This study aimed to develop reference materials (RMs) for mortar that can simulate the initial flow characteristics with constant quality over a long period. Through the previous research on the development of RMs for cement paste, the combination of limestone, glycerol, and water was used as the basic matrix for developing RMs for mortar in this study. In addition, glass beads of three particle sizes (0.5, 1.0, and 2.0 mm) and ISO standard sand were selected as tentative candidates to derive fine aggregate substitutes. The mixture of glass beads could simulate the initial flow characteristics of mortar, but under the same mixing ratio, replicates showed an unstable tendency to indicate inconsistent values due to the generation of electrostatic properties between materials and equipment. On the other hand, the mixture using ISO standard Sand not only simulates the constant flow characteristics for a long period of time, but also shows stable results with little error in replicates. Therefore, limestone, glycerol, ISO standard sand, and water were finally determined as components that met the required properties of RMs for mortar. The effect of each component on the flow characteristics of RMs was analyzed. It was found that glycerol increased the cohesion between the particles of standard sand, resulting in a constant increase both in the plastic viscosity and yield stress. Both limestone and standard sand had a dominant effect on the yield stress. The relationships between various mortar mixing ratios and the corresponding mixing ratios of RMs were established. In addition, the results of the verification experiment showed that the rheological properties of the RMs obtained through the relationships correlated with various water/cement ratios and the fine aggregate volume fractions of mortar obtained with same manner. In other words, the RMs for mortar developed in this study can be used as standard samples because they can simulate the initial flow characteristics of mortar of various mixing ratios for a long period without any chemical changes.
In this paper, we adopt a missing data theory to speech recognition. It can be used in order to maintain high performance of speech recognizer when the missing data occurs. In general, hidden Markov model (HMM) is used as a stochastic classifier for speech recognition task. Acoustic events are represented by continuous probability density function in continuous density HMM(CDHMM). The missing data theory has an advantage that can be easily applicable to this CDHMM. A marginalization method is used for processing missing data because it has small complexity and is easy to apply to automatic speech recognition (ASR). Also, a spectral subtraction is used for detecting missing data. If the difference between the energy of speech and that of background noise is below given threshold value, we determine that missing has occurred. We propose a new method that examines the reliability of detected missing data using voicing probability. The voicing probability is used to find voiced frames. It is used to process the missing data in voiced region that has more redundant information than consonants. The experimental results showed that our method improves performance than baseline system that uses spectral subtraction method only. In 452 words isolated word recognition experiment, the proposed method using the voicing probability reduced the average word error rate by 12% in a typical noise situation.
This paper describes a technique of probabilistic spectral subtraction which uses the knowledge of both noise and speech so as to reduce automatic speech recognition errors in noisy environments. Spectral subtraction method estimates a noise prototype in non-speech intervals and the spectrum of clean speech is obtained from the spectrum of noisy speech by subtracting this noise prototype. Thus noise can not be suppressed effectively using a single noise prototype in case the characteristics of the noise prototype are different from those of the noise contained in input noisy speech. To modify such a drawback, multiple noise prototypes are used in probabilistic subtraction method. In this paper, the probabilistic characteristics of noise and the knowledge of speech which is embedded in hidden Markov models trained in clean environments are used to suppress noise. Futhermore, dynamic feature parameters are considered as well as static feature parameters for effective noise suppression. The proposed method reduced error rates in the recognition of 50 Korean words. The recognition rate was 86.25% with the probabilistic subtraction, 72.75% without any noise suppression method and 80.25% with spectral subtraction at SNR(Signal-to-Noise Ratio) 10 dB.
This study investigates price discovery between BlueNext spot and futures in EU ETS carbon emission markets using vector error correction model, GG and Hasbruck information ratio. Especially EUA is European Union Allowances traded on the Emissions Trading Scheme. This emission asset attracts and increasing attention among operators, investors and brokers on emission markets. In this study, we found BlueNext spot and EUA futures market are cointegrated. Following the preceding studies, we judged that EUA futures market contribute to the price discovery process than BlueNext spot market when this GG and Hasbrouck information ratio for BlueNext market are larger than 0.5. In other words, the futures market of EUA plays a more dominant role in price discovery than the spot market.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.5
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pp.974-983
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2017
In this paper, we have discussed the search function that can be embedded and used on Android-based applications. We used BM25 to suppress insignificant and too frequent words such as postpositions, Pivoted Length Normalization technique used to resolve the search priority problem related to each item's length, and Rocchio's method to pull items inferred to be related to the query closer to the query vector on Vector Space Model to support implicit feedback function. The index operation is divided into two methods; simple index to support offline operation and complex index for online operation. The implementation uses query inference function to guess user's future input by collating given present input with indexed data and with it the function is able to handle and correct user's error. Thus the implementation could be easily adopted into smartphone applications to improve their search functions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.705-711
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2013
QRS detection of ECG is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. Also in the healthcare system that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects QRS wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, efficient QRS detection and PVC classification based on profiling method is presented in this paper. For this purpose, we detected QRS through the preprocessing method using morphological filter, adaptive threshold, and window. Also, we applied profiling method to classify each patient's normal cardiac behavior through hash function. The performance of R wave detection, normal beat and PVC classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.77% in R wave detection and the rate of 0.65% in normal beat classification error and 93.29% in PVC classification.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.4
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pp.341-354
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2018
The one of the principles described in ICH E9 is that only results obtained from pre-specified statistical methods in a protocol are regarded as confirmatory evidence. However, in multi-regional clinical trials, even when results obtained from pre-specified statistical methods in protocol are significant, it does not guarantee that the test treatment is approved by regional regulatory agencies. In other words, there is no so-called global approval, and each regional regulatory agency makes its own decision in the face of the same set of data from a multi-regional clinical trial. Under this situation, there are two natural methods a regional regulatory agency can use to estimate the treatment effect in a particular region. The first method is to use the overall treatment estimate, which is to extrapolate the overall result to the region of interest. The second method is to use regional treatment estimate. If the treatment effect is completely identical across all regions, it is obvious that the overall treatment estimator is more efficient than the regional treatment estimator. However, it is not possible to confirm statistically that the treatment effect is completely identical in all regions. Furthermore, some magnitude of regional differences within the range of clinical relevance may naturally exist for various reasons due to, for instance, intrinsic and extrinsic factors. Nevertheless, if the magnitude of regional differences is relatively small, a conventional method to estimate the treatment effect in the region of interest is to extrapolate the overall result to that region. The purpose of this paper is to investigate the effects produced by this type of extrapolation via estimations, followed by hypothesis testing of the treatment effect in the region of interest. This paper is written from the viewpoint of regional regulatory agencies.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.3
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pp.103-112
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2014
BY the Transformers and reactors, the input electrical energy is converted into magnetic energy. At the end through the magnetic energy was passed at the output parameter. Specially At the flyback transformer or a reactor airgap were designed to contain more magnetic energy. But that work is very difficult for the optimal design. It is that Contradictions are between the length of the Air-gap, Winding inductance, DC bias. As to e Several conflicting conditions in order to determine the optimum Air-gap has a lot of experience and trial & error is necessary. The approach proposed in this paper, the auxiliary winding on the core attached to part of primary core, that by applying a DC voltage has a dramatic effect like Core with designed Air-gap. This inventiveness and advantage is to regulate arbitrarily the Saturation Flux Quantity by the input signal to secondary winding. Accordingly obtained the biggest effect is that increasing limits of the saturation current destined by the material and shape of the conventional core. In other words, that can decreas the size of the transformer and reactor, While maintaining the current saturation capacity. This paper, prove its effect as using the local flux saturation in transformers and reactors for research by the computer program using the finite element method (FEM) simulation, followed by actual experiment to verify
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.2021-2030
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2012
Premature ventricular contraction(PVC) is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Particularly, in the healthcare system that must continuously monitor patient's situation, it is necessary to process ECG (Electrocardiography) signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects R wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, the patient adaptive pattern matching algorithm for the classification of PVC is presented in this paper. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method, adaptive threshold and window. Also, we applied pattern matching method to classify each patient's normal cardiac behavior through the Hash function. The performance of R wave detection and abnormal beat classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.33% in R wave detection and the rate of 0.32% in abnormal beat classification error.
The relation of endocrine in the western medicine and zangfu-organ functions in Korean medicine, related to growth disturbance, was studied and derived the following results. 1. The hormone most related to growth disturbance is, directly secreted from the anterior pituitary or is stimulated and secreted in the target grands, growth hormone, thyroid, adrenocortical hormone, gonadial hormone and is insulin secreted from $\beta$ cell of langerhans' slands of pancreas. 2. the pituitary has the most close relation with the kidney in the five zang-organ. Because the kidney is innate origin(先天之本) and promotes qi and blood(生化氣血), stores the essence of life(藏精), dominates the bones(主骨) and promotes the marrow(生骨髓). Especially it is connected with brain(通於腦). 3. In the children growth, the endocrine action in the pituitary has the most close relation with the kidney, As in the reports of the brain and spinal cord, bone, store essence of life, sexual maturation and decline(kidney-qi, sexual functions of both sexes(天癸)) etc, and cause of cretinism, dwarf in the main subject. 4. Somatomedin is the most important factor of the growth factors, IGF in another word. The unification of IGF and secretion is controlled firstly according to growth hormone, however is very closely related to the nutrition status in the non-hormonic causes. Also, it is affected very much by the insulin. 5. Insulin is one of the important hormone related to the growth and is secreted from the pancreas. Pancreas belongs to the functional system of spleen in oriental medicine, thus the growth disturbance, occurred due to error in insulin secretion and nutrition(in another words, the lack of postnatal essential substance from food-stuff(水穀精氣)), is closely related to the spleen. 6. From the results driven above, the hormone action of endocrine and problem in secretion, related to the growth disturbance, must be focused on the differentiation of symptoms and signs of the kidney and the spleen in oriental medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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