Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.870-873
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2014
Green roof systems has widely been used on rooftop of buildings by considering environmental benefits in aspects of bio-diversity, storm-water runoff as well as noise reduction. To predict noise reduction effect by green roof systems, it is necessary to measure in-situ acoustical properties of the components by devices enabling in-situ measurements. In this study, Micro-flown, which is the state of the arts device to measure in-situ normalized impedance and absorption coefficient has been used to measure acoustical properties of green roof materials according to different water saturation condition in the materials.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1137-1142
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2010
This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.370-375
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2005
This paper describes a systematic way of identifying the horizontal coefficient of consolidation for clayey soil under undrained condition and silty soil under partial drained condition by applying an optimization technique to the early part of dissipation data measured from the self-boring pressuremeter strain holding test. An analytical solution developed by Randolph & Wroth (1979) was implemented in normalized form to express the build-up and dissipation of excess pore pressures around a pressuremeter as a function of the rigidity index. Horizontal coefficient of consolidation was determined by minimizing the differences between theoretical and measured excess pore pressure curves using optimization technique. It was found that the proposed optimization technique can evaluate in-situ horizontal coefficient of consolidation rationally, which is similar with that obtained from the piezocone dissipation test. Furthermore, proposed method can evaluate appropriate coefficient of consolidation for soil under partially drained condition.
To estimate the structural seismic demand, some methods are based on an equivalent linear system such as the Capacity Spectrum Method, the N2 method and the Equivalent Linearization method. Another category, widely investigated, is based on displacement correction such as the Displacement Coefficient Method and the Coefficient Method. Its basic concept consists in converting the elastic linear displacement of an equivalent Single Degree of Freedom system (SDOF) into a corresponding inelastic displacement. It relies on adequate modifying or reduction coefficient such as the inelastic deformation ratio which is usually developed for systems with known ductility factors ($C_{\mu}$) and ($C_R$) for known yield-strength reduction factor. The present paper proposes a rational approach which estimates this inelastic deformation ratio for SDOF bilinear systems by rigorous nonlinear analysis. It proposes a new inelastic deformation ratio which unifies and combines both $C_{\mu}$ and $C_R$ effects. It is defined by the ratio between the inelastic and elastic maximum lateral displacement demands. Three options are investigated in order to express the inelastic response spectra in terms of: ductility demand, yield strength reduction factor, and inelastic deformation ratio which depends on the period, the post-to-preyield stiffness ratio, the yield strength and the peak ground acceleration. This new inelastic deformation ratio ($C_{\eta}$) is describes the response spectra and is related to the capacity curve (pushover curve): normalized yield strength coefficient (${\eta}$), post-to-preyield stiffness ratio (${\alpha}$), natural period (T), peak ductility factor (${\mu}$), and the yield strength reduction factor ($R_y$). For illustrative purposes, instantaneous ductility demand and yield strength reduction factor for a SDOF system subject to various recorded motions (El-Centro 1940 (N/S), Boumerdes: Algeria 2003). The method accuracy is investigated and compared to classical formulations, for various hysteretic models and values of the normalized yield strength coefficient (${\eta}$), post-to-preyield stiffness ratio (${\alpha}$), and natural period (T). Though the ductility demand and yield strength reduction factor differ greatly for some given T and ${\eta}$ ranges, they remain take close when ${\eta}>1$, whereas they are equal to 1 for periods $T{\geq}1s$.
In this study, the effects of the characteristics of droplets of water spray on suppression of fire were analyzed numerically using fire dynamics simulator (FDS) 6.5.2. Additionally, the fire suppression characteristics by the water spray nozzle, including the extinguishing coefficient (EC), droplet size distribution function (SDF), median volumetric diameter (MVD), and droplets per second (DPS), were evaluated in terms of the decreasing normalized heat release rate (HRR) curve and cooling time. It was observed that with increase in the EC, the normalized HRR curve decreased rapidly, and the changing MVD affected the suppression of fire. In case of mono-disperse, the normalized HRR curve decreased slowly with the increase in DPS. On the contrary, in case of multi-disperse, the normalized HRR curve decreased rapidly even with a small increase in DPS.
Artificial neural networks (ANNs) are successfully developed for the modeling and prediction of normalized polarity parameter (ETN) of 216 various solvents with diverse chemical structures using a quantitative-structure property relationship. ANN with architecture 5-9-1 is generated using five molecular descriptors appearing in the multi-parameter linear regression (MLR) model. The most positive charge of a hydrogen atom (q+), total charge in molecule (qt), molecular volume of solvent (Vm), dipole moment (μ) and polarizability term (πI) are input descriptors and its output is ETN. It is found that properly selected and trained neural network with 192 solvents could fairly represent the dependence of normalized polarity parameter on molecular descriptors. For evaluation of the predictive power of the generated ANN, an optimized network is applied for prediction of the ETN values of 24 solvents in the prediction set, which are not used in the optimization procedure. Correlation coefficient (R) and root mean square error (RMSE) of 0.903 and 0.0887 for prediction set by MLR model should be compared with the values of 0.985 and 0.0375 by ANN model. These improvements are due to the fact that the ETN of solvents shows non-linear correlations with the molecular descriptors.
This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.
In the present investigation, the author introduces two interesting subclasses of normalized meromorphic univalent functions $w=f(z)$ defined on $\tilde{\Delta}:=\{z{\in}\mathbb{C}:1<{\mid}z{\mid}<{\infty}\}$ whose inverse $f^{-1}(w)$ is also univalent meromorphic in $\tilde{\Delta}$. Estimates for the initial coefficients are obtained for the functions in these new subclasses.
We derive sharp upper bound on the initial coefficients and Hankel determinants for normalized analytic functions belonging to a class, introduced by Silverman, defined in terms of ratio of analytic representations of convex and starlike functions. A conjecture related to the coefficients for functions in this class is posed and verified for the first five coefficients.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.8C
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pp.801-805
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2006
A normalization approach to coefficient adaptation in the escalator(ESC) filter structure that conventionally employs least mean square(LMS) algorithm is introduced. Using Taylor's expansion of the local error signal, a normalized form of the ESC-LMS algorithm is derived. Compared with the computational complexity of the conventional ESC-LMS algorithm employs input power estimation for time-varying convergence coefficient using a single-pole low-pass filter, the computational complexity of the proposed method can be reduced by 50% without performance degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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