음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.
Given a dimension function 𝜔, we introduce the notion of an 𝜔-vector weighted digraph and an 𝜔-equivalence between them. Then we establish a bijection between the weakly (ℤ/2)n-equivariant homeomorphism classes of small covers over a product of simplices ∆𝜔(1) × ⋯ × ∆𝜔(m) and the set of 𝜔-equivalence classes of 𝜔-vector weighted digraphs with m-labeled vertices, where n is the sum of the dimensions of the simplicies. Using this bijection, we obtain a formula for the number of weakly (ℤ/2)n-equivariant homeomorphism classes of small covers over a product of three simplices.
본 논문은 데이터의 일부만 레이블링이 되어있는 약지도 학습을 기반으로 하는 음향 이벤트 검출 시스템을 소개 및 구현하고, 시뮬레이션을 통해 각 파라미터가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 음향 이벤트 검출 시스템은 음향 신호 내에 존재하는 이벤트의 종류, 시작/종료 시점을 추정하는 시스템으로, 이를 학습시키기 위해서는 음향 이벤트 신호와 그 종류, 시작/종료 시점에 대한 모든 정보가 제공되어야 한다. 하지만 이를 모두 표기하여 학습데이터를 만드는 것은 매우 큰 비용이 들어가며, 특히 시작/종료 시점을 정확히 표기하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서 다루는 약지도 학습 문제에서는 이벤트의 종류와 시작/종료 시점이 모두 표기된 "강하게 표기된 데이터"와, 이벤트의 종류만 표기된 "약하게 표기된 데이터", 그리고 아무런 표기가 되어 있지 않은 "미표기 데이터"를 이용하여 음향 이벤트 검출 시스템을 학습시킨다. 최근 이러한 문제에서는 평균-교사 모델을 이용한 음향 이벤트 검출 시스템의 성능이 우수하며, 따라서 널리 사용되고 있다. 다만, 평균-교사 모델은 많은 파라미터를 가지고 있고, 이는 성능에 영향을 다소 미칠 수 있으므로 신중하게 선택되어야 한다. 본 논문에서는 DCASE 2020 Task 4의 데이터를 이용하여 특징 값의 종류, 이동 평균 파라미터, 일관성 비용함수의 가중치, 램프-업 길이, 그리고 최대 학습율 등 5가지의 값에 대해 성능 분석을 진행하였으며, 각 파라미터에 대한 영향 및 최적 값에 대해 고찰하였다.
본 논문에서는 음향 이벤트 검출을 위한 심층 신경망에 대한 연구를 진행하였다. 특히 약하게 표기된 데이터 및 표기되지 않은 훈련 데이터를 포함하는 약지도 문제에 대하여, 입력 오디오 파형으로부터 이벤트 검출 결과를 얻어내는 종단간 신경망을 구축하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 1차원 콘볼루션 신경망을 깊게 적층하는 구조를 기반으로 하였으며, 도약 연결 및 게이팅 메커니즘 등의 추가적인 구조를 통해 성능을 개선하였다. 또한 음향 구간 검출 및 후처리를 통하여 성능을 향상시켰으며, 약지도 데이터를 다루기 위하여 평균-교사 모델을 적용하여 학습하는 과정을 도입하였다. 본 연구에서 고안된 시스템을 Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events(DCASE) 2019 Task 4 데이터를 이용하여 평가하였으며, 그 결과 약 54 %의 구간-기반 F1-score 및 32%의 이벤트-기반 F1-score를 얻을 수 있었다.
두족류 Octopus minor와 Todarodes pacificus의 시엽내 신경전달물질을 분비하는 neuron의 특성 및 기능을 확인하기 위해 serotonin 및 somatostatin의 항체를 사용한 면역염색과 면역금표지법을 시행하였다. 면역염색 결과 항-somatostatin은 살오징어인 경우 항-serotonin 면역반응과 유사하게 나타났지만, 서해낙지에서는 외과립세포층의 큰 세포에서만 반응을 보였다. 항-serotonin을 이용한 면역금표지법은 살오징어인 경우 내과립세포층과 수질부의 신경세포에서는 세포질 $0.5{\mu}m^2$당 30개 정도의 금입자가 관찰되어 강한 반응을 보인 반면, 서해낙지에서는 17개 정도의 비교적 약한 반응을 보였다. 항-somatostatin에서는 살오징어의 외과립 및 내과립세포층 그리고 수질부의 반응된 세포의 세포질 $0.5{\mu}m^2$당 30개 정도의 금입자가 관찰되어 강한 반응을 보인 반면, 서해낙지의 외과립세포층의 세포에서는 3개 정도의 금입자만이 관찰되어 역시 약한 반응을 보였다. 이와 같이 시엽의 각 부위별 면역염색과 면역금표지법을 시행한 결과 2종류의 항체에 각각 양성반응을 보인 신경세포들이 두 종에서 다양하게 분포하고 있음을 확인했는데 특히 면역염색과 면역금표지법에 관한 반응외 정도를 비교하면 서해낙지에 비해 살오징어에서 비교적 강하게 나타났다.
최근 들어, 음향 이벤트 검출을 위하여 CRNN(: Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 기반 한 평균-교사 모델이 대표적으로 사용되고 있다. 평균-교사 모델은 두 개의 병렬 형태의 CRNN을 가진 구조이며, 이들의 출력들의 일치성을 학습 기준으로 사용함으로서 약-전사 레이블(label)과 비-전사 레이블 음향 데이터에 대해서도 효과적인 학습이 가능하다. 본 연구에서는 최신의 평균-교사 모델에 로그-멜 스펙트럼에 대한 차분 특징을 추가적으로 사용함으로서 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4용 학습 및 테스트 데이터를 이용한 음향 이벤트 검출 실험에서 제안된 차분특징을 이용한 평균-교사모델은 기존의 방식에 비해서 최대 8.1%의 상대적 ER(: Error Rate)의 향상을 얻을 수 있었다.
In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.
A 10-year-old castrated male Shih Tzu dog was submitted to a local animal hospital with a mass from gingiva to maxillofacial skeleton. Computed tomography revealed that strong invasion of the mass result in osteolysis in orbit and frontal bone. The excised mass was presented to the Pathology Department of the Veterinary Medicine, Jeju National University. Surgically excised mass was rubbery to firm in consistency. Histologically, the neoplastic mass was composed of irregular or interdigitating cords, islands or pseudo-glandular structures of stratified epithelial cells. These cords or islands showed typical palisading pattern of neoplastic epithelial cells to periphery without intercellular bridge (desmosome) and surrounded by eosinophilic immature collagenous matrix. Some area showed islands of well differentiated keratinizing squamous cell foci. Some lumen of glandular structures contained fibrin-like materials and RBC. These neoplastic cells showed marked invasive tendency to adjacent connective tissues and bony tissues, therefore solitary neoplastic cells were widely distributed throughout the surround connective tissue. The neoplastic cells showed positive reactions for pan-CK and CK14, weakly positive reaction for CK5/6. And the surrounding immature collagenous matrix was only labeled for vimentin.
The ultrastructural parameters related to synaptic release of endings which are presynaptic to tooth pulp afferent terminals (p-endings) were analyzed to understand the underlying mechanism for presynaptic modulation of tooth pulp afferents. Tooth pulp afferents were labelled by applying wheat-germ agglutinin conjugated horseradish peroxidase to the rat right lower incisor, whereafter electron microscopic morphometric analysis with serial section and reconstruction of p-endings in the trigeminal oral nucleus was performed. The results obtained from 15 p-endings presynaptic to 11 labeled tooth pulp afferent terminals were as follows. P-endings contained pleomorphic vesicles and made symmetrical synaptic contacts with labeled terminals. The p-endings showed small synaptic release-related ultrastructural parameters: volume, $0.82{\pm}0.45{\mu}m^3$ ($mean{\pm}SD$); surface area, $4.50{\pm}1.76{\mu}m^2$; mitochondrial volume, $0.15{\pm}0.07{\mu}m^3$; total apposed surface area, $0.69{\pm}0.24{\mu}m^2$; active zone area, $0.10{\pm}0.04{\mu}m^2$; total vesicle number, $1045{\pm}668.86$; and vesicle density, $1677{\pm}684/{\mu}m^2$. The volume of the p-endings showed strong positive correlation with the following parameters: surface area (r=0.97, P<0.01), mitochondrial volume (r=0.56, P<0.05), and total vesicle number (r=0.73, P<0.05). However, the volume of p-endings did not positively correlate or was very weakly correlated with the apposed surface area (r=-0.12, P=0.675) and active zone area (r=0.46, P=0.084). These results show that some synaptic release-related ultrastructural parameters of p-endings on the tooth pulp afferent terminals follow the "size principle" of Pierce and Mendell (1993) in the trigeminal nucleus oralis, but other parameters do not. Our findings may demonstrate a characteristic feature of synaptic release associated with p-endings.
The present study was performed to investigate the patterns of appearance of lectin in trachea of fetuses of 60, 90 and 120 days old and neonates of Korean native goat. Carbohydrate markers were used in histochemistry for the determination of the lectin by staining of avidin-biotin-peroxidase complex(ABC), and the markers consisted of biotin-labeled concanavalin A(Con A), dolichos biflorus agglutinin(DBA), rincinus communis agglutinin(RCA-I), ulexeuropalus communis agglutinin(UEA) and wheat germ agglutinin(WGA). 1. The Con A-binding reactions appeared moderately on the apical surface of the tracheal epithelia in 60 days old fetuses, and the reactions were similar on the tracheal epithelia and glands in 90 and 120 days old fetuses and neonates. 2. Reaction of the DBA appeared as the strongest meanwhile the DBA-binding reactions were determined strongly on the apical surface of the tracheal epithelia in the 60 days old fetuses. Reaction for the DBA on the tracheal epithelia and glands of 90 and 120 days old fetuses and neonates were in same manner. 3. The RCA-I-binding reactions appeared very strongly on the apical surface of the tracheal epithelia in 60 and 90 days old fetuses. Reaction to the RCA-1 appeared moderately on certain apical surface of tracheal epithelia and glands in 120 days old fetuses and neonates. 4. No reactions provoked for the UEA in trachea of 60 days old fetuses and neonates, but the UEA-binding reactions appeared moderately in the tracheal epithelia of 90 days old fetuses and weakly in 120 days old fetuses. 5. The WGA-binding reactions appeared very strongly on the apical surface of the tracheal epithelia in 60 and 90 days old fetuses, and moreover, the reactions were determined on the luminal surface of the tracheal gland in 90 days old fetuses. On the other hand, goblet cells of the tracheal epithelia and glands in neonates reacted moderately to the WGA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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