가까운 은하에서 폭발적 항성생성은하의 분광 관측을 수행하여 별생성률이 높은 은하에서 별생성이 일어나는 시간 규모에 따라 방출선의 방출 기작, 별생성률, 항성질량, 금속함량 등의 물리량 혹은 물리량 상호 간의 관계가 어떻게 다른지를 살펴보았다. 관측 대상은 별생성 나이가 매우 어린 울프-레이에 은하 21개와 상대적으로 긴 시간 규모의 별생성이 진행 중인 자외선 초과복사 은하 13개로 보현산 천문대의 1.8 m 망원경과 4K CCD, 긴 슬릿 분광기를 이용해 광학영역에서의 스펙트럼을 얻었다. BPT 분석도표를 그려 관측된 은하들에서 기체를 이온화시키는 원인을 살펴보면 전체적으로는 별생성(약 50%)이 비항성적 요소인 활동은하핵(약 15%)에 비해 훨씬 높았다. 별생성과 활동은하핵이 모두 기여하는 경우도 전체의 35%였는데, 이러한 경우에 속하는 은하는 대부분 상대적으로 나이가 많을 것으로 추정되는 자외선 초과복사 은하였다. 관측된 은하의 항성질량 범위는 대부분 $10^{9-11}M_{\odot}$이고 별생성률은 $0.01-100M_{\odot}yr^{-1}$로, SDSS에서 관측된 은하들로 구성된 별생성 주계열에 위치한다. 울프-레이에 은하와 자외선 초과복사 은하들의 항성질량, 별생성률에서 큰 차이는 없었다. 또한 폭발적 항성생성은하는 질량-금속함량 관계를 보이며, 비슷한 항성질량을 가진 SDSS 은하와 비교했을 때 금속함량이 낮게 나타났다. 이는 이 은하들에서 별생성으로 인한 강한 피드백이 일어나고 있음을 보여준다.
4차 산업혁명의 확산으로 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 이와 관련, 일부 연구에서 국소적인 환자 데이터의 활용으로 인해 도출된 연구 결과의 일반화가 어려웠으며 예측률 제고를 위해 특정 딥러닝 알고리즘을 중심으로 한 실험이 추진되어 다양한 알고리즘별 예측률의 비교·분석 결과를 제시하는 연구도 미흡하였다. 이에, 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 사망률이 높은 80대·90대 노령자 대상 폐암 진단 후 84개월간의 사망률을 예측하는 Decision Tree 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 활용, 사망률의 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 음소별 코드북 개수의 선택과 벡터 양자화에 따른 음소 인식률과 고립단어 인식률에 대하여 다룬다. 음성모델은 이산 확률 밀도를 갖는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 사용하였으며, 코드북 생성과 벡터 양자화 알고리즘으로는 K-means 알고리즘과 LBG(Linde, Buzo, Gray) 알고리즘을 사용하였다 음소별 코드북 개수와 벡터 양자화를 최적화함으로써 음소 인식률을 향상시킬 수 있으며, 그 결과 안정된 고립단어 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
본 연구는 이온화 방사선이 자주달개비 화분모세포의 미세핵 생성에 미치는 영향을 분석하여 선량-반응 관계를 수립하고자 수행되었다. 자주달개비의 화분모세포는 감수분열을 통하여 4개의 꽃가루로 발전되는 생식세포로서 분열과정 중에 방사선에 노출되면 염색체 조각이 분리되어 미세핵을 형성한다. 감마선 선량이 증가함에 따라 미세핵 생성률도 증가하였으며 특히 50 cGy까지의 선량범위에서 선량별 미세핵 생성률의 최대값은 뚜렷한 선량-반응관계를 보였다. 선량-반응 관계식을 통해 볼 때 1 cGy의 부가적 선량은 100 사분자당 최대 2개씩의 미세핵을 추가로 생성시키는 것으로 나타났다. 화분모세포 미세핵 생성률의 방사선 지표성은 생물학적 방사선량 감시를 위한 필수선결사항일 뿐 아니라 공해물질의 생체 위해성 검증, 수질과 토양의 건전성 평가 등에 대한 응용성을 갖고 있다.
본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.
Herschel Key Program 중의 하나인 "Dust, Ice and Gas In Time (DIGIT)"의 관측 및 분석결과를 발표하고자 한다. 특히 DIGIT 천체들 중 Photodetector Array Camera and Spectrometer (PACS)로 관측된 별생성 초기 단계에 있는 embedded objects들의 FIR SED와 CO, $H_2O$, OH, [OI], [CII]의 FIR 천이선들의 공간분포와 생성기작을 분석한다. 뿐만 아니라, 원시성의 특성들($L_{bol}$과 $T_{bol}$)과 이들 각 분자/원자선에 의한 냉각률의 관계를 통계적으로 분석한 결과를 제시한다.
4.16kbps의 전송률을 갖는 음성 부호화기 구조에 관하여 기술한다. 제안된 음성 부호화기는 개방 회로 피치 검출기와 이로부터 생성된 pulse train을 코드북으로 갖는 CELP 부호화기이다. Pulse-Train codebook은 분석 프레임별로 부호화 및 복호화 양단에서 생성되며 음성의 피치 및 포만트 정보를 내포하고 있다. 구현된 PT-CELP는 random codebook 방식의 CELP에 비해 적은 크기로 codebook을 만들 수 있으며 음성의 특징을 충분히 반영하므로 합성된 음성의 음질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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