최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.
국내 원전의 주종인 가압경수로를 대상으로 스펙트로메트리 기법에 의한 감마, 중성자 그리고 베타 방사선장에 대한 특성조사를 수행하였다. 감마선장의 경우, HPGe 반도체 검출기로 구성된 휴대용 감마 스펙트로메타를 사용하여 측정한 결과, 평균 에너지 값의 분포는 가동정지중일 때 원전의 격납용기내에서 $440{\sim}780keV$, 가동중일 때 원전의 보조건물내에서 $280{\sim}760 keV$로 나타났다. 가동중인 원전의 격납용기내 operation deck를 중심으로 5개 지점에 대하여 BMSS (Bonner Multiple Spectrometry System)을 사용하여 중성자선장을 조사하였다. BUNKI 코드를 사용하여 측정스펙트럼을 분해하였으며, 측정 장소에서의 평균 에너지 값의 분포는 $20{\sim}210 keV$이었다. 베타피폭원인 오염에 대하여 가동정지 상태인 원전의 격납용기내와 보조건물의 총 14개 지점의 고방사성 오염지역에서 smearing 시료를 채취하여 표면장벽형 Si 반도체검출기를 사용하여 에너지 스펙트럼을 측정하였다. 그 결과 부식생성물 $^{60}Co$에 의한 베타 에너지가 지배적인 것으로 나타났다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
근적외선스펙트로메타는 토양의 성분을 측정하는 새로운 기술로 발전하고 있다. 작물이 요구하는 토양의 인산 함량을 측정하는 데는 시간이 많이 소요되며, 침출액과 침출조건에 따라서 다르기 때문에 어려운 성분이다. 그러나 근적외선 방법을 이용하여 표준곡선을 정확하게만 만들어, 표준곡선 작성 시 Wiliams의 상관계수안내를 이용하면 상관계수의 수치에 따라서 토양의 총인산과 유효인산을 측정하는데 간편하게 이용할 수 있다. 또한 근적외 기술은 정밀도를 향상하면 포장 현지에서의 토양검정에도 쉽게 이용할 수 있는 쉬운 기술로 생각된다.
국내 석탄화력발전소에서 발생되는 비산석탄회의 방사능 농도 분석을 수행하였고 재활용을 위한 방사능 함량의 유해도를 평가하였다. TBP 용매추출법과 알파스펙트로베타를 사용하여 비산석탄회에 존재하는 우라늄 동위원소($^{238}U,\;^{235}U,\;^{234}U$)의 방사능 농도를 측정하였으며, 감마스펙트로메타를 사용하여 $^{226}Ra,\;^{232}Th,\;^{40}K$ 등의 방사능 농도를 결정하였다. 우라늄 동위원소의 농도측정 결과 $^{238}U,\;^{235}U,\;^{234}U$의 방사능 농도는 평균적으로 각각 116.1, 5.01, 및 121.2 Bq $kg^{-1}$으로 나타났으며, $^{234}U/^{238}U$의 방사능 농도비는 $1.04\;{\pm}\;0.03$ 로서 자연상태의 토양중 방사능 농도 비인 1.14 와 유사하였다. 동일시료에 대한 감마측정 결과 $^{226}Ra,\;^{292}Th$ 및 $^{40}K$의 방사능 농도는 각각 $101.7\;{\sim}\;113.9,\;39.5\;{\sim}\;54.2$, 및 $315.0\;{\sim}\;990.6$ Bq $kg^{-1}$ 으로 나타났다. $^{226}Ra,\;^{292}Th$ 및 $^{40}K$ 동위원소의 농도를 사용하여 재활용 목적으로서의 비산석탄회의 방사능 함량 유해도를 평가하였고, 그 결과 본 연구의 대상물질인 비산석탄회의 방사능 함량은 허용기준치 이하로 나타났다.
기존의 TBP 용매 추출법을 토대로 간단하고 정밀한 환경시료중 우라늄 동위원소 분석법을 개발했다. 질산-불화수소를 가해 토양시료를 분해하였고 TBP와 $CCl_4$등의 유기용매 혼합비율을 조절하여 우라늄을 수층에서 유기 층으로 추출하였으며 8 M HCl를 사용하여 토륨성분을 제거한 후 1 M HCl로 우라늄성분을 유기 층에서 수층으로 역 추출하여 우라늄만을 순수분리하였다. 기존의 전기전착 용액에 DTPA 착화제를 첨가한 새로운 전기전착 용액을 개발하여 최적의 우라늄 전착조건을 설정하였다. 수립된 우라늄 동위원소 분석법을 IAEA Reference 시료에 적용하여 개발된 분석법에 대한 신뢰성을 검증하였다.
본 연구에서는 음이온 교환수지와 Sr-Spec 수지를 사용하여 $^{90}Sr,\;^{241}Am$ 및 Pu 동위원소들에 대하여 축차적으로 분리하는 정량법을 제시하였다. Pu 동위원소는 음이온 교환수지를 이용하여 분리하였다. 아메리슘 및 스트론튬은 옥살산 공침법을 사용하여 토양 메트릭스 성분으로부터 분리하였다. 아메리슘은 철공침법을 사용하여 스트론튬으로부터 분리한후 음이온 교환수지를 사용하여 란탄나이드 성분으로부터 순수분리하였다. 스트론튬은 Sr-Spec 수지를 사용하여 순수분리하였다. Pu 및 Am 동위원소는 알파스펙트로메타로 정량하였고 Sr-90은 액체섬광계수기를 사용하여 베타선을 측정하였다. 본 연구에서 고찰된 $^{90}Sr,\;^{241}Am$ 및 Pu 동위원소 분석법을 IAEA 기준시료에 적용하여 분석법의 타당성을 검증하였다.
수산물 가공 공장에서 배출되는 게 껍질 폐기물로부터 Chitin을 추출하고 탈아세틸화하여 Chitosan(Cs)을 제조하였다. 이 Cs를 초산 용액중에서 용해한 후 Itaconic acid를 첨가하고 Ceric ammonium nitrate(CAN)를 반응 개시제로 사용하여 Graft-copolymerization 하였다. 본 연구에서는 Cs에 첨가하는 Itaconic acid와 CAN의 농도, 반응온도, 반응시간의 영향에 따른 최적 중합 조건을 도출하고 이 Grafted-copolymer-의 폐수중의 CODcr 유발물과 구리 이온의 제거 능력을 연구하였다. 여기서 CODcr과 구리이온의 제거능력시험에 사용한 폐수는 도광 공장 폐수를 사용하였고, Graft-copolymerization으로 합성된 이 중합체의 동정에는 적외선 스펙트로메타를 사용하였다. 이상의 실험 결과 Graft율은 Cs에 Monomer로써 Itaconic acid를 0.25M농도로 첨가하였을 때, CAN은 $3.5{\times}10^3M$, 반응 온도는 $40^{\circ}C$ 그리고 반응시간은 4시간일때 가장 높았다. 또한, Cs과 Itaconic acid grafted chitosan(CsIa), Cationic polymer를 사용하여 폐수중 유기물과 금속이온의 제거 실험을 한 결과 상등액의 CODcr과 구리 이온 제거율은 Cs와 Cationic polymer 보다CsIa가 보다 효과적이었다. 이것은 합성한 CsIa가 양쪽성 고분자이기 때문이다.
한국 토양에 존재하는 $^{137}Cs$ 방사능 분포에 관한 연구를 수행하였다. $^{137}Cs$ 방사능 농도를 결정하기 위하여 남한지역 17개 지점에 대하여 20cm 깊이로 토양을 채취한 후 감마스펙트로메타를 이용하여 $^{137}Cs$ 방사능 농도를 결정하였다. 야산지역과 숲속에 대한 $^{137}Cs$의 평균 농도는 각각 $1,058{\pm}322$ Bq $m^{-2}$ 및 $2,501{\pm}499$ Bq $m^{-2}$로, 숲속의 $^{137}Cs$의 농도가 야산지역보다 약 두배정도 높은 수치를 보였다. 인위적 교란이 없는 지역에서 토양깊이 변화에 따른 $^{137}Cs$ 분포는 토양깊이가 증가할수록 지수함수적으로 감소경향성을 나타내었다. $^{137}Cs$ 농도 분포에 영향을 미치는 여러인자를 조사한 결과 유기물 함량이 $^{137}Cs$의 토양 침적에 중요한 작용을 함을 알 수 있었고 강수량, 점토의 함량 및 pH과 같은 인자들은 $^{137}Cs$의 토양 침적과 상관관계가 거의 없슴을 발견 할 수 있었다.
본 눈문에서는 퍼지 벡터양자호를 이용하여 음성을 합성하는 방법을 제시하고,원음에 가까운 합성음을 얻기 위하여 퍼지벡터양자화의 성능을 최적화 하는 Fuzziness갑의 선정방법을 연구한다. 퍼지벡터 양자화를 이용하여 음성을 합성할때, 분석단에서는 입력 음성패턴과 코드북의 음성패턴의 유사도를 나타내는 퍼지 소속함수값을 출력하고, 합성단에서는 분석단에서 얻은 퍼지소속 함수값, fuzziness값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산식을 이용하여 음성을 합성한다. 시뮬레이션을 통하여 벡터양자화에 의해 합성된 음성과 퍼지 벡터양자화에 의해 합성된 음성을 코드북의 크기에 따라 비교한 결과, 퍼지벡터양자화를 이용한 음성합성의 성능이 코드북 크기가 절반으로 줄어도 벡터양자화에 의한 성능과 거의 같음을 알수 있다. 이것은 VQ(Vecotr Quantiz-ation)에 의한 음성합성 결과와 같은 성능을 얻기 위해서 퍼지 VQ를 사용하면, 코드북 저장을 위한 메모리의 크기를 절반으로 줄일 수 있음을 의미한다. 그리고 SQNR을 최대로 하는 퍼지 벡터양자화를 얻기 위한 최적 Fuzziness값은 음성분석 프레임의 분산값이 크면 작게 선정해야 하고, 작으면 크게 선정 해야함을 밝혔다. 또한 합성음들을 주파수 영역의 스펙트로그램에서 비교한 결과 포만트 주파수와 피치주파수에서 퍼지 VQ에 의한 합성음이 VQ에 의한 것보다 원 음성에 더 가까움을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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