본 연구는 천마의 광범위한 약리작용과 다양한 생리활성 물질을 이용한 새로운 식품소재로서의 개발을 위하여 반응 표면분석법에 의한 천마의 유효 성분의 에탄을 추출특성을 모니터링하여 최적의 추출조건을 예측하였다. 에탄을 추출공정에서 주요변수로 에탄올농도($X_1$ ; 20, 40, 60, 80 및 100%), 시료에 대한 용매비($X_2$ ; 5, 10, 15, 20 및 25g/mL) 및 추출시간($X_3$ ; 2, 4, 6, 8 및 10 hr)을 각각 독립 변수로 하여 중심합성계획에 의해 16구간의 추출조건을 설정하고 각 추출물의 유효성분을 분석하였다. 이 때,추출물의 품질 특성 즉, GABA$(Y_1)$, hydroxybenzyl alcohol$(Y_2)$ 및 가용성 고형분 함량$(Y_3)$등을 반응종속변수로 하여 반응표면 회귀분석을 실시하였다. 각 변수에 대한 회귀식을 도출하여 공정인자별 천마 추출물의 각 유효성분들에 대한 최적추출조건을 superimposing한 결과, 에탄올농도 $45\sim65%$, 추출시간 $5\sim7$ hr 및 시료에 대한 용매비 $5\sim7$ g/mL로 각각 예측되었다. 이때 각 성분의 함량은 각각 GABA 0.593 mg%, hydroxybenzyl alcohol 138.40 mg% 및 가용성 고형분 2.90% 이었다.
목적 : 활성자극 파라다임을 사용한 기능적 자기공명영상 데이터에서 자발적 요동에 해당하는 저주파 BOLD 신호의 존재여부를 규명해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 20명의 여자 양궁선수들과 양궁 경험이 없는 23명의 여자들을 대상으로 finger-tapping 파라다임은 30초간의 운동기와 휴지기를 3회 반복하였다. 혈액산소수준의존(BOLD) fMRI 영상은 3.0 T MR 기기에서 경사자장 반향 EPI 영상을 해부학적 영상은 3차원 T1 강조영상을 사용하였다. 뇌활성화 차이는 SPM-5를 사용하여 분석하였고 저주파 요동성분을 찾기 위해 GIFT 프로그램을 사용하였다. 결과 : 두군 모두에서 finger-tapping에 따라 대뇌좌측의 주운동영역과 보조운동영역 그리고 우측 소뇌에서의 활성화가 관찰되었다. GIFT를 사용한 ICA 분석에서 피검자들의 반측 감각운동망, 동측 감각운동망 그리고 인지기능과 연관된 신경망에 해당하는 독립적인 성분들이 구별되었다. 결론 : Finger-tapping fMRI 데이터에서 BOLD 신호의 자발적 요동에 해당하는 저주파 신호 성분들을 ICA 기법을 사용하여 분리해 낼수 있었고 이러한 독립성분들이 일차운동감각 신경망 그리고 운동 인지기능을 담당하는 신경망의 휴지기 신경활동을 나타낸다는 사실을 규명할 수 있었다.
본 시험은 한우에서 연령에 따라 혈청성분들의 변화를 알아보기 위하여 한우 866두(거세 638, 비거세 228)에 대하여 혈청 농도를 분석하여 채혈시 일령을 독립 변량으로 하고 혈청 성분들을 종속변수로 하는 다항 회귀방정식으로 추정한 결과는 다음과 같다. 거세우나 비거세우 모두 같은 차수의 회귀방정식이 접합한 혈청 성분은 IGF- I (3차식) calium(1차식) 및 IP(1차식)이었고 거세우에서는 1차식이 적합하고 비거세우에서는 3차식이 적합한 혈청 성분은 testosterone와 creatinine었다. 반면에 HDLC는 거세우에서는 3차식이 적합하나 비거세우에서는 1차식이 적합한 것으로 나타났다. 그리고 거세우에서는 2차식이 적합한데 비거세우에서는 3차식이 적합한 혈청성분은 triglyceride 농도와 globulin농도 그리고 A/G비율 등이었고, 거세우에서는 3차식이 적합하고 비거세우에서는 2차식이 적합한 혈청성분은 BUN이었으며, 거세우에서는 2차식이 적합한데 비거세우에서는 1차식이 적합한 혈청성분은 TP와 albumin이었다. 한편 cortisol은 거세우나 비거세우에서 모두 3차식까지의 회귀방정식으로는 연령에 따른 변화를 설명하기가 적합하지 않았으며 glucose는 비거세우에서는 3차식 변화를 보이고 있으나 거세우에서는 3차식까지의 회귀방정식만으로는 연령에 따른 변화를 설명하기가 어려웠다. 가장 적합한 것으로 판단되는 혈청성분들의 회귀모형 중에서 비교적 R-SQUARE 값이 높은 것(R-SQUARE value>0.1)들은 거세우에서 ICF-I, albumin, creatinine, IP, HDLC 등이었으며, 비거세우에서 testosterone, IGF-I, TP, albumin, glucose, creatinine, IP, HDLC 등으로 나타났다. 따라서 IGF-I, albumin, creatinine, IP, HDLC 등은 거세우나 비거세우 모두에서 연령에 따라 비교적 큰 변화를 보이는 혈청 성분이라고 생각된다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
Acoustic feedback between microphone and receiver can be effectively cancelled adaptive feedback cancellation algorithm. Although many speech sounds have non-Gaussian distribution, most algorithms were tested with speech like sounds whose distribution were Guassian type. In this paper, we proposed an adaptive feedback cancellation algorithm based on independent component analysis (ICA) for digital hearing aid. The algorithm was tested with not only Gaussian distribution but also Laplacian distribution. We verified that the proposed algorithm has better acoustic feedback cancelling performance than conventional normalized root mean square (NLMS) algorithm, especially speech like sounds with Laplacian distribution.
Independent component analysis (ICA) is a statistical method for linearly transforming observed high-dimensional multivariate data into several statistically independent components. ICA has gained wide-spread attention in a variety of fields including spectrum application. We focus on the application of ICA for separating independent sources from a set of mixtures and estimating their fractions in a mixture. The proposed method of estimating fractions is based on the regression model subject to the non-negativity constraint on coefficients. Simulation experiments are performed to demonstrate the performance of the proposed approach.
In frequency domain ICA, the frequency bin permutation problem falls off the quality of separated signals. In this paper, we propose a new algorithm to solve the frequency bin permutation problem using the covariance of power ratio of separated signals in multi-channel FD-ICA. It makes use of the continuity of the spectrum of speech signals to check if frequency bin permutation occurs in the separated signal using the power ratio of adjacent frequency bins. Experimental results have shown that the proposed method could fix the frequency bin permutation problem in the multi-channel FD-ICA.
정보화 시대가 도래하고 급격히 발전해 감에 있어 모든 형태의 정보가 가장 중요한 가치로 평가되고있고 멀티미디어가 급속히 발달함으로 인해 산업 및 생활에서 정보 보안이 매우 중요한 관건이 되어 정보보안의 여러 형태 중의 한가지로서 얼굴인식은 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴인식은 신체의 일부를 직접 접촉하지 않으므로 사용자로 하여금 불편함이나 기계적 반감을 불러일으키지 않는 장점으로 그 비중은 커질 것으로 예상되고 있다. 영상에 있어서 많은 중요한 정보가 영상픽셀들간의 고차원적인 연관 속에 담겨져 있을 것이다. ICA(Independent Component Analysis)는 이러한 고차원적인 정보를 2차원적인 정보로부터 추출하는 것이 아니라 각각의 고차원적인 정보를 직접 얻을 수 있는 장점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식시스템의 첫번째 관문인 배경화면으로부터의 얼굴영상을 구별해내는 데 있어 ICA를 적용하여 기저영상벡터공간(Source or Basis Image Space)을 구하고 그 공간에 테스트할 영상을 투영시켜 얻어진 벡터의 consine distance를 이용하여 얼굴영상을 추출하는 방법에 대해서 제안하였다.
In this study, Independent Component Analysis (ICA) algorithms are suggested to extract the original ECG part from the mixed signal contaminated with the unwanted frequency components and especially 60Hz power line disturbances. With this aim, we implement a novel method to suppress the baseline-wandering disturbances and power line artefacts contained in patch-electrodes sensory ECG data by separating the unmixed signal with finding the optimal weight W based on Kurtosis value. With applying brutal force and gradient ascent searching algorithm to find W, we can conclude that the unwanted frequency components especially in the ambulatory ECG data can be eliminated by Independent Component Analysis.
본 논문에서는 패닝 기법을 이용하여 믹싱된 스테레오 음원에서 음원을 분리하는 방법에 대하여 고찰한다. 음원 분리 알고리즘은 다채널 포맷 변환을 위한 업믹스나 음질 개선, 고품질 음원 분리 등 다양한 응용분야에 사용될 수 있다. 본 논문에서 사용하는 음원 분리 알고리즘은 믹싱된 스테레오 채널을 시간-주파수 별로 PCA(Principal Component Analysis) 분석 방법을 이용하여 각각의 음원들이 패닝된 방향을 추정하며, 추정된 방향의 성분만을 추출하는 방향 필터링 과정을 거쳐 음원들을 독립적으로 분리 해 낸다. 실험을 통해 각 음원 분리 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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