Polyelectrolyte titration, which was called colloid titration is based on the stoichiometric reaction between oppositely charged polyelectrolytes, This can be used, for instance, to determine the charge density of a cationic polyelectrolyte, using an anionic polyelectrolyte of known charge density, such as potassium polyvinyl sulfate (PPVS). The technique requires a suitable method of end-point detection and there are several possibilities. In this work, two methods have been investigated: visual titrimetry based on the color change of a cationic dye (o-toluidine blue, o-Tb) and spectrophotometry based on the absorbance change corresponding to the color change of the same dye. These have been applied to several cationic polyelectrolytes with different charge density and molecular weight. In all cases, the cationic charge was due to quaternary nitrogen groups. In the case of cationic dye, it was shown that the sharpness depends on the charge density of cationic polyelectrolyte. With the polyelectrolytes of lower charge density, the binding to PPVS is weaker and binding of the dye to PPVS can occur before all of the polyelectrolyte charge has been neutralized. However, by carrying out titrations at several polyelectrolyte concentrations, good linear relationships were found, from which reliable charge density values could be derived. Effects of pH and ionic strength were also briefly investigated. For cationic polyelectrolytes (copolymers of acrylamide and dimethylaminoethy] acrylate), there was some loss of charge at higher pH values, probably as a result of hydrolysis. Increasing ionic strength causes a less distinct color change of o-Tb, as a result of weaker electrostatic interactions.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
Cancer is a disease which has the huge burden in worldwide, and cancer is the number one cause of death in Korea. At this point, the new framework for cancer monitoring index is required for regional cancer monitoring. Especially, cancer survivors are the important target which is rapidly increasing recently, also cancer survivor's quality of care should be considered in the cancer monitoring index framework. To develop the Multidimensional Cancer Monitoring Index considering cancer survivor's quality of care, we took into account cancer continuum which including prevention, detection, diagnosis, treatment, survivorship, assessment of quality of care and monitoring cancer patient, and end-of life care for stage. For target, components of health care delivery system such as patient, family, provider, payer, and policy maker are included. Also, Donabedian model which is a framework for examining health services and evaluating quality of health care such as structure, process, and outcome is applied to contents. This new cancer monitoring framework which includes multidimensional components could help to develop regional cancer monitoring index, and to make national cancer management and prevention policy in the future.
현재 우리나라는 실물 어음을 전자 어음으로 대체해 나가고 있으며, 이러한 변화는 신뢰 기관인 금융결제원이 주도하고 있다. 하지만 기존 시스템은 해킹의 위협, 기관 내부의 오류 등 보안상의 취약점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인 기반의 새로운 익명 전자 어음 시스템을 정의하였다. 제안하는 프로토콜에서 모든 어음 정보는 커밋되기 때문에 지급이 일어나기 전까지는 거래 정보가 노출되지 않으며, 지급이 완료된 후에는 어음 정보가 블록체인에 공개되기 때문에 자금 세탁, 탈세와 같은 불법적인 행위를 탐지할 수 있다. 또한 본 프로토콜은 우리나라 전자 어음 시스템의 중요한 기능인 분할 배서가 가능하기 때문에 실제 금융 거래에 적용하기 적합하다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
최근 무선 랜은 SOHO (Small Office Home Office) 및 Hot Spot과 같은 환경에서 공간의 제약에 구애받지 않고, 인터넷에 접속할 수 있는 기술로서 사용자의 요구가 크게 증가하였다. 하지만, 무선 랜 환경에서의 통신은 유선망과 달리 불안정한 무선 채널의 특성으로 인해 연집적인 패킷 손실이 발생하여 통신상의 제약이 많은 특징을 가진다. 연집적인 패킷 손실은 AP(Access Point) 와 무선 단말의 거리가 증가하거나, AP와 무선 단말사이에 장애물 등이 일시적으로 지나갈 때 주로 발생하는 현상이다 결국, 현재 인터넷상에서 가장 광범위하게 사용되고 있는 무선 랜 기술인 IEEE 802.11은 이러한 특성으로 인해 사용자의 요구에 만족할만한 전송 성능을 나타내지 못하며, 특히 전송 계층에 TCP가 사용될 경우 불필요한 혼잡 제어 기법을 사용하게 함으로써 심각한 성능저하를 야기한다. 이러한 무선 랜 환경의 문제점을 해결하기 위해 MAC-layer LDA(Loss Differentiation Algorithm)가 제안되었다. MAC-layer LDA는 MAC 계풍의 Retry limit을 기반으로 CRD(Consecutive Retry Duration)를 무선 구간의 연집된 패킷손실 기간 이상 증가시켜, TCP의 불필요한 Timeout 발생 이전에 손실된 패킷을 효율적으로 복구하는 기법이다. 하지만, MAC-layer LDA 기법은 한정된 Retry limit의 증가로 인해 CRD가 연집된 패킷 손실 구간 보다 적은 경우가 발생하여 심각한 전송성능 저하를 가져온다. 또한, CRD의 증가는 무선 구간의 패킷 처리 시간을 증가시켜 대역폭과 무선 단말의 한정된 에너지 자원을 불필요하게 낭비하는 문제를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Cross-layer 기법을 적용한 재전송 기법인 BLD(Burst Loss Detection) 모듈을 제안한다. BLD 모듈의 알고리즘은 현재 무선 랜 환경에서 가장 널리 사용되는 IEEE 802.11 MAC 프로토콜 기반의 재전송 기법으로서, MAC 계층과 TCP에서 사용되는 재전송 기법의 효율적인 연동을 통해 손실된 패킷을 복구한다. ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 BLD 모듈은 무선 구간의 연집적인 패킷 손실에 대해 효율적인 보상을 수행하여 전송 성능과 에너지 효율성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
낙동강 하구는 세계적 철새 서식지로 부산의 관광명소인 해운대와 광안리의 모래 공급지로 다양한 역할을 하고 있다. 본 연구는 낙동강 하구(진우도, 신자도, 도요등, 다대포) 해안의 장기간 지형변화를 탐지 해석 하였다. 34년간의 위성영상 분석 결과 진우도의 전면과 후면의 중간부분이 증가하고, 신자도는 1970년 띠 형태로 양분, 80년대 이후 하나의 섬으로 형성하여 서쪽 방향으로 길게 형성된다. 1990년대 이후 백합등 전면의 소규모 섬들이 급격히 발달하여 90년대 후반 도요등을 형성하여 성장하고 있었다. 낙동강 하구역 해안지도 제작을 위해 1975년부터 2009년간 Landsat 영상 112매 중 조위가 $99{\pm}13cm$인 영상 12매를 선택하고 NDVI값을 이용해 수역과 육역을 구분하였다. 그리고 GIS의 DSAS 4.0(Digital Shoreline Analysis System)과 MATLAB을 이용해 EPR(End Point Rate), LRR(Linear Regression Rate)등 해안선 변화율을 산정하였다. 지형변화탐지결과 EPR은 진우도 전면과 후면은 -0.93~2.56m/yr로 남진하고 해안선과 면적변화는 적고 안정적이며 신자도 전면과 후면은 1~4m/yr로 북진하나 서측은 2~3m/yr로 안정되고 동측은 10m/yr이상 북진하고 있다. 도요등 전면과 후면은 18~27m/yr로 북진, 면적은 증가하고 다대포해안은 7m/yr로 서진하며 확대되었다. LRR 또한 EPR과 유사한 경향을 나타내었다. 위성영상과 GIS 분석을 통해 지형변화 탐지와 자연현상의 정량적 분석이 가능하였지만 자연현상의 지속적인 관찰과 다양한 분석 방법이 필요함을 알 수 있었다.
본 연구는 감마스펙트럼 비율을 이용한 매립된 선원의 깊이 평가방법 개발 및 적용성 확인을 위해 진행되었다. 이를 위해 현장측정 HPGe 계측기 및 MCNP 전산모사를 이용하여 137Cs, 60Co, 152Eu 선원의 매질 내 깊이와 계측거리에 따른 Peak to Compton, Peak to Valley 비율(Q)의 변화를 평가하였다. 해당 결과를 이용해 계측거리 50 cm를 기준으로 PTV 및 PTC 비율(Q)과 매립 선원의 깊이 간의 상관 식을 도출하였다. 그리고 PTC 및 PTV 방법 이용 시 계측거리 변화에 따른 민감도를 평가한 결과, 50 cm 기준으로 계측거리가 20 cm로 감소할 경우 오차가 3 ~ 4 cm까지 증가하였다. 하지만 100 cm로 증가할 경우 계측거리에 의한 영향이 미미함을 확인하였다. 그리고 PTV 및 PTC 방법과 피크 영역의 계수율 변화를 통해 선원의 깊이를 평가하는 Two distance measurement 방법을 상호 비교하였다. 평가 결과 PTV 및 PTC 방법은 최대 1.87 cm의 오차, Two distance measurement 방법은 최대 2.69 cm의 오차를 나타내어 PTV, PTC 방법의 정확도가 비교적 높음을 확인하였다. 선원의 수평 방향 위치 변화 민감도 평가 결과 Two distance measurement 방법은 선원이 off-center 방향으로 30 cm 이동하였을 경우 최대 오차가 25.59 cm로 나타났다. 반면 PTV 및 PTC 방법은 최대 오차 8.04 cm로 현장 적용 시 높은 정확도를 나타낼 것으로 예상된다. 그리고 PTC 방법은 동일 시간 측정 시 다른 방법과 비교하여 낮은 표준편차를 나타내 신속한 평가가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 자연수중의 미생물을 식종원으로 하는 TOC-HANDAI법과 OECD 생분해법을 활용하여 자연수 환경내에서 환경호르몬물질인 비스페놀 A와 노닐페놀의 생분해성을 비교평가하였다. TOC-HANDAI법에 의한 BPA분해는 73-78% 이었고 OECD법은 이보다 다소 높은 77-81%를 나타내었다. 두 방법을 통한 BPA의 분해양상은 대체로 2단계를 거쳐 진행되었다. 즉 초기 1주일 이내에는 분해반응속도(k$_1$)가 0.24-0.34day$^{-1}$로 아주 빠르게 분해되었고, 그 후에는 아주 완만한 분해양상을 나타내었다(k$_2$는 0.02-0.05 $day^{-1}$). 이는 BPA가 자연수계에서 TOC로 약 20-25%가 중간생성물로 잔존하고 있음을 시사해 주고 있으며, 이 중간대사물이 완만한 분해과정에 기여하고 있다. 수계 환경에 따라 분해율이 현저하게 차이를 보이지만 노닐페놀은 20-48% 정도 밖에 분해되지 않는 난분해성 환경호르몬 물질임을 알 수 있다. 한편, 금강수계내 조사대상 하천과 대청호수의 조사지점에서 BPA는 모두 불검출되었다. 그러나 공단폐수 종말처리장 유입수에서 평균 25 ppb가 검출되었다.
음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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