특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.
During a field survey of indigenous Korean ciliates, we collected 21 unrecorded species from aquatic (freshwater and brackish water [salinity about 1.0‰] samples) and terrestrial(moss and soil samples) habitats. The morphology of these species was studied based on live observation, protargol, silver carbonate and silver nitrate impregnation, and scanning electron microscope. These species belong to seven classes as follows: 1) class Heterotrichea - Blepharisma seculum; 2) class Spirotrichea - Birojimia terricola, Bistichella variabilis, Deviata bacilliformis, Oxytricha paragranulifera, Parabistichella cf. variabilis, Steinia sphagnicola, Stichotricha aculeata, Stylonychia cf. notophora, and Tetmemena bifaria minima; 3) class Armophorea - Metopus es; 4) class Litostomatea - Acropisthium mutabile, Pseudomonilicaryon japonicum, and Rimaleptus alpinus; 5) class Phyllopharyngea - Podophrya bivacuolata; 6) class Nassophorea - Drepanomonas pauciciliata; and 7) class Oligohymenophorea - Dexiostoma campylum, Frontonia atra, Histiobalantium natans viridis, Opisthonecta minima, and Tetrahymena rostrata. Here, we provide a brief diagnosis and remark for each species.
역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점이나 고원에 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 변수에 따른 수렴의 안정성 사이에서 불균형이라는 대가를 치루고 있다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제점 중, 특히 지역 최소점을 탈피하는 기능을 추가하여 적은 저장 공간으로 안정성이 보장되면서도 빠른 수렴속도를 유지하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전체 신경망을 은닉층-출력층(hidden to output)을 의미하는 상위 연결(upper connections)과 입력층-은닉층(input to hidden)을 의미하는 하위 연결(lower connections) 2개로 분리하여 번갈아 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 classification 문제에 적용한 실험 결과에서 보듯이 전통적인 역전파 및 기타 개선된 알고리즘에 비해 계산량이 적고, 성능이 매우 좋으며 높은 신뢰성을 보장한다.
본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 IMCRA은 주파수 특성이 빠르게 변화하는 비정상적인 환경과 낮은 SNR을 갖는 상황에서 잡음 전력 추정에 직접적으로 영향을 미치는 음성 검출기의 성능이 강인하지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA의 음성 검출기에 전역 음성 부재 확률을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 composite measure를 통한 음질을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, white, babble)에서 전역 음성 부재 확률을 적용한 IMCRA의 음성 향상 기법이 향상된 결과를 보여주었다. 특히, 비정상잡음 환경인 babble 5dB에서 PESQ 0.026, composite measure 0.029의 향상된 음질을 나타내었다.
본 논문에서는 공액기울기법과 터널링 시스템을 조합사용하여 신경망의 학습성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 빠른 수렴속도의 학습을 위하여 공액 기울기법에 기초한 후향전파 알고리즘을 사용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 다른 연결가중치의 설정을 위해 동적터널링 시스템에 기초한 후향전파 알고리즘을 조합한 학습 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법을 패리티 검사 및 패턴분류 문제에 각각 적용하여 기존의 기울기 하강법에 기초한 후향전파 알고리즘 및 기울기 하강법과 동적터널링 시스템을 조합한 후향전파 알고리즘방법의 결과와 비교 고찰하여 제안된 방법이 다른 방법들 보다 학습성능에서 우수함을 나타내었다.
Polysaccharides of marine algae exhibit different structural characteristics and interesting biological functions. In this study, crude polysaccharides (CP) of eleven Sri Lankan marine algae obtained through hot water extraction and ethanol precipitation were investigated for DPPH, alkyl, and hydroxyl radical scavenging activities using electron spin resonance spectrometry and for intracellular reactive oxygen species scavenging activity in the Chang liver cell line. Characterization of CPs was done by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and by analysis of the monosaccharide composition. Time-dependent density functional theory quantum-chemical calculations at the RB3LYP/6-31G(d,p) level for constructed dimeric units of the corresponding polysaccharides were used to resolve the FTIR spectra. CPs from Chnoospora minima showed the highest DPPH and alkyl radical scavenging activities and higher intracellular reactive oxygen species scavenging effects for both AAPH and $H_2O_2$ induced ROS production in "Chang" cells. The major polysaccharide constituent in C. minima CP was identified as fucoidan and it displayed a higher sulfate content. The degree of sulfation of these polysaccharides suggests a positive correlation with the observed antioxidant properties.
본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
안동호에서 1992년부터 2004년까지 장기간에 걸친 수심별 수온분포와 DO 변동을 조사하였다. 매년 5월부터 수온성층이 형성되기 시작하였고 표층의 수온상승으로 8월까지 상 ${\cdot}$ 하층간의 수온차이는 증가하였다. 중층에는 매년 6 ${\sim}$ 7월부터 저산소층이 형성되었으며 연도에 따라 2개가 존재하였다. 2개의 저산소층은 수온성층이 형성된7 ${\sim}$ 9월의 강우량과 유입량에 영향을 받았다. 이 시기의 평균 강우량과 유입량이 각각 ${\geqq}$ 170 mm, ${\geqq}$ 50 $m^3\;sec^{-1}$ 일 때 중층 상부와 하부에서 각각의 저산소층이 강하게 형성되었으며, 1개월간 > 400 mm, > 200 $m^3\;sec^{-1}$인 경우에는 약하게 형성되었다. 표층과 중층의 경계면에 형성되는 상부 저산소층에서는 수온 감소율보다 DO 감소율이 컸으며 11일 경에 소멸되었다. 중층과 심층 경계면에 형성되는 하부 저산소층은 12월까지 존재하다가 1월에 소멸되며 이 층에서는 DO보다 수온 감소율이 컸고, 상 ${\cdot}$ 하부의 저산소층 사이에서는 DO가 증가하였다. 심층의 DO는 중층 아래에서 증가하였으며 저수지 바닥 부근에서 급격히 감소하는 경향을 보였다. 홍수기에 유입수의수온은 저수지 중층의 수온분포와 유사하였으며 DO는 유사하거나 높았고, BOD, COD및 SS는 농도가 증가하였다. 고탁수층은 중층에 형성되었으며, 탁도는 중층의 상부 저산소층 아래 (산소증가층)에서 증가하여 하부 저산소층 직상부에서 최고 농도로 존재하였다. 표층과 중층의 경계면에 형성되는 상부 저산소층은 표층에서의 생물활동과 관련이 있으며, 하부 저산소층은 홍수기에 중층으로 유입된 고탁수가 원인인 것으로 사료된다.
하수처리장과 계곡의 웅덩이에서 채집된 3종의 Gastrostyla 섬모충류가 Gastrostyla minima Hemberger, 1985, G. steinii Engelmann. 1862 그리고 G. setifera (Engelmann, 1862)로 동정되었다. 기재는 생체표본, protargol 염색표본 관찰과 관찰된 표본의 형태통계에 기초하여 기술하였다 이 종들의 형태적 변이는 측정된 형질의 기술통계처리로 분석되었다. 이들 3종은 한국에서 처음으로 기록되는 종으로 아래의 식별형질로 구분된다 G. minima는 일반적으로 2개의 대핵에 구형의 소핵이 하나씩 있고, 하나의 후방구복극모 (poVC, postoral ventral cirri)와 연속적인 복극모섬모열 (VCR, ventral cirral row), 5개의 후방극모 (TC), 6개의 등쪽섬모열에서 네 번째 섬모열은 끊어져 있고 cortical granules들을 가진다. G. steinii는 4개의 대핵과 3-5개의 소핵을 가지고, 하나의 후방구복극모(poVC)와 연속되지 않는 복극모섬모열 , 4개의 후방극모, 6개의 등쪽섬모열을 가지며 cortical granules들이 없다. G. setifera는 2개의 대핵에 구형의 소핵이 하나씩 있고, 두 그룹으로 뚜렷하게 나누어진 5개의 후방극모가 있으며, 6개의 등쪽섬모열, 두개의 후방구복극모와 연속되지 않는 복극모섬모열을 가지며 cortical granules은 없다.
본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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