다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
명일엽 및 울금의 혼합사용이 고지혈증 개선에 효과가 있는 지를 규명하기 위하여 고콜레스테롤식이를 이용한 고콜레스테롤혈증과 poloxamer 407(P-407)의 복강투여로 유도한 고중성지질혈증에서 명일엽과 울금 추출물의 단독 또는 혼합투여 시 혈중 지질에 미치는 효과를 비교 분석하였다. 고콜레스테롤식이로 유도한 고콜레스테롤혈증 쥐에서 총 콜레스테롤 농도는 음성대조군에 비하여 명일엽군은 6.8%, 울금군은 22.1%, 복합조성물군은 28.2%의 감소효과를 보였다(p<0.001). HDL-콜레스테롤 농도는 실험군 간에 유의적인 차이를 보이지 않았다. LDL-콜레스테롤 농도는 음성대조군에 비교하여 명일엽군은 9.8%, 울금군은 28.8%, 복합조성물군은 35.6%의 감소효과를 보였다(p<0.001). 동맥경화지수(AI)와 심혈관 위험지수(CRF)는 음성대조군에 비하여 울금군 및 복합조성물군에서 유의적으로 감소하였다(각p<0.001). 간기능을 나타내는 GOT의 활성은 음성대조군에 비하여 울금군과 복합조성물군이 유의적으로 감소하였고, 특히 울금군의 감소폭이 커 정상대조군 수준까지 저하되었다(p<0.001). P-407로 유도한 고중성지방혈증 쥐에서 혈청 중성지방농도는 음성대조군에 비하여 명일엽 추출물의 경우 17.2%, 울금 추출물의 경우 19.7%가, 복합조성물 48.3%의 감소효과를 나타내었다. 이상의 결과를 요약할 때 명일엽과 울금의 복합추출물은 식이로 유도한 고콜레스테롤혈증 쥐에서 총 콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, AI, CRF의 감소효과를 보였고, P-407을 이용하여 유도한 고중성지방혈증 동물모델에서도 중성지방의 유의적인 감소효과를 보였다. 이러한 효과는 울금과 명일엽의 단독투여에 비하여 감소폭이 더 큰 것으로 나타나 이들을 조합한 새로운 기능성식품의 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 그러나 본 연구는 복합추출물의 단일농도 투여에 의한 혈중지질의 개선효과를 확인하는데 그쳤으므로, 향후 이들의 효과적인 투여농도와 작용기전을 밝힐 수 있는 계속적인 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
화자 전환 검출은 대화 중에 발성 화자가 다른 사람으로 바뀌는 시점을 검출하는 것을 의미한다. 이 과정에서 화자 중복, 화자 정보 표기의 부정확성, 데이터 불균형 등으로 화자가 바뀌는 순간을 검출하는 데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인식에 널리 사용되는 TIMIT 데이터를 가공하여 충분한 양의 훈련 데이터를 얻었으며, 화자가 겹치는지를 파악한 후에 화자 전환 여부를 판단하였다. 본 논문에서는 화자 겹침을 고려한 화자 전환 검출 시스템을 구축하기 위하여 다양한 접근법을 사용하여 성능을 평가하고 검증했다. 그 결과 화자 겹칩 영역을 제거하기 위해 X-Vector 구조와 유사한 형태의 검출 시스템과 화자 전환 검출 시스템을 모델링하기 위한 Bi-LSTM 모델을 제안하였다. 실험 결과 기준 시스템보다 상대적으로 각각 4.6 %, 13.8 % 성능 향상을 확인하였다. 또한, 실험 결과를 기반으로 텍스트 정보와 화자 정보 등을 고려한다면 좀 더 강인한 화자 전환 검출 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단한다.
가온 온실에서 재배하는 망고의 생육에 적합한 광도와 $CO_2$ 농도를 결정하기 위하여 위치 별 엽의 광합성속도를 정량적으로 측정할 필요가 있다. 본 연구에서는 어윈망고(Mangifera indica L. cv. Irwin)의 위치 별 엽 광합성속도를 측정하여 광도와 $CO_2$ 농도의 2변수 엽 광합성모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 상단부, 중단부, 하단부 엽의 위치에 따른 엽 광합성속도 측정은 LI-6400 광합성 분석 장치를 사용하였다. 광도 0, 50, 100, 200, 300, 400, 600, $800{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, $CO_2$ 농도 100, 400, 800, 1200, $1600{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$의 조합 조건에 해당하는 엽 광합성속도를 위치 별로 측정하였다. 광도와 $CO_2$ 농도에 대하여 Negative exponential 함수로 표현된 엽 광합성속도 모델을 곱하여 2변수 엽 광합성 모델을 구축하였다. 상단부 엽의 경우 엽 광합성속도는 광도 $400{\mu}mol{\cdot}^{-2}{\cdot}s^{-1}$, 중단부와 하단부 엽은 $200{\mu}mol{\cdot}^{-2}{\cdot}s^{-1}$에서 포화되는 것으로 나타났다. $CO_2$ 농도 $1600mol{\cdot}mol^{-1}$에서도 엽 광합성속도가 증가하여 포화되지 않는 특성을 보였다. 2변수 엽 광합성 모델의 검증 결과, 중단부에 비하여 상단부와 하단부엽에 대해서 높은 신뢰도를 갖는 것으로 나타났다. 추후, 위치 별 2변수 엽 광합성 모델을 활용하여 어윈 망고의 온실 재배 시 광합성을 극대화 할 수 있는 광도와 $CO_2$ 농도 조건을 결정할 수 있을 것이다.
본 연구는 농촌지역에 많이 보급되어 있는 50 마력급 트랙터의 견인 및 작업성능을 우리나라의 주요 수도 포장을 대상으로 컴퓨터 모의실험을 통해 예측하기 위해 수행되었다. 모의실험은 트랙터의 견인력에 영향을 미치는 토양인자와 차량인자를 포함하는 수학적 모델을 이용하였다. 토양의 물리적 특성은 우리나라 수도재배의 대표적인 지역 중의 일부라고 볼 수 있는 이리, 남양간척지, 아산만지역, 평택, 밀양, 상주, 김해, 김포, 안동, 안성, 음성, 강화지역 등에서 서로 다른 면 단위 지역을 선택하여 총 40개 지역에서 측정하였다. 40개 조사지역의 토성은 미사질양토(SiL)지역이 26곳으로 가장 많았으며 양토(L)가 5곳, 사질양토(SL)가 4곳, 미사질식양토(SiCL)가 3곳 등으로 조사지역의 대부분의 토양은 양질계통이었다. 이들 지역에서 경운정지 시기의 토양수분함량은 주로 20-40%의 범위이었으며, 드물게 20% 이하 지역과 50%가 넘는 지역이 한 두 곳 있었다. 용적밀도는 대부분의 조사지역에서 $1,500-1,700kg\;m^{-3}$의 범위이었다. 원추지수는 2부터 $12kg\;cm^{-2}$까지 넓은 범위에 걸쳐 나타났다. 전체 조사지역에서 시뮬레이션에 의해 예측된 트랙터의 견인력은 63-1,469 kgf까지 매우 넓은 범위에 걸쳐 분포하였으며, 아주 연약한 지역을 제외하고는 대부분의 지역에서 1,000 kgf 이상을 나타내었다. 한편, 시뮬레이션에 의해 트랙터의 경운작업 가능성을 조사한 결과, 대부분의 지역에서 트랙터에 의한 원활한 경운작업이 가능한 것으로 조사되었으나 안동과 남양만의 일부 지역에서는 트랙터에 의한 원활한 경운작업이 어려울 뿐만 이니라 경우에 따라서 는 트랙터 자체의 이동성 문제도 발생할 수 있는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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