수영만에서 서식하고 있는 해양세균의 분포 및 생태학적 특성을 조사하기 위하여 수영만에서 해양세균의 시${\cdot}$공간적 분포 양상의 변화 및 조사기간동안 수영만에서 분리된 해양세균중 우점속의 균체 지방산 조성을 조사하였다. 조사기간동안 연구 해역의 총균수와 생균수의 분포는 각각 $10^7\~10^8/m\ell$와 $10^4\~10^6\;cfu/m\ell$ 범위였으며, 총균수는 표층과 저층간에 큰 차이를 보이지 않았지만, 생균수는 저층의 경우 동계에서 하계로 갈수록 점차 감소하는 경향을 보였다. 또한 해양세균 총 303균주가 분리 동정되었으며, 그 중 Pseudomonas spp. $(30.4\%)$가 가장 많이 출현하였고, 그 다음으로 Acinetobacter spp. $(18.8\%)$, Vibrio spp. $(13.2\%)$, Flavobacterium spp. $(12.2\%)$, Bacillus spp. $(8.9\%)$ 등이 우점하였다. 수영만에서 분리된 해양세균 중 Gram 음성세균 중에서 가장 우점한 Pseudomonas속과 Gram 양성 세균중에서 가장 우점한 Baillus속 각각 5균주의 균체 지방산 조성을 조사한 결과 검출된 균체 지방산은 총 31종이었으며, Pseudomonas속에 비해 Bacillus속의 지방산 형태는 비교적 단순했다. 또한 Pseudomonas속의 균체 지방산에서는 단순불포화지방산이 높은 비율로 검출되었고 Bacillus속 에서는 쇄상지방산이 우점한 지방산 형태였다. 또한 Pseudomonas속에서 검출된 OHFA와 CFA는 Baillus속의 균체 지방산 조성에서는 전혀 검출되지 않았다. Pseudomonas속의 균체 지방산은$C_{16:1},\;C_{17:1},\;C_{18:1}\;and\;C_{16:0}$이 우점했고, Baillus속 세균들에서는 $C_{15:0}\;iso\;,\;C_{15:0}\;anteiso,\;C_{17:0}\;iso\;,C_{17:0}$가 많이 검출되었다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.
디지털 워터마킹은 소유권자의 정보나 특정 코드, 혹은 패턴을 디지털화 되어 있는 정지영상, 동영상, 음성 데이터 등에 인간의 시각이나 청각으로는 감지 할 수 없도록 삽입하는 기술이다. 디지털 워터마킹은 크게 강인성 워터마킹과 연성 워터마킹으로 분류 될 수 있다. 강인성 워터마킹은 이미지나 영상에 대한 소유권자의 소유권을 보호하는 것이 주된 목적이며, 연성 워터마킹은 디지털 콘텐츠를 불법적인 변형으로부터 보호하는 것이 목적이다. 특히 준 연성(semi-fragile) 워터마킹은 잡음 첨가 혹은 압축과 같은 데이터의 전송 과정에서 자주 발생하는 비의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 제거되지 않아야 하지만 의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 훼손되어 검출되지 않아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항들을 만족시키는 MPEG-2 비트열에서의 인증 및 조작위치 검출을 위한 준 연성 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 가지의 워터마크를 양자화 된 DCT 계수에 삽입한다. 따라서 압축된 비트스트림에 직접적으로 적용할 수 있다. 첫번째 워터마크는 해쉬 함수를 사용하여 비디오 데이터에 대한 인증을 한다. 두번째 삽입되는 워터마크는 양자화 된 DCT DC 계수를 이용하며 조작위치를 검출하는데 사용한다. 제안된 알고리즘은 비트스트림 영역에서의 트랜스 코딩에 의한 비디오 데이터의 변형과 의도적인 변형을 구별 할 수 있으며 만약 비디오 데이터에 의도적인 변형이 있었을 경우 인트라 프레임에 대해서는 변형된 위치를 블록 단위로 검출 가능하다. 또한 제안된 알고리즘은 가역적 특성을 갖고 있기 때문에 비디오 데이터에 변형이 없었을 경우에는 원래의 데이터를 복원 할 수 있다.
본 연구에서는 수산가공품 중 고등어 어육을 신속하게 검출하기 위하여 고등어 어육 중 열 안정-수용성 단백질에 특이한 단클론성 항체(3A5-2)를 이용하여 indirect ELISA 법을 개발하였다. Indirect ELISA을 개발하기에 앞서 먼저 시료 전처리는 이전 연구의 결과를 바탕으로 진행되었다. 이전 연구에서는 3A5-2 항체가 37 kDa 부근의 열 안정-수용성 단백질과 반응하였고, 0.05 M carbonate buffer로 추출하였을 때 흡광도가 가장 두드러지게 증가한 것을 확인하였다. 따라서 indirect ELISA의 시료 전처리는 0.05 M carbonate buffer를 이용한 열처리 추출법으로 추출한 후 0.05 M PBS로 희석하는 것으로 확립하였고, indirect ELISA 법을 최적화하였다. 개발된 indirect ELISA법에 실험실에서 임의로 열처리한 고등어 샘플을 적용한 결과 indirect ELISA법은 0.001% (0% 흡광도 표준편차 양의 값: $0.0003{\times}3$)의 검출한계를 확인하였으며, 꽁치 중 고등어는 0.002%(0% 흡광도 표준편차 양의 값: $0.0006{\times}3$)까지 검출이 가능하였다. 또한 조리($100^{\circ}C$, 30분)와 멸균($121^{\circ}C$, 30분) 처리된 고등어의 검출이 가능한 것으로 확인되었고, 멸균된 제품에서도 고등어에 특이적으로 반응하여 고등어의 혼입여부 판별도 가능한 것으로 판단되었다. 시판되는 고등어 가공품에 대해서는 양성결과를 나타내었고 다른 수산물에서는 음성으로 판단되어 개발된 분석법은 가공품에 혼입될 수 있는 알레르겐인 고등어를 보다 신속하고 민감하게 분석할 수 있고, 점차 가격이 증가하고 있는 고등어의 혼입여부를 확인할 수 있는 분석 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
임상검체에서 분리되는 그람음성 막대균의 제 3세대 cephalosporin에 대한 내성율의 증가는 임상적으로 심각한 문제가 되고 있다. 3세대 cephalosporin 및 monobactam계 항균제에 대한 내성은 주로 Extended-Spectrum ${\beta}$-Lactamase(ESBL)의 생성에 기인한다. 따라서 ESBL 유전자의 정확한 검출은 병원내의 감염경로 파악을 위한 감시 및 역학조사를 위해 필수적이다. 본 연구는 2012년 2월부터 8월까지 대전, 충남, 충북지역의 대학병원으로부터 ESBL 생성 Klebsiella penumoniae 46균주를 분리하여 Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI)에 따라 ceftazidime (CAZ)과 CAZ/clavulanate (CLA)를 이용한 combination disk test (CDT) 방법에 의해 표현형을 조사하고, 유전형 특이 프라이머를 이용한 multiplex PCR을 수행하여 유전형을 검출하였다. CDT 결과 42균주가 ESBL생성균주로 확인되었다. PCR 결과, 46균주 모두 TEM형이었으며, 37균주는 SHV형, 14균주는 CTX-M형으로 나타났으며 10균주가 TEM, SHV, CTX-M 유전자를 모두 가지고 있었다. Multiplex PCR에 의한 유전형 검출 방법은 임상에서 분리한 ESBL생성 K. penumoniae균주의 감별과 검출에 유용한 방법으로 사료된다.
In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a voice activity detection(VAD) which is based on the adaptive band-partitioning with the likelihood ratio(LR). The previous method based on the adaptive band-partitioning use the weights that are derived from the variance of the spectral. In our VAD algorithm, the weights are derived from LR, and then the weights are incorporated with the entropy. The proposed algorithm discriminates the voice activity by comparing the weighted entropy with the adaptive threshold. Experimental results show that the proposed algorithm yields better results compared to the conventional VAD algorithms. Especially, the proposed algorithm shows superior improvement in non-stationary noise environments.
This paper designs an application for detecting various objects using a smart phone with camera sensor, then implements the application that detects the number of faces in front of a user by using the Face API provided by android and generates a speech to the user. For implementing the application, the GoF strategy pattern is applied to design the application. It provides some advantages; first, the algorithm development schedule can separate the whole application development schedule; next, it makes easier to add the algorithm. For example, another detecting algorithm for the other objects (character, motion detection) that may be developed in the future, or it may be replaced by a more high-performance algorithm. With the propose method, a general smart phone can make some advantages that can provide information of various objects (such as moving people and objects, and detected character from signboards) to the person who is visually impaired.
화상회의 및 인터넷폰을 목적으로 개발된 G.723.1은 CELP계열 보코더와 같이 화자의 개성정보를 위해 피치를 전송하고 있다. 하지만 안정구간과 비 안정구간의 차이를 두지 않고 처리를 하기 때문에 비 안정구간, 특히 전이구간에서 정확한 피치검출이 이루어지지 않는 이유로 음질의 열하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 한 프레임 구간에서 에너지의 기울기로 대략적인 피치이득을 구한 다음 안정구간일 때와 프레임 내의 에너지의 기울기가 문턱 값을 넘을 때에는 기존의 방법으로 피치를 구하고 그런지 않은 경우에는 에너지를 조정하여 피치를 다시 구하는 방법을 사용하였다. 실제 음성시료에 대해 기존의 방법과 제안한 방법을 비교하기 위해 SegSNR 과 MOS를 비교하였을 때 각각 1.302(dB)와 평균 0.045 MOS가 향상되었다.
무제한 인식 시스템을 구현하기 위해서는 적절한 인식단위, 훈련 데이터 베이스의 확보, 인식단위의 분할, 인식 알고리즘과 같은 문제점을 모두 해결하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 무제한 음성인식 시스템의 인식의 기본 단위로 모음의 안정구간을 검출하여 분할하는 CV(Consonant-Vowel), VC(Vowel-Consonant), VC CV(Vowel-Consonant-Consonant-Vowel)단위와 분할 파라미터를 제안하고, 분할 실험을 통해 그 유효성을 확인하고자 한다.
모바일 비주얼 검색(MVS: Mobile Visual Search) 기술은 스마트폰 환경에서 질의 영상의 특징을 검출하고 그 주변 영역의 정보를 이용하여 추출한 서술자를 미리 구축된 영상정보 DB와 비교하여 검색하는 기술로 스마트폰의 보급과 네트워크 환경발달에 따라 응용서비스의 범위와 가능성이 확대되고 있다. 본 동향에서는 기존의 텍스트, 음성, QR코드 등의 검색을 넘어 인간이 보는 그대로를 검색하고자 하는 모바일 비주얼 검색의 기술 및 표준화 동향을 분석하고 향후 전망에 대해서 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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