satisfaction was career of salespeople, followed by interpersonal relations, influence of salesperson, customer complaints, and overwork. The most influential predictor between job related variables and job performance was positive reaction of customer, followed by career of salespeople, interpersonal relations, influence of salesperson, and customer complaints.
This study investigated relationships between personality types and job satisfaction, and performance among school food service dietitians. An online survey was conducted on 200 school dietitians from March 1 to 31, 2022. Of the personality type factors, extraversion, openness, agreeableness, and conscientiousness were positively correlated with job satisfaction, whereas neuroticism was negatively correlated. Extraversion, openness, agreeableness, and conscientiousness were positively correlated with job performance, whereas neuroticism was negatively correlated. Regression analysis conducted to determine the effects of personality types on job satisfaction revealed conscientiousness predicted satisfaction with items of the job, agreeableness predicted satisfaction with supervisor's supervision, and extraversion predicted satisfaction with colleagues. On the other hand, neuroticism was a negative predictor of satisfaction with the job, supervisor's supervision, colleagues, and work environment items. Analysis of the effects of personality types on job performance established that openness was a positive predictor of satisfaction with roles of the organization and team, and of conscientiousness for the job, innovator, and organizational roles. In contrast, neuroticism negatively predicted satisfaction with job role items. Further studies are required to explore these relationships more closely by incorporating other major factors related to personality characteristics, job satisfaction, and job performance of dietitians working in various fields.
본 논문에서는 음성 신호기의 4.8 Kbps에서 효율적인 배음 축척과 결합된 트리 부호기를 실현한다. 음성신호를 2대 1 압축하기 위해 TDHS 알고리즘을 사용한다. 이 과정은 4.8 Kbps에서 6.4 KHz 샘플링율을 적용하면 트리 부호기에 1.5 비트/샘플을 할당할 수 있다. 트리 부호기의 견실성은 short-term 예측기의 적응시 사용되는 입력 신호를 효율적 선택함으로써 개선되어진다. 또한 채널에서 전송에러기 트리 부호기의 성능은 피치 예측기에 스무더를 부가함으로써 개선된다. 배음 축척과 결합된 트리 부호기는 4.8 Kbps 전송률에서 좋은 질의 음성을 출력한다.
For efficient operating strategy of electric power system, forecasting of daily peak electric load is an important but difficult problem. Therefore a daily peak electric load forecasting system using a neural network and fuzzy system is presented in this paper. First, original peak load data is interpolated in order to overcome the shortage of data for effective prediction. Next, the prediction of peak load using these interpolated data as input is performed in parallel by a neural network predictor and a fuzzy predictor. The neural network predictor shows better performance at drastic change of peak load, while the fuzzy predictor yields better prediction results in gradual changes. Finally, the superior one of two predictors is selected by the rules based on rough sets at every prediction time. To verify the effectiveness of the proposed method, the computer simulation is performed on peak load data in 2015 provided by KPX.
Three-level NPC inverters have been put into practical use for years especially in high voltage high power grids. This paper researches three-level active power filters (APFs). In this paper a mathematical model in the d-q coordinates is presented for 3-phase 3-wire NPC APFs. The deadbeat control scheme is obtained by using state equations. Canceling the delay of one sampling period and providing the predictive value of the harmonic current is a key problem of the deadbeat control. Based on this deadbeat control, the predictive output current value is obtained by the state observer. The delay of one sampling period is remedied in this digital control system by the state observer. The predictive harmonic command current value is obtained by the repetitive predictor synchronously. The repetitive predictor can achieve a better prediction of the harmonic current with the same sampling frequency, thus improving the overall performance of the system. The experiment results indicate that the steady-state accuracy and the dynamic response are both satisfying when the proposed control scheme is implemented.
A technique that uses linear prediction to achieve noise reduction in a voice signal which has been mixed with an ambient noise (Signal to Noise (S-N) ratio = about 0dB) is proposed. This noise reduction method which is based on the linear prediction estimates the voice spectrum while ignoring the spectrum of the noise. The performance of the noise reduction method is first examined using the transversal linear predictor filter. However, with this method there is deterioration in the tone quality of the predicted voice due to the low level of the S-N ratio. An additional processing circuit is then proposed so as to adjust the noise reduction circuit with an aim of improving the problem of tone deterioration. Next, we consider a practical application where the effects of round on errors arising from fixed-point computation has to be minimized. This minimization is achieved by using the lattice predictor filter which in comparison to the transversal type, is Down to be less sensitive to the round-off error associated with finite word length operations. Finally, we consider a practical application where noise reduction is necessary. In this noise reduction method, both the voice spectrum and the actual noise spectrum are estimated. Noise reduction is achieved by using the linear predictor filter which includes the control of the predictor filter coefficient’s update.
본 연구에서는 감성 평가 시스템 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
간접 분기 명령은 현대적인 고성능 프로세서의 ILP를 제한하는 가장 심각한 장애 요인 중 하나이다. 다른 분기 명령들과는 다르게 간접 분기는 그 타켓 주소가 동적으로 다형태로 변하기 때문에 이를 예측하기 매우 어려우며, 투기적 실행 방식을 사용하는 대부분의 현대적인 고성능 프로세서에서는 예측이 잘못되는 경우에 많은 수행 사이클 지연이 일어나게 되어 프로세서의 성능이 크게 떨어지게 된다. 우리는 예측 정확도가 아주 뛰어난 새로운 개념의 간접 분기 예측 방식 즉, 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속 관계를 가진 이 명령어 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합시켜 간접 분기의 타켓을 예측해내는 방식을 제안하였다. 1K의 예측기를 사용하는 경우에 98.92%의 예측 정확도를 보이고, 8K의 크기를 사용하면 거의 완벽한 99.95%의 정확도를 보인다. 그러나 지금까지 제안된 모든 예측기가 그러하듯이 예상 타켓 주소와 함께 앨리어싱 문제를 완화시키기 위한 태그를 저장하기 위한 하드웨어 오버헤드가 크다는 단점을 안고 있다. 그러므로 본 논문에서는 예측 정확 도의 손실없이도 예측기의 하드웨어 오버헤드를 최소한으로 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 태그 저장에 따른 하드웨어를 성능 손실 없이 약 60%를 줄일 수 있으며, 0.1%의 손실을 감수하면 약 80%까지 줄일 수 있다. 또한 부분 타켓 저장으로 인한 성능 손실 없이 타켓 주소 저장에 따른 하드웨어를 약 35% 절약할 수 있으며, 1.11%의 손실을 감수하면 약 45%까지 절약할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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