본 실험은 산양유 casein의 조성 및 분별 그리고 이화학적 성질에 관하여 연구하고자 산양유의 일반성분을 분석하고 초유와 정상유로 산 casein을 제조하였으며 chymosin 작용과 전기영동에 의한 분리특성 및 DEAE-cellulose column chromatography에 의한 분별을 실시하였다. 그 결과, 산양 정상유의 단백질, 지방, 유당 함량은 각각 2.70${\pm}$0.27%, 3.82${\pm}$0.51% 및 4.10${\pm}$0.29%이었으며 정상유 casein보다 초유 casein에서chymosin처리에 의해 더 많은 NPN 함량이 유리되었다. 우유 및 산양유 casein을 chymosin 처리하여 전기영동을 실시한 결과 casein 조성이 서로 다르게 나타났으며 그 분리양상 또한 차이를 보였다. 산양 정상유 casein을 0.03${\sim}$0.25 M NaCl linear gradient로 DEAE-cellulose column chromatography를 실시한 결과 명확히 분별되지 않아 농도 기울기를 달리한 0.08${\sim}$0.18 M NaCl linear gradient로 column chromatography를 실시한 결과 5개의 Peak로 분리되었고 그 비율은 각각 5.27%, 26.07%, 25.97%, 30.40%및 12.29%이었다. 또한, 순수한 동정, 특히 n-casein 분획을 확인하기 위하여 chymosin을 처리한 산양 정상유 casein을 동일한 조건에서column chromatography를 실시한 결과 6개의peak로 분리되었으며 그 비율은 각각 17.06%, 9.10%, 17.85%, 20.11%, 27.03% 및 8.85%로 나타났다.
한국산(韓國産) 소나무천연림(天然林)의 효과적인 현존량(現存量) 추정식(推定式)을 파악하기 위하여 4개(個) 지역형별(地域型別) 전형적인 수형을 가지는 임분(林分)을 대상으로 임분별(林分別) 10주(株)씩 총 40주(株)의 표본목(標本木)을 선정(選定) 벌목(伐木)하여 임분별(林分別), 부위별(部位別) 현존량(現存量) 추정식(推定式)을 3개(個) 상대성장식(相對成長式)(logWt=A+BlogD, logWt=A+B $1ogD^2H$, logWt=A+BlogD+ClogH)에 의하여 유도한 결과 전반적으로 logWt=A+BlogD-ClogH 식의 적합도(適合度)가 높았다. 그러나 고사지(故死枝)와 모구(毬果)의 경우 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高) 즉, 개체목(個體木)의 크기 인자와의 관계(關係)가 적은 것으로 나타났다. 실용성(實用性)을 고려하여 4개(個) 임분(林分) 전체의 표본목(標本木) 40주(株)에 대한 일괄상대성장식(一括相對成長式)을 유도하고 임분별(林分別) 회귀식간(回歸式間)의 분산(分散), 기울기, 절편(截片)의 차이 유무를 검정한 결과 흉고직경(胸高直徑)만을 독립변수(獨立變數)로 하는 경우 보다 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)를 독립변수(獨立變數)로 할 경우 지성형간(地城型間)의 차이를 어느정도 배제할 수 있었으나, 임분별(林分別) 회귀식간(回歸式間)의 분산(分散) 절편(截片)에서 유기적(有機的)인 차이를 보임으로써 4개(個) 임분(林分)에 대한 일괄상대성장식(一括相對成長式)의 작용은 적합하지 않은 것으로 나타났다.
분별증류법을 이용하여 폐유기용제를 회수하는 과정의 평형 및 반응 속도론적인 면에 대한 기초연구를 수행하였다. 산업용 유기용제로 가장 많이 사용되고 있는 toluene과 xylene으로 인공폐용제을 제조하였다. 증류된 용제의 순도를 GC를 이용하여 검증해 본 결과 회수율은 94~98% 범위로 매우 양호하였다. 평형론적 해석을 통해 증류반응에 대한 Gibbs 자유 에너지의 변화와 표준 엔탈피 및 표준 엔트로피의 변화를 산정하였으며 toluene과 xylene의 표준 엔탈피 변화값이 각각 44.833과 47.044kJ $mol^{-1}$ 로 이들 물질의 몰증발열과 유사한 값을 나타내었다. 한편 반응 속도론적으로 해석해 본 결과 증류반응에 대한 활성화에너지는 toluene이 3.281kJ $mol^{-1}$ 로 xylene의 2.699kJ $mol^{-1}$ 보다 다소 높았으며 이는 표준 엔탈피 변화값과 비교해 볼 때 평형시에 비해 증류중 에너지 소비가 십분의 일 수준임을 파악할 수 있었다. 분별증류로 회수한 용제의 순도 역시 우수하여 회수한 폐용제가 원용제를 부분적으로 대체할 수 있는 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 개체명 인식을 위해 CRF 모델을 이용해 분류를 수행했다. 개체명 후보를 개체명으로 식별에서 중의성 문제가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 중의성 문제 해결을 위해 학습 셋으로부터 패턴과 형태적 특성을 고려해 개체명 후보를 최대로 선택하고 선택된 개체명 후보의 중의성과 정확도를 높이기 위해 주변의 문맥 자질과 분별 확률 모델인 CRF를 이용해 중의성 문제를 해결한다.
질적인 속성을 양적인 계열로 전환하여 측정할 수 있는 도구를 개발하는 과정에서 서스톤, 리커트, 어의분별 및 커트만 척도 등을 많이 활용한다. 이 측도들 중 우리는 리커트 척도에 대해 알아보고, 응답이 애매한 리커트 척도의 자료를 퍼지화하는 방법을 제안하고 그 자료에 대한 분석 방법을 연구하려고 한다.
본 논문은 두 가지 비교 실험을 통하여 효과적 음성인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진 패턴 분류기인 SVM(Support Vector Machines)은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있다. 본 논문에서는 학습데이터 수에 따른 HMM(Hidden Markov Model)과 SVM의 인식 성능을 비교하고, 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 SVM을 이용하여 주성분해석과 독립성분분석을 적용하여 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 SVM은 HMM에 비해 적은 학습데이터에서도 높은 인식 성능을 보여주었고, 독립성분분석에 의한 특징 파라메터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 다른 특징 파라메터보다 인식 성능에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
최근에 제안된 WGAN(Wasserstein generative adversarial network)의 등장으로 GAN(generative adversarial network)의 고질적인 문제인 까다롭고 불안정한 학습과정이 다소 개선되기는 하였으나 여전히 수렴이 안되거나 자연스럽지 못한 출력물을 생성하는 등의 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분별기가 실제 데이터 확률분포를 보다 정확히 추정할 수 있도록 표본화 과정을 개선하는 동시에 분별기 함수의 립쉬츠 연속조건을 안정적으로 유지시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 제안 기법의 특성을 분석하고 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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