발효액으로부터 유산을 정제하기 위해서 나노여과를 이용할 때, hardness의 제거효율은 발효액내 이온성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 특히 음전하를 띠고 있는 막의 경우, 용액내 이가 음이온에 의해서 모든 이온들이 영향을 받으며 일가 음이온의 반발력은 거의 없는 것으로 관찰되었다. 따라서 발효액내 일가 음이온의 양을 줄이거나 더 높은 전하밀도를 가진 막을 사용한다면 나노여과를 이용하여 발효액내 hardness를 효과적으로 제거할 수 있으리라 생각된다.
본 연구의 목적은 공군 장병들의 거부민감성이 우울 및 불안에 영향을 미치는지 알아보고 이러한 관계에서 과거 중 고등학교 시절 학교 폭력 피해 경험이 조절 효과를 보이는지 알아보는 것이다. 또한 이러한 연구 결과를 토대로 군 장병들의 군 생활 적응에 있어 위험 요소들을 찾고 이들의 심리적 적응을 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 S시에 소재하는 공군 장병 126명을 대상으로 거부민감성, 우울, 불안, 학교 폭력 피해 경험을 측정하는 설문지를 실시하였다. 조절효과를 검증하기 위해 거부민감성, 학교 폭력 피해 경험, 이들 간의 상호 작용 항을 투입하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 거부민감성과 우울의 관계에서 학교폭력 피해 경험의 조절 효과는 유의미하였으며, 거부민감성과 불안의 관계에서 학교 폭력 피해 경험의 조절 효과도 역시 유의미하였다. 이를 통해 학교 폭력 피해 경험은 거부민감성이 우울 및 불안에 미치는 영향을 증가시킴을 알 수 있었다. 이들의 상호작용 패턴에 대해 단순 주효과 기울기 분석을 통해 확인하였다. 마지막으로 연구 결과를 통해 학교폭력피해 경험이 군생활 적응의 고위험 요소이며 이들을 위한 상담적 개입의 중요성 등에 대해 논의하였다.
본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ? 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
고립단어 음성인식 시스템이 실용적이 되려면 인식 대상 이외의 단어를 거절할 수 있는 기능이 요구된다. 본 논문에서는 집단화된 음소 모델과 likelihood ratio에 의한 후처리 방법을 사용하여 거절기능을 구현하는 방법을 제안하였다. 기본적인 음성인식 시스템은 단어 단위 연속 HMM을 사용하였고, 6개의 집단화된 음소 모델들은 음성학적으로 균형잡힌 음성 데이터베이스를 이용하여 훈련된 45개의 문맥독립 음소 모델들로부터 통계적 방법에 의하여 생성되었다. 22개의 부서 명칭을 대상으로 한 화자독립 고립단어 인식시스템에서 거절성능을 시험하여 본 결과, 가장 높은 확률값과 두 번째 높은 확률값을 가지는 후보단어들 간의 차이값에 의하여 거절기능을 수행하는 기존의 후처리 방법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 이 집단화된 음소모델은 인식 대상 어휘가 다른 고립단어 인식 시스템에도 재훈련 없이 그대로 사용될 수 있다.
다중 안테나를 사용한 다중 반송파 대역확산 다중접속 (MIMO MC-CDMA) 시스템에 대한 V-BLAST의 수신 성능을 개선하기 위해 기존에 제안된 다단계 병렬 널링 및 병렬 부분 간섭 제거 수신기 (MPN-PPIC)의 성능을 보다 향상시키기 위한 방법으로, 최적의 간섭 제거 가중치를 구하는 방법을 제안한다. [1]에서 제안된 MPN-PPIC 방법은 병렬 간섭 제거 기법과 실험적으로 구한 최적의 간섭 제거 가중치를 이용하여 다중 사용자 환경에서 기존의 V-BLAST의 단점을 효과적으로 개선할 수 있었다. 하지만, 실험적으로 구한 가중치는 시스템에 적응적으로 적용할 수 없다는 단점이 있기 때문에, 본 논문에서는 수신신호의 신호대 간섭 및 잡음비 (SINR)을 이용한 최적의 간섭 제거 가중치를 구하는 방법을 보이고, 이를 [1]에서의 결과와 비교하기 위해 컴퓨터 모의 실험을 수행한다. 컴퓨터 모의 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 10/sup -3/의 BER에 대해서 2.5~5dB 정도의 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this study, the prediction method of coolant flow rates has been developed and applied to an engine and vehicle cooling system. The flow rate passing through each component of the system is very important parameter to evaluate the heat transfer process form the combustion gas to the coolant and the heat rejection process form the radiator /heater to the ambient air. However, the present study reveals that the measurement using the flowmeter fails to give practical flow rates due to its additive resistance. In contrast, the present method which uses the parallel and serial relationship of flow resistance proved to be a good tool to predict the real flow rates. It can be also used to design the cooling system in the incipient stage of engine/vehicle development . The procedure was coded to the computer program so as to use it flexibly and, in the future, to expand it into an independent design tool of the whole cooling system including the heat release and rejection.
The many target-detection methods that use forward-looking infrared (FUR) images can deal with large targets measuring $70{\times}40$ pixels, utilizing their shape features. However, detection small targets is difficult because they are more obscure and there are many target-like objects. Therefore, few studies have examined how to detect small targets consisting of fewer than $30{\times}10$ pixels. This paper presents a small target detection method using clutter rejection with stochastic hypothesis testing for FLIR imagery. The proposed algorithm consists of two stages; detection and clutter rejection. In the detection stage, the mean of the input FLIR image is first removed and then the image is segmented using Otsu's method. A closing operation is also applied during the detection stage in order to merge any single targets detected separately. Then, the residual of the clutters is eliminated using statistical hypothesis testing based on the t-test. Several FLIR images are used to prove the performance of the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm accurately detects small targets (Jess than $30{\times}10$ pixels) with a low false alarm rate compared to the center-surround difference method using the receiver operating characteristics (ROC) curve.
In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.
배경: 광범위한 기관의 병변시 이를 절제하고 기관을 대체시킬 수 있는 이상적인 대치물질로 현재 많이 연구되고 있는 기관의 초냉동보관 동종이식편의 상피세포 및 연골조직의 생육성 유지와 항원성의 변화를 토끼 기관을 이용하여 연구하였다. 대상 및 방법: 토끼 45마리를 각각 15마리씩 3개의 군으로 나누어 1군은 자가 이식술을 시행하였고 2군은 초냉동보관하지 않은 동종이식편으로 기관 대치술을 시행하였으며 3군은 영하 196$^{\circ}C$에서 1달간 보관한 초냉동보관 동종이식편으로 경부기관 정위치에 이식수술을 시행하였다. 수술 후 7일, 14일, 30일 후에 각군 당 5마리씩 무작위로 선별하여 기관 이식편의 조직학적 검사를 시행하여 상피세포 및 연골조직의 생육성 및 거부반응 정도를 조사하였다. 결과: 상피세포 재생정도에 있어서 7일째에는 세 군간에 차이가 없었으나 14일과 30일에는 1군에서 2군과 3군에 비해 상피세포 재생정도가 좋았다. 2군과 3군에서는 차이가 없었다. 수술 후 7일째까지 거부반응은 2군과 3군 모두에서 거의 나타나지 않았으나 14일과 30일째에는 7일째에 비해 2군과 3군 모두에서 통계학적으로 유의하게 거부반응이 많이 나타났다(P<0.05). 3군에 있어서 2군에 비해 거부반응이 적었으나 통계학적인 유의성은 없었다. 모든 경우에 연골세포는 생육성을 유지하고 있었으며 거부반응도 없었다. 결론: 1달 동안 초냉동보관 된 기관의 동종이식편은 상피세포와 연골의 생육성을 유지할 수 있으며 이는 초냉동보관 기관 동종이식편이 기관 대체물질로 사용할 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다. 그러나 초냉동보관으로 항원성을 완전히 없앨 수는 없으며 따라서 거부반응을 더욱 더 줄일 수 있는 방법에 대한 연구가 계속되어야겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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