Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.12
no.2
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pp.191-198
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2000
An experiment was carried out to obtain the fundamental data on the auditory thresholds of fishes for catching method using audible frequency sound, the auditory thresholds of dusky spinefoot Siganus fuscescens(Houttuyn) were measured in the presence of masking noise in the spectrum level range of 74 - 83dB re $1{\mu}Pa/{\sqrt{Hz}}$ by heartbeat conditioning technique using pure tones coupled with a delayed electric shock. The auditory critical ratios were about 23 - 34dB at measurement frequency range. The ratio increased almost linearly with increasing frequency from 200 to 500Hz. The noise spectrum level at the start of masking was about 61 - 73dB within the measurement frequency range. This suggests that hearing of dusky spinefoot is masked in the natural environment with the noise spectrum level above 70dB. The sound pressure level of which the signal sound of 100Hz is recognized by dusky spinefoot under the white noise of 70dB is above 98dB and the critical ratio of them is above 23dB.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.47
no.3
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pp.234-240
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2011
In order to obtain the fundamental data about the behavior of sharks by underwater audible sound, this experiment was carried out to investigate the auditory characteristics of tiger shark Scyliorhinus torazame which was caught in the coast of Jeju Island by heart rate conditioning method using pure tones coupled with a delayed electric shock. The audible range of tiger shark extended from 80Hz to 300Hz with a peak sensitivity at 80Hz including less sensitivity at 300Hz. The mean auditory thresholds of tiger shark at the frequencies of 80Hz, 100Hz, 200Hz and 300Hz were 90dB, 103dB, 94dB and 115dB, respectively. The positive response of tiger shark was not evident after the sound projection of over 300Hz. At the results, the sensitive frequency range of tiger shark is narrower than that of fish that has swim bladder. In addition, it is assumed that the most sensitive frequency in auditory thresholds of Chondrichthyes is lower than that of Osteichthyes. Critical ratios of tiger shark measured in the presence of masking noise in the spectrum level range of about 60-70dB (0dB re $1{\mu}Pa/\sqrt{Hz}$) increased from minimum 27dB to maximum 39dB at test frequencies of 80-200Hz. The noise spectrum level at the start of masking was distributed at the range of about 65dB within 80-200Hz.
Line special frequency (LSF) parameters have been widely used in low bit-rate speech coding due to their efficiency for representing the short-time speech spectrum. In this paper, a new distance measure based on the masking properties of human ear is proposed for quantizing LSF parameters whereas most conventional quantization methods are based on the weighted Euclidean distance measure. The proposed method derives the perceptual distance measure from the definition of noise-to-mask ratio (NMR) which has high correspondence with the actual distortion received in the human ear and uses it for quantizing LSF parameters. In addition, we propose an adaptive bit allocation scheme, which allocates minimal bits to LSF parameters maintaining the perceptual transparency of given speech frame for reducing the average bit-rates. For the performance evaluation, we has shown the ratio of perceptually transparent frames and the corresponding average bit-rates for the conventional and proposed methods. By jointly combining the proposed distance measure and adaptive bit allocation scheme, the proposed system requires only 770 bps for obtaining 95.5% perceptually transparent frames, while the conventional systems produce 89.9% at even 1800 bps.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.25
no.6
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pp.1381-1388
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2013
In order to improve the availability of underwater sound by the fundamental data on the hearing ability, the auditory thresholds for the bambooleaf wrasse pseudolabrus japonicus were determined at 80Hz, 100Hz, 200Hz, 300Hz, 500Hz and 800Hz by heartbeat conditioning method using pure tones coupled with a delayed electric shock. The audible range of the bambooleaf wrasse extended from 80Hz to 800Hz with the best sensitivity around 100Hz and 200Hz. In addition, the auditory thresholds over 300Hz increased rapidly. The mean auditory thresholds of the bambooleaf wrasse at the test frequencies, 80Hz, 100Hz, 200Hz, 300Hz, 500Hz and 800Hz were 100dB, 95.1dB, 94.8dB, 109dB, 121dB and 125dB, respectively. Auditory critical ratios for the bambooleaf wrasse were measured using masking stimuli with the spectrum level range of about 70, 74, 78dB (0dB re $1{\mu}Pa/\sqrt{Hz}$). According to white noise level, the auditory thresholds increased as compared with thresholds in a quiet background noise. The Auditory masking by the white noise spectrum level was stared over about 60dB within 80~300Hz. Critical ratios to be measured at frequencies from 80Hz to 300Hz were minimum 33dB and maximum 39dB.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.11
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pp.1135-1140
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2012
Two-step metallization processes have been proposed to achieve high-efficiency silicon solar cells, where the front-side grids are formed by silver plating after the formation of a nickel seed layer with a mask. Because the conventional mask patterning process is performed by an expensive selective printing method using either UV resist or phase change ink, however, the combination of a simple coating and laser-selective ablation processes is proposed in this study as an alternative means. As a masking material, the solar cell wafer was coated with either inexpensive wax having a low melting temperature or a fluorocarbon solution, and then, an electrode image was patterned by selectively removing the masking material using the laser. It was found that the fluorocarbon coating was not only superior to the wax coating in terms of pattern uniformity but it also increased the efficiency of the solar cell by 0.16%, as confirmed by statistical f and t tests.
This paper deals with a noise reduction algorithm which uses the binary masking approach in the time-frequency domain to improve speech intelligibility. In the binary masking approach, the noise-corrupted speech is decomposed into time-frequency units. Noise-dominant time-frequency units are removed by setting the corresponding binary masks as "0"s and target-dominant units are retained untouched by assigning mask "1"s. We propose a binary mask estimation by comparing the local signal-to-noise ratio (SNR) to a threshold. The local SNR is estimated by a training-based approach. An optimal threshold is proposed, which is obtained from observing the distribution of the training database. The proposed method is evaluated by normal-hearing subjects and the intelligibility scores are computed by counting the number of words correctly recognized.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.3
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pp.37-46
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2012
In RADAR and SONAR detection systems, noise environment can be classified into homogeneous and heterogeneous environment. Especially heterogeneous environments are modelled as target masking and clutter edge. Since the variability-index (VI) CFAR, a composed CFAR algorithm, dynamically selects one of the mean-level algorithms based on the VI and the MR (mean ratio) test, it is robust to various environments. However, the VI CFAR still suffers from lowered detection probabilities in heterogeneous environments. To overcome these problems, we propose an improved VI CFAR processor where TM (trimmed mean) CFAR and a sub-windowing technique are introduced to minimize the degradation of the detection probabilities appeared in heterogeneous environments. Computer simulation results show that the proposed method has the better performance in terms of detection probability and false alarm probability compared to the VI CFAR and single CFAR algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.8C
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pp.822-829
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2009
This paper proposes a new method of improving the quality of High Efficiency Advanced Audio Coding (HE-AAC). HE-AAC encodes input source by allocating bits for each scalefactor bands appropriately according to human ear's psychoacoustic property. As a result, insufficient bits are assigned to the bands which have relatively low energy. This imbalance between different energy bands can cause decreasing of sound quality like musical noise. In the proposed system, a Linear Prediction (LP) module is combined with HE-AAC as a pre-processor to improve sound quality by even bits distribution. To apply accurate human being's psychoacoustic property, the psychoacoustic model uses Fast Fourier Transform (FFT) spectrum of original input signal to make masking threshold. In its implementation, masking threshold of psychoacoustic model is normalized using the LP spectral envelope in prior to quantization of the LP residual. Experimental result shows that, the proposed algorithm allocates bits appropriately for insufficient bits condition and improves the performance of HE-AAC.
A spectrophotometric method for the determination of major impurities, such as iron and copper, in high purity of antimony with 8-hydroxyquinoline (oxine) has been studied. The iron-oxinate is stable at the pH range 5.0 to 5.7, and the copper-oxinate at the pH range 3.5 to 4.0. To mask antimony in sulfuric acid solution of sample, author has investigated the effect of tartaric acid on antimony, and found that 10ml of 0.5M tartaric acid solution could mask up to 600mg of antimony. The absorbance of iron-oxinate was measured at 580$m{\mu}$ and iron could be determined, but it is necessary for copper-oxinate to measure at 410 and 580m respectively after removing heavy metals other than copper by back extraction with 15% solution of sodium hydroxide, and copper could be determined by making a correction for the amounts of iron present. Up to 150 ${\mu}g$ of iron (0.005-0.03%), and 100 ${\mu}g$ of copper (0.005-0.016%), in 500mg of antimony could be determined.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.813-826
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2022
AI-based image processing technologies in various fields have been widely studied. However, the lighter the board, the more difficult it is to reduce the weight of image processing algorithm due to a lot of computation. In this paper, we propose a method using deep learning for object recognition algorithm in lightweight embedded boards. We can determine the area using a deep neural network architecture algorithm that processes semantic segmentation with a relatively small amount of computation. After masking the area, by using more accurate deep learning algorithm we could operate object detection with improved accuracy for efficient neural network (ENet) and You Only Look Once (YOLO) toward executing object recognition in real time for lightweighted embedded boards. This research is expected to be used for autonomous driving applications, which have to be much lighter and cheaper than the existing approaches used for object recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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