물은 생물체 내에 다량으로 존재하며 생체에서는 각종 생체물질의 이상적 용매와 생화학반의 반응물지로서 중요한 역할을 한다. 20년 간 축적된 기술력과 노하우로 양계장에 음수소독, 환경개선 등으로 농가 수익에 도움을 주고 있는 (주)소프트아쿠아(대표이사 장희정)는 수처리업계에서 큰 정평이 나 있다. 이번호에는 음수관리로 질병예방, 면역력 증강을 제안하는 (주)소프트아쿠아를 소개코자 한다.
양수와 음수의 취급이 처음으로 시작되는 제 7-단계 교과서들을 살펴본 결과 양의 부호, 음의 부호가 붙은 수를 읽는 방법과 유리수에 대한 일부 교과서의 정의는 재고해야 하며, 반대의 수 곧 반수를 정의하여 활용하는 것과 양수와 음수의 도입은 대소 관계를 다루는 곳에서 그 정의를 하는 것이 바람직함을 알 수 있었다. 연산에서는 양의 부호와 음의 부호가 붙은 수에 대한 가시적인 표현을 충분히 익히게 하여 초등학교에서의 연산 도입을 구체적이고 가시적으로 처리한 것과 같이 양수, 음수의 연산에도 그 방법을 연계하여 활용 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다고 생각되어 화살표(유향선분)를 사용하여 양수 음수를 가시적으로 도입한 후에 이들을 사용하여 초등학교에서의 계산 방법을 양수 음수까지 확장된 수에까지 그대로 적용한 학습 내용을 제시하였다. 그리고 제시한 학습 내용으로 지도를 하여본 결과 이와 같이 연계된 학습내용이 보다 바람직한 것임을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 상호작용 이동통신 사용자의 비직교 다중접속에서 강채널 사용자의 저하된 BER 성능을 향상하기 위해 음수의 상관관계 계수 B2S 사상을 제안한다. 먼저, 음수의 상관관계 계수 B2S 사상 수신기의 BER의 폐쇄형 표현식을 유도하고, 이상적인 완벽한 SIC 수신기와 양수의 상관관계 계수 수신기의 BER과 비교하여, B2S 수신기의 BER이 향상되었음을 보여준다. 또한, 이론적인 분석에 기초하여 SNR 이득을 구하여 음수의 상관관계 계수 B2S 사상 수신기의 성능 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 비음수 행렬 인수분해 기법을 기반으로 한 새로운 음성 검출 (Voice Activity Detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 비음수 행렬 인수분해를 통해 도출한 입력 기초 벡터와 잡음 기초 벡터 차이로 음성의 유무를 판단한다. 이때 최적의 문턱값을 찾기 위해 통계모델 기반의 음성검출기에 의해 추정된 잡음 구간에서 NMF 결과의 분포에 따라 최적화된 문턱값을 비음수 행렬기반의 음성 검출 알고리즘에 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 통계적 모델 기반의 음성검출기에 비해 6.75%의 성능향상을 가져왔다.
비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
양계인이라면 누구나 생독백신 접종 후에 나타나는 백신접종반응(기침 등 호흡기 증상)은 적으면서 백신접종효능(항제 형성능 및 질병방어효과)은 아주 우수한 그런 종류의 생독 백신이나 접종법을 찾게 마련이다. 국내의 경우 1일령 병아리에 대한 닭 뉴캣슬병 생독백신 접종이 의무화되어 있어 부화장에서 병아리 분양 시 분무백신기를 이용한 닭 뉴캣슬병 생독백신을 접종하게 되고, 또한 농장에서 닭 뉴캣슬병 추가백신 접종이나 닭 전염성 기관지염 백신 접종 시에도 분무접종을 실시하기도 하는 등 분무접종에 대한 경험은 누구나 가지고 있을 것이다. 그러나 음수접종법과 달리 분무접종 시 심한 백신접종반응을 경험하게 되는 양계인들도 쉽게 만나볼 수 있다. 생독백신은 음수접종법을 비롯하여 점안접종법 및 분무접종법 등 다양한 접종방법이 현재 야외농장에서 응용되고 있으며, 국내 육계사육 시에는 음수접종법과 분무접종법이 주로 사용되고 있다. 하지만 동일한 종류의 생독백신이라 할지라도 백선접종방법에 따라 백신접종 후 백신접종효능뿐만 아나라 백신접종반응에도 많은 차이를 보이게 되며 동일한 분무접종법이라 하더라도 어떠한 입자 크기의 분무기를 사용했는가에 따라서도 이러한 차이는 있다. 분무접종은 백신 바이러스가 비강,눈(harderian gland) 뿐만 아니라 상부 호흡기도에 직접적으로 작용을 하여 강력함 국소면역능을 유발하는 장점을 가지고 있으나 접종일령이나 접종 백신의 종류를 고려한 분무입자 크기의 선택이 제대로 이루어지지 않아 음수접종법에 비해 접종 부작용이 크게 나타나는 백신접종법으로 인식되어 있는 실정이다. 따라서 이번 호에서는 호흡기 질병의 예방 백신 분무접종에 대해 알아보고자 한다.
본 논문에서는 비음수 행렬 분해 필터 뒷단에 위너필터를 추가하여 배경음 분리 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 배경음이 혼재된 음성 신호의 경우 비음수 행렬 분해 기법으로 1차 분리된 신호에는 아직 완전히 분리되지 못한 부분이 잔류할 수 있다. 이러한 경우 위너필터에 의해 잔류하는 신호의 크기에 비례하여 줄여줄 수 있어 배경음 분리 또는 저감 효과를 기대할 수 있다. 실험을 통해 위너필터를 추가한 경우가 비음수행렬 분해 기법만 적용한 경우에 비해 저감 효과가 높은 것을 확인할 수 있었다.
부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.
수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.
본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 이용하여 문장을 추출하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장추출에 사용되는 의미 특징(semantic feature)이 비 음수 값을 갖기 때문에 잠재의미분석에 비해 문서의 내용을 정확하게 요약한다. 또한, 적은 계산비용을 통하여 쉽게 요약 문장을 추출할 수 있는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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