This paper describes a multimodal dialog system that uses Hidden Information State (HIS) method to manage the human-machine dialog. HIS dialog manager is a variation of classic partially observable Markov decision process (POMDP), which provides one of the stochastic dialog modeling frameworks. Because dialog modeling using conventional POMDP requires very large size of state space, it has been hard to apply POMDP to the real domain of dialog system. In HIS dialog manager, system groups the belief states to reduce the size of state space, so that HIS dialog manager can be used in real world domain of dialog system. We adapted this HIS method to Smart-home domain multimodal dialog system.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.04a
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pp.414-419
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2012
The evaluation of a zonal RANS-LES approach is documented for the prediction of broadband noise generated by the flow past unmodified and serrated airfoil trailing edges at a high Reynolds number. A multi-domain decomposition is considered, where the acoustic sources are resolved with a LES sub-domain embedded in the RANS domain. A stochastic vortex method is used to generate synthetic turbulent perturbations at the RANS-LES interface. The simulations are performed with a general-purpose unstructured control-volume code FLUENT. The far-field noise is calculated using the aeroacoustic analogy of Ffowcs Williams-Hawkings. The results of the simulation are validated through the full-scaled wind turbine acoustic measurements. It is found that the present approach is adequate for predicting noise radiation of serrated trailing edge flow for low noise rotor system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.5
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pp.444-450
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2012
The evaluation of a zonal RANS-LES approach is documented for the prediction of broadband noise generated by the flow past unmodified and serrated airfoil trailing edges at a high Reynolds number. A multi-domain decomposition is considered, where the acoustic sources are resolved with a LES sub-domain embedded in the RANS domain. A stochastic vortex method is used to generate synthetic turbulent perturbations at the RANS-LES interface. The simulations are performed with a general-purpose unstructured control-volume code FLUENT. The far-field noise is calculated using the aeroacoustic analogy of Ffowcs Williams-Hawkings. The results of the simulation are validated through the full-scaled wind turbine acoustic measurements. It is found that the present approach is adequate for predicting noise radiation of serrated trailing edge flow for low noise rotor system.
Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
We have investigated the magnetization reversal behavior in ferromagnetic $Co_{0.5}Fe_{0.5}$ alloy films using the magneto-optical Kerr microscope capable of the direct observation of time-resolved domain patterns. Interestingly enough, as the sample thickness increases the magnetization reversal behavior becomes changed from a single domain wall motion to the random nucleations of domains. Also, from the stochastic analysis of the domain jump sizes during the domain wall motion, it was found that the magnetization reversal behavior in the samples shows the critical scaling behavior with the critical exponent of ${\tau}{\sim}1.33$.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.3
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pp.259-268
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2019
Even if only two ships are encountered, a collision may occur due to the mistaken judgment of the positional relationship. In other words, if an officer does not know a target ship's intention, there is always a risk of collision. In this paper, the experiments are conducted to investigate how the intention affects the action of collision avoidance in cooperative and non-cooperative situations. In non-cooperative situation, each ship chooses a course that minimizes costs based on the current situation. That is, it always performs a selfish selection. In a cooperative situation, the information is exchanged with a target ship and a course is selected based on this information. Each ship uses the Distributed Stochastic Search Algorithm so that a next-intended course can be selected by a certain probability and determines the course. In the experimental method, four virtual ships are set up to analyze the action of collision avoidance. Then, using the actual AIS data of eight ships in the strait of Dover, I compared and analyzed the action of collision avoidance in cooperative and non-cooperative situations. As a result of the experiment, the ships showed smooth trajectories in the cooperative situation, but the ship in the non-cooperative situation made frequent big changes to avoid a collision. In the case of the experiment using four ships, there was no collision in the cooperative situation regardless of the size of the safety domain, but a collision occurred between the ships when the size of the safety domain increased in cases of non-cooperation. In the case of experiments using eight ships, it was found that there are optimal parameters for collision avoidance. Also, it was possible to grasp the variation of the sailing distance and the costs according to the combination of the parameters, and it was confirmed that the setting of the parameters can have a great influence on collision avoidance among ships.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.101-101
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2020
Traditional stochastic simulation of hydroclimatological variables often underestimates the variability and correlation structure of larger timescale due to the difficulty in preserving long-term memory. However, the Long Short-Term Memory (LSTM) model illustrates a remarkable long-term memory from the recursive hidden and cell states. The current study, therefore, employed the LSTM model in stochastic generation of hydrologic and climate variables to examine how much the LSTM model can preserve the long-term memory and overcome the drawbacks of conventional time series models such as autoregressive (AR). A trigonometric function and the Rössler system as well as real case studies for hydrological and climatological variables were tested. Results presented that the LSTM model reproduced the variability and correlation structure of the larger timescale as well as the key statistics of the original time domain better than the AR and other traditional models. The hidden and cell states of the LSTM containing the long-memory and oscillation structure following the observations allows better performance compared to the other tested conventional models. This good representation of the long-term variability can be important in water manager since future water resources planning and management is highly related with this long-term variability.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.988-992
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2007
Recently, dynamic system has been enlarged and is exposed to various types of disturbance. Thus designing controller for those dynamic system under random disturbance is not practically easy. As a result, the exact analysis for the system which is exposed to various irregular disturbance is quite important. In order to perform analysis, conventional BMR(Balanced Model Reduction) method is applied to moment equation in stochastic domain and reliable reduced order system model has been obtained.
A theoretical procedure to estimate spectral displacement of a hysteretic oscillator with bilinear stiffness excited by band-limited excitation is presented. The stochastic method of ground-motion simulation is combined with the random vibration theory to compute linear and nonlinear structural response. The response is obtained by computing the root-mean-square oscillator response using dissipation energy balancing by integrating over all energy levels of system weighting with the stationary probability density of the energy. The results are presented in a convenient form, and the accuracy of the procedure is assessed by comparison with results obtained with the time-domain method using the recorded data. The model shows little or no bias at the structural period of engineering interest.
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