Monilinia fructicola에 의해 감염되어 미이라화된 복숭아 열매로부터 Monilinia fructicola에 강한 항진균성 물질 chitinase 및 urease을 분비하는 방선균을 분리하였다 선발된 TH-04 균주는 배양적 .형태적 특성 세포벽 성분 및 세포내 당 성분을 분석한 결과 전형적인 Streptomyces속에 속하는 방선균으로 동정되었다. TH-04 균주는 Monilinia fructicola Colletotrichum gloeosporioides Magnaporthe grisea Rhizoctonia solani, Phytophthora capsici, Alternaria kikuchi-ana, Fusarium solani 및 Fusarium oxysporum 등 8종의 식물병원균에 대하여 항진균 활성을 나타냈다. 항생물질 생산을 위한 배양조건은 온도 $20^{\circ}C$, pH 7 및 배양기간 7일로 확인되었다.
본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
가는잎쇄기풀(Urtica angustifolia Fisch.)은 쇄기풀과(Urticaceae)에 속하는 다년생 초본으로 중약 또는 민간에서 동속 근연식물과 함께 전초를 담마라하여 류마치스성 동통, 산후의 산풍, 소아의 추풍, 경풍,담마진의 치료에 사용되고 있다. Rat에서 실험적 항당뇨 효과를 검토해본 결과 혈당강하 작용이 있는 본 식물로부터 그 혈당강하 성분의 분리에 앞서 식물화학 성분을 규명하고자 본 실험에 착수하였다. 가는잎쇄기풀 전초의 MeOH ex.를 CH$_2$Cl$_2$, EtOAc, n-BuOT 및 $H_2O$로 분획하고 각종 column chromatography를 통하여 다수의 화합물을 분리하였다. 각 화합물은 이화학적 성상 및 spectral data로부터 scopoletin, esculetin dimethyl ether(scoparone), sterol mixture, $\beta$-sitosteryl-3-o-glucoside, kaempferol-3-o-glucoside, quercetin-3-o-glucoside, kaempferol-3-o-rutinoside로 확인하였으며 그 외 다수의 화합물은 그 구조를 규명중이다.
폐 프린터의 발생량이 해마다 증가하고 있으며 이에 대한 재활용이 필요하다. 폐 프린터의 재활용에 있어서 다른 구성성분보다 기판의 처리가 문제가 된다. 본 연구는 폐 프린터의 기판을 재활용하는 데에 습식처리공정을 적용하기 위하여 먼저 전처리로 분쇄와 분리를 실시하였다. 기판을 1cm 이하로 분쇄한 다음 자력선별기를 이용하여 자성물질을 제거하고 비자성물질을 대상으로 4, 12, 40 mesh의 체를 이용하여 시료를 분리하였다. 전처리를 통하여 금속성분 특히 구리가 다량 함유된 12/40# 에 속한 시료를 대상으로 산에 의한 침출실험을 실시하였다. 실험 변수로는 산의 종류, 산 농도, 반응 온도, pulp density 등이었다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 선형적으로 흔합된 영상신호에 잡음이 첨가된 영상을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 적용하여 분리성능을 비교${\cdot}$검토하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법의 고정점 알고리즘은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 2개의 $512\times512$ 픽셀 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라스 분포의 잡음을 각각 이용하였다. 실험 결과, 원 영상을 분리하는 시간에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석보다 보다 빠르며, 복원성능에서는 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 더욱 우수한 특성이 있음을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 많이 첨가될수록 뉴우턴법의 FP-ICA와 할선법의 FP-ICA사이의 추출속도와 분리성능은 더욱 더 큰 차이가 있음도 알 수 있었다.
지구온난화 원인으로 지목되고 있는 $CO_2$가스를 저감시키기 위한 방안 중의 하나로 칼슘이나 마그네슘 등을 함유하는 천연규산염 광물의 탄산염화가 제안되고 있다. 전기로제강슬래그는 칼슘, 마그네슘 등 을 주성분으로 하는 규산염들로 구성되고 있어, 이 슬래그를 천연규산염 광물 대신에 탄산염화의 대상원료로 사용하면 $CO_2$가스저감은 물론 탄산칼슘과 같은 산업원료를 제조, 활용할 수 있는 가능성이 있다. 전기로제강슬래그 탄산염화에 의한 탄산칼슘 제조공정은 칼슘성분의 분리단계와 분리된 칼슘성분의 탄산염화단계로 구성된다. 슬래그 중의 칼슘성분 분리를 위한 초산침출 연구결과는 이미 보고되어 있으며 분리된 침출용액 중의 칼슘이온의 탄산염화는 고압의 $CO_2$가스 하에서도 반응속도가 매우 느린 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 보다 효율적인 침출 및 탄산염화 공정의 개발을 위하여 염산수용액 침출에 의한 칼슘성분 분리에 관한 실험을 수행하였으며 그 침출결과를 초산침출 실험결과와 비교, 분석하였다. 용액 중의 $Ca^{2+}$의 $CO_2$가스에 의한 탄산염화 반응에 대한 열역학적 자료를 통하여 용액의 pH에 따른 $Ca^{2+}$과 $CaCO_3$의 phase boundary를 고찰하였다. 슬래그 중의 칼슘성분 분리를 위해서는 염산이 초산에 비하여 더욱 효율적인 침출용매이며, 염산을 침출용매로 사용 시는 침출용액 중의 미반응산의 회수 및 재순환이 유리할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 효율적인 학습알고리즘을 가지는 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 할선법에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 500개의 데이터를 가지는 4개 신호들로부터 임의의 혼합 행렬에 따라 발생되는 혼합신호들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 학습 속도가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 더 우수한 학습성능의 독립성분분석이 가능하다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 512$\times$512의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상들을 실험하였다. 실험결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 설정되는 초기값에 덜 의존하는 학습성능이 있음도 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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