국내 엔지니어링 기업은 설계, 감리 및 시공과 같은 전통적인 엔지니어링 분야에만 사업을 집중적으로 수행함에 따라, 해외건설 수익성 악화의 어려움을 겪고 있다. 따라서 PMC와 같은 고부가가치 엔지니어링 분야의 역량을 강화할 필요가 있다. 본 연구는 해외 PMC 사업 진출을 위한 역량강화 방안을 제시하고자 한다. 보리치 요구도 평가와 로커스 포 포커스 모형을 통해 해외 PMC 역량 요인을 규명하였으며, 정량분석과 정성분석을 종합적으로 고려하여 국내 엔지니어링 기업의 역량수준에 따른 단계별 향상전략을 제시하였다. 본 연구는 국내 엔지니어링 기업이 해외 PMC 사업을 위한 주요 역량을 파악하고, 해외 PMC 사업을 준비하는데 국내 기업에 참고 전략이 될 것이다.
국내 건설엔지니어링 시장의 침체 및 저조한 해외수주실적 등의 어려움을 타개하기 위하여 최근 고부가가치 엔지니어링 사업인 PMC 분야의 진출이 대두되고 있다. 하지만 국내 엔지니어링 업계의 미흡한 PMC 사업 경험 및 경쟁력으로 인하여 해외 PMC 시장 진입은 어려운 상황이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 국내 엔지니어링 기업관점에서 해외 PMC 시장의 경쟁력을 확보하기 위한 방안으로 국내와 해외선진기업 간의 PMC 경쟁력에 대한 인식과 역량차이를 분석하였다. 먼저 마이클 포터의 더블다이아몬드 이론을 기반으로 PMC 맞춤형 경쟁력요인을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내와 해외 엔지니어링 업체의 PMC 사업 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 또한, t검정과 IPA Matrix 분석을 통하여 해외 선진업체와의 통계적 차이점과 국내 엔지니어링 산업에서 가장 우선적으로 보아야 하는 경쟁력요인을 도출하였다. 그 결과 국내 엔지니어링 기업의 PMC 경쟁력은 해외 업체와 비교하였을 때 60% 수준인 것으로 분석되었으며, PMC 실적보유조건과 발주자 대응능력 요인이 최우선적으로 보완되어야 할 것으로 나타났다. 추후 본 연구를 기반으로 국내 엔지니어링 업체들이 해외 PMC 시장을 위한 진출 전략을 수립한다면, 좀 더 효율적인 경쟁력 제고가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위해서 expectation-maximization (EM) 방식을 이용하여 잡음의 평균값을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 온라인상의 인식용 음성이 직접 Bayesian 적응을 위해서 사용되며, 또한 훈련데이터를 이용하여 잡음의 평균값에 대한 사전 (prior) 분포를 알아낸 후 Bayesian 적응시에 이용한다. 잡음 음성의 모델링을 위해서는 PMC (parallel model combination) 방식을 이용하였고, 제안된 방식을 이용하여 자동차 잡음 환경 하에서 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 PMC 방식에 비해서 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.
In this paper we apply PMC (parallel model combination) to speech recognition system online. As a representative of model based noise compensation techniques, PMC compensates environmental mismatch by combining pretrained clean speech models and real-time estimated noise information. This is very effective approach for compensating extreme environmental mismatch but is inadequate to use in on-line system for heavy computational cost. To reduce the computational cost and to apply PMC online, we use a noise masking effect - the energy in a frequency band is dominated either by clean speech energy or by noise energy - in the process of model compensation. Experiments on artificially produced noisy speech data confirm that the proposed technique is fast and effective for the on-line model compensation.
Purpose: The purpose of this study was to identify the latest evidence for interventions involving adolescent newlyweds, and the feasibility of premarital coaching (PMC). Methods: A narrative literature review design carried out through related studies was used for the present literature review. A diverse search from several databases was performed to create a critical appraisal and to develop a more integrated model for the PMC program. Studies that empirical, written in English, peer-reviewed, and published during 2008~2017 were included. Results: Six articles were selected for the review. The principal findings identified three major themes including underage period as a high-risk for marriage, development tasks of the newly married spouse, parenting self-efficacy and the psycho-educational approach of PMC to enhance parenting knowledge, skills, and readiness. Conclusion: It was found that content of PMC as the preparation of underage married couples were formulated based on coaching technic, various spouse and parenting educations, and adjusted based on couples's preferences. Rigorous studies with measurement of long-term retentions are needed.
An efficient method that compensates the HMM parameters for the noisy speech recognition is proposed. Instead of assuming some analytical approximations as in the PMC, the proposed method directly re-estimates the HMM parameters by the segmental k-means algorithm. The proposed method has shown improved results compared with the conventional PMC method at reduced computational cost.
본 논문에서는 모델 기반의 잡음 보상 방법인 PMC (parallel model combination)를 온라인상에서 적용하는 방법에 관해 논한다. PMC는 파라미터 보상시 미리 계산된 잡음 모델을 필요로 하며 파라미터 보상에 많은 연산을 요구하므로 온라인으로 모델 파라미터를 보상하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 온라인 모델 보상 방법을 살펴보고, 기존 방법에서 보상 시간 문제로 제외한 PMC의 공분산 보상을 비교적 적은 연산량으로 수행하여 인식성능을 더욱 향상시켰다. 고립 숫자음 인식시스템에 백색 잡음을 SNR 0, 5, 10 dB로 가산한 평가 자료로 실험한 결과, 제안한 방식은 PMC를 적용한 경우에 비해 모델 적응 시간은 적게 걸리면서도 기존의 온라인 모델 보상 방법에 비해 평균 10%의 인식률 향상을 보였다.
In order to regulate the cutting force at a desired level during peripheral end milling processes a feedrate override Adaptive Control Constraint (ACC) system was developed. The feedrate override function was accomplished through a development of programmable machine controller (PMC) interface technique on the NC controller, Nonlinear model of the cutting process was linearized as an adaptive model with a time varying process parameter. An integral type estimator was introduced for on-line estimation of the cutting process parameter, Zero order hold digital control methodology which uses pole-assignment concept for tuning of PI controllers was applied for the ACC system. Performance of the ACC system wsa confirmed on the vertical machining center equipped with fanuc OMC through a large amount of experiment.
Clostridioides difficile infection (CDI) is a significant cause of hospital-acquired and antibiotic-mediated intestinal diseases and is a growing global public health concern. Overuse of antibiotics and their effect on normal intestinal flora has increased the incidence and severity of infections. Thus, the development of new, effective, and safe treatment options is a high priority. Here, we report a new probiotic strain, Bacillus amyloliquefaciens (BA PMC-80), and its in vitro/in vivo anti-C. difficile effect as a prospective novel candidate for replacing conventional antibiotics. BA PMC-80 showed a significant anti-C. difficile effect in coculture assay, and its cell-free supernatant (CFS) also exhibited a considerable anti-C. difficile effect with an 89.06 ㎍/ml 50% minimal inhibitory concentration (MIC) in broth microdilution assay. The CFS was stable and equally functional under different pHs, heat, and proteinase treatments. It also exhibited a high sensitivity against current antibiotics and no toxicity in subchronic toxicity testing in hamsters. Finally, BA PMC-80 showed a moderate effect in a hamster CDI model with reduced infection severity and delayed death. However, further studies are required to optimize the treatment condition of the hamster CDI model for better efficacy and identify the antimicrobial compound produced by BA PMC-80.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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