KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1590-1609
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2021
Laughter is one of the most important nonverbal sound that human generates. It is a means for expressing his emotions. The acoustic and contextual features of this specific sound are different from those of speech and many difficulties arise during their modeling process. During this work, we propose an audio laughter generation system based on unsupervised generative models: the autoencoder (AE) and its variants. This procedure is the association of three main sub-process, (1) the analysis which consist of extracting the log magnitude spectrogram from the laughter database, (2) the generative models training, (3) the synthesis stage which incorporate the involvement of an intermediate mechanism: the vocoder. To improve the synthesis quality, we suggest two hybrid models (LSTM-VAE, GRU-VAE and CNN-VAE) that combine the representation learning capacity of variational autoencoder (VAE) with the temporal modelling ability of a long short-term memory RNN (LSTM) and the CNN ability to learn invariant features. To figure out the performance of our proposed audio laughter generation process, objective evaluation (RMSE) and a perceptual audio quality test (listening test) were conducted. According to these evaluation metrics, we can show that the GRU-VAE outperforms the other VAE models.
As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
The overall goal of this thesis is to develop a new algorithm based on the octree model for geometric and mechanistic milling operation at the same time. Most commercial machining simulators are based on the Z map model, which has several limitations in terms of achieving a high level of precision in five-axis machining simulation. Octree representation being a three-dimensional (3D) decomposition method, an octree-based algorithm is expected to be able to overcome such limitations. With the octree model, storage requirement is reduced. Moreover, recursive subdivision is processed in the boundaries, which reduces useless computations. To achieve a high level of accuracy, fast computation time and less memory consumption, the advanced octree model is suggested. By adopting the supersampling technique of computer graphics, the accuracy can be significantly improved at approximately equal computation time. The proposed algorithm can verify the NC machining process and estimate the material removal volume at the same time.
로더/링커는 자바 클래스 파일 또는 .NET 환경의 중간 표현인 PE 파일을 입력으로 받아 검증, 레졸루션, 초기화, 실행에 필요한 최적화된 정보 저장 등 실질적인 실행에 필요한 모든 정보 생성 및 무결성을 보장하는 아주 중요한 부분이다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일과 .NET 환경의 PE 파일에 대한 통합 로더/링커 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해, 자바 클래스 파일과 .NET PE 파일 정보를 모두 저장할 수 있는 새로운 실행 파일 포맷(*.evm) 및 메모리 포맷을 설계했으며 저장된 실행 정보를 활용하여 JVM 또는 .NET 환경에서 실행할 수 있도록 링커/로더 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 주어진 기수 ${\gamma}$ 표현법을 SPA에 안전하게 리코딩 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 기존의 것들과는 달리, Left-to-Right 리코딩이 가능하도록 구성되어져 있기 때문에 최상위 비트부터 스캔하면서 스칼라 곱셈을 계산하는 알고리즘과 연동이 되어 질 경우, 추가 메모리 없이 쉽게 구현된다는 장점이 있다. 따라서 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.
Lee, Gyoung-Ho;Shin, Jong-Ho;Park, Ji-Yeon;Song, Sang-Ho;Kim, Yeoun-Soo;Bao, Lei
한국과학교육학회지
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제25권6호
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pp.698-709
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2005
When modeling students' conceptual understanding, there are several different frameworks, among which are the alternative conception framework and the mental model framework, which converge to suggest a form of knowledge representation. However, little research has explained how they are different from each other and from memory. The purpose of this study was to develop a new mental model theory that integrates the different terminologies and their background theories, which refer to students' ideas not only in science education, but also in other research areas. For this purpose, at first, we compared different terminologies including alternative conception, p-prim, and mental models, and the underlying theories used for representing students' ideas in learning science. Through such comparison, we tried to find the relationship among them. We reviewed related literature and synthesized the results from both cognitive science (related research areas) and science education approaches, especially, Vosniadou's mental model theory. Based on reviewing previous studies, we have developed a preliminary mental model theory 'an integrated theoretical structure of mental models'. We applied the new mental model theory to interpret data on students' ideas about circular motion from our previous research. We expect our new mental model theory will help us understand how students form their own ideas in science from an integrated perspective.
본 논문에서는 그래픽스 하드웨어를 이용한 스윕 곡면의 효율적인 렌더링 알고리즘을 제안한다. 스윕 곡면은 스플라인 모션을 따라 움직이는 단면 곡선으로 표현된다. 이러한 표현은 행렬과 벡터의 곱으로 계산되며, 이는 프로그래밍이 가능한 그래픽스 하드웨어에 쉽게 적용될 수 있다. 스플라인 모션과 단면 곡선의 정보는 텍스쳐 메모리에 저장된다. 그래픽스 하드웨어의 정점 프로세서는 두 개의 곡면 매개변수를 2차원 정점으로 입력받아 한 번의 행렬 곱셈으로 스윕 곡면의 정점 좌표와 법선 벡터를 계산한다. 제안한 GPU 기반 스윕 곡면의 렌더링은 CPU 기반 렌더링에 비해 10배에서 40배 정도의 속도 향상을 보였다.
최근 인터넷의 비약적인 발전과 함께 등장한 XML은 사실상 인터넷 상의 문서 교환과 표현의 표준으로 자리 잡고 있다. 이에 따라 XML 문서를 저장하려는 노력도 많이 진행되고 있다. 하지만 XML 문서는 정형화된 스키마를 가지지 않기 때문에 기존의 데이터베이스 시스템에 저장해서 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 XML 문서의 구조론 접근하도록 하는 DOM 객체를 저장하는 객체 정보 저장소인 XDOM을 제안한다. XDOM은 기존의 데이터베이스 시스템과는 달리 스키마를 생성할 필요가 없어 정형화되어 있지 않은 문서들도 쉽게 표현할 수 있다. 또한 기존의 응용 프로그램이 메모리가 아닌 저장소 레벨에서 DOM 객체를 투명하게 접근할 수 있게 한다. 본 논문에서는 자바 기반으로 XDOM을 구현하였고 실험을 통해 성능을 비교하였다.
형상의 제한이 없는 장애물들로 구성된 미지의 2차원 환경에서 주어진 목표점을 향하는 로보트의 효율적인 경로를 생성하기 위한 지능적인 경로를 생성하기 위한 지능적 운동 계획 시스템을 제안하였다. 지능적 운동 계획 시스템은 지능적인 운동을 만들어 내기 위한 세 가지의 성분으로 이루어져 있으며, 불연속 경계 방식에 기초한 실시간 경로계획 알고리즘과, 경험적인 지식을 표현하기 위한 퍼지 신경회로망 판단 시스템, 그리고 기억의 손실과 보장 기능이 있는 외부 지도 생성 기술로 나뉘어진다. 먼저 실시한 경로 계획 알고리즘 부분에서는 중간 목표점을 생성하기 위한 행동 기준 구성 방식을 이용한다. 각 행동약식은 새롭게 제안된 실시간 충돌회피 얄고리즘인 불연속경계 방식을 이용하여 독립적으로 중간 목표점을 생성할 수 있다. 중간 목표점을 수행하기 위하여 퍼지 신경회로망 판단 시스템을 이용하였으며 지능적인 판단을 위한 경험적인 규칙들은 퍼지 신경회로망 내에 삽입되어 있다. 마지막 부분은 외부 환경 지도를 생성하기 위한 기억의 손실과 보강기능이 있는 기억 기술로서, 격자 공간 내에서 활성된 모든 기억 소자들의 활성 값은 점진적으로 감소하며 결국에는 모든 기억이 사라진다. 그러나 기억 소자가 재활성 되었을 때는 퍼지 규칙을 이용하여 더욱 길어진 활성 시간을 갖게 되므로 충분한 이동 후에는 동적인 장애물들이 존재하여도 고정적인 외부 환경 지도를 생성한다. 다양한 예제를 통하여 제안된 지능적 운동 계획 시스템이 여러 형태의 장애물들로 구성된 미지의 환경속에서 주어진 목표점에 효율적으로 도달할 수 있음을 보였다.
미디어의 전통적인 역할 중 하나는 개인의 제한적 기억을 보조하고 사회구성원들의 사적 기억을 공적 기억으로 변환시키는 것이다. 특히 매스미디어는 사적인 기억의 조각들을 모아서 공공의 기억을 만들어 낸다. 과거를 현재로 불러오고 과거의 현재적 의미를 재구성하는 과정을 통해 매스미디어는 과거를 인식하고 이해하는 역사인식의 방향에 영향을 미친다. 오늘날 인터넷을 비롯한 각종 뉴미디어가 범람하고 있지만, 여전히 텔레비전은 소시민들의 일상에서 집단의 기억을 구성하는 가장 핵심적인 실천 기제로 존재한다. 이러한 맥락에서, 이 연구는 매개된 집합 기억을 생산하는 주체로서의 지상파 텔레비전 뉴스를 분석하여 오늘날 $5{\cdot}18$이 어떤 기억으로 재현되는가를 밝히고자 하였다. 우선 뉴스가치 분석을 통해 역사적 사건으로서의 $5{\cdot}18$에 대한 뉴스가치는 정권의 변화에 따라 다르게 평가되었고, 그마저도 대부분 정치적 이슈에 따라 가변적 뉴스 소재로 취급되었음을 알 수 있었다. 또한 담론 분석을 통해 $5{\cdot}18$ 관련 뉴스들이 관행적으로 보도되고, 연성화(softening)되고 있다는 결론을 내릴 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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