본 논문에서는 판소리 자동채보에 중요한 요소인 '합'과 '궁'의 위치 즉 마디를 인공신경망과 히스토그램을 이용하여 추정한다. 기존의 합과 궁을 추정하는 방법으로는 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용한 대표치 추정 윈도우와 칼만 필터를 이용하였다. 하지만 대표치 추정 윈도우를 구성하는 과정에서 단순히 15개의 특징벡터 각각의 평균을 이용하기 때문에 분별력이 떨어지고, 마디위치를 보정하는 과정에서 칼만 필터를 사용하면 전체음원이 길이가 짧을 경우 오차가 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서 제안한 마디 추정 알고리즘은 장단별로 최대 90%이상의 정확도로 마디를 추정할 수 있다.
pH를 달리한 수용액 및 농도를 달리한 염류수용액에서 평지 종실의 단백질과 phytate의 용해도를 측정하여 단백질로부터 phytate를 제거할 수 있는 조건을 검토하였다. 1. 평지종실의 단백질과 phytate의 용해도에 미치는 pH의 영향을 측정한 결과 단백질의 용해도는 pH 5.0에저 가장 은 20.9%로 등전점을 보였고, 그 보다 산성 또는 알칼리 쪽으로 갈수록 그 용해도가 증가되어 pH 11.5에서 94.%로 가장 높았다. Phytate의 용해도는 pH 6.0에서 가장 높았으며 (61.0%) 알칼리 쪽에서 더 급격히 감소되어 pH 11.5에서는 그 용해도가 1.3%였다. 2. 단백질과 phytate의 용해도에 미치는 염류의 영향을 보면 NaCl 수용액을 처리하였을 때 단백질의 용해도는 $pH\;6.0{\sim}8.0$ 이상에서 높은 값을 보였고, 염의 농도별 차이는 크지 않았다. Phytate의 용해도는 pH 6.0이하에서는 높았으나 그 이상의 pH에서는 급격히 감소되어 pH 8.0 이상에서 6.0% 이하로 떨어졌다. $CaCl_2$ 수용액 처리에서는 단백질 용해도가 $pH\;6.0{\sim}8.0$ 부근에서 최대치를 보이나 전 pH구간에서 큰 변화를 보이지 않았다. Phytate의 용해도는 $pH\;3.0{\sim}4.0$ 부근에서 최대치를 보이고 그 이상의 pH에서는 급격히 감소되어 $pH\;5.0{\sim}6.0$에서 7% 이하로 떨어졌다. 그리고 염의 농도가 높을수록 더 낮은 pH에서부터 감소를 보였다. $Na_2SO_3$ 처리에서 단백질의 용해도는 pH가 높아짐에 따라 계속 증가되어 pH 11.5에서 84% 이상이었고 phytate의 용해도는 $pH\;5.0{\sim}8.0$의 부근에서 최대치를 보이며 농도가 높을수록 더 높은 pH에서 최대치가 나타났다. 염의 농도에 따라 알칼리 쪽에서의 감소 양상이 달라졌다. 3. 저(低) $Ca^{2+}$이온 처리에서 phytate의 용해도는 pH 7.0 이상에서 $Ca^{2+}$이온의 농도별로 별차이 없이 낮았고 농도가 증가됨에 따라서 더 낮은 pH에서 최대치를 보였다. 단백질의 용해도는 pH 11.5에서 보면 $1mM\;Ca^{2+}$이온 농도에서 가장 높게 나타났다. 이상의 결과에서 증류수 또는 $1mM\;Ca^{2+}$수용액을 용매로 하여 pH 11.5에서 단백질을 추출하고 pH 5.0에서 침전시킬 때 평지종실단백질로부터 Phytate를 제거하는 효과가 가장 좋다는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 견직물에 강경한 촉감을 부여하여 한복지 뿐만 아니라 현대의 패션경향에도 부합되는 소재를 개발하고자 하였다. 견직물에 강경성을 부여하기 위하여 의마가공용 폴리우레탄 수지를 이용하여 수지농도와 큐어링온도에 따른 수지부착율을 조사하였고, 여기에 수반되는 물리적 특성의 변화를 살펴보았다. 또한 가공된 견직물의 세탁에 대한 내구성도 살펴보아 동시에 실용가능성도 검토하였다. 이상의 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 의마가공용 폴리우레탄 수지를 견직물에 처리할 경우 수지 농도가 증가할수록 수지 부착량이 증가하였다. 2. 열처리온도를 변화시켜 수지부착량의 변화를 살펴본 결과 열처리 온도가 증가할수록 수지의 부착량이 감소하여 본 실험에 사용된 수지의 적정 열처리 온도가 160-18$0^{\circ}C$인 것을 고려해 볼 때 견직물의 경우 17$0^{\circ}C$의 열처리 온도가 적절한 것으로 나타났다. 3. 수지 처리된 견직물의 역학적 특성치의 변화를 살펴본 결과 RT, EM, MIU값은 감소하는 경향을 가지며, LT, B, 2HB, G, 2HG, 2HG5값은 증가하는 경향을 나타내어 폴리우레탄 수지처리로 의마가공 효과를 갖는 견직물을 얻을 수 있었다. 4. 수지 처리된 견직물의 역학적 특성치는 물세탁 후에도 크게 변화가 없어 세탁에 대한 내구성을 지니고 있는 것으로 나타났다.
MPEG 및 H.263과 같은 동화상 압축 방식에 의하여 고 압축된 영상이 복원되었을 때 블록화 현상, 코너 이상치 (coner outliers), 링잉 잡음이 발생한다. 블록화 현상은 8x8 블록의 코너 (corner) 점에서 발생하는 잡음이며, 링잉 잡음은 영상의 에지 주변에서 발생하는 잡음이다. 그 이유는 MPEG 및 H.263이 8x8 화소 블록의 DCT 계수를 양자화 (quantization)하기 때문이다. 본 논문에서는 MPEG-4 및 H.263의 복원된 영상에서 발생하는 블록화 현상, 코니 이상치, 링잉 잡음을 줄이기 위해 기존의 저자들에 의하여 제안된 방법에 대한 주관적, 객관적 평가를 수행한다. 이 신호 적응형 후처리 방법은 압축된 데이터로부터 추출한 8x8 DCT 계수의 분포 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 적응적으로 양자화 효과를 (quantization effect) 줄인다. 블록화 현상은 1차원 수평 및 수직 저대역 필터에 (low pass filter) 의하여 줄게 되고, 링잉 잡음은 2차원 신호 적응 필터 (signal-adaptive filter)에 의하여 줄게 된다. 신호 적응형 후처리 방법과 MPEG-4 VM (verification model)의 후처리 방법에 대한 MSSM (Modified Single Stimulus Method)을 이용한 주관적 \ulcorner질평가, 객관적 화질평가 (PSNR), 계산량 복잡도 (complexity)에 관한 비교연구가 컴퓨터 실험에 의하여 수행된다. 컴퓨터 실험을 위하여 MPEG-4에서 입력으로 사용하는 시험용 비데오 시퀀스를 이용하였다. 주관적인 화질 평가에서 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 반면 객관적 평가와 계산량 복잡도 분석 측면에 있어서, 신호 적응형 후처리 방법이 MPEG-4 VM의 후처리 방법보다 우수한 성능을 보였다.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
1. 증체량 이유자돈 시부터 비육돈 완성기간까지 비육 전체 기간동안의 증체량은 다음과 같이 분석되었다. 처리별 암컷의 증체량은 생봉독처리 2구에서 99.08kg으로 가장 높았고, 생봉독처리 1구에서 99.08kg, 무처리구에서 95.88kg, 생봉독처리 3구에서 93.50kg 순으로 최고치와는 5.58kg의 차이를 보여주었으며 대조구와는 3.2kg 증체량이 높아 3.3% 증체율이 높았다. 거세돈에서의 처리별 증체중은 생봉독 처리 2구에서 102.23kg으로 가장 높았고, 다음은 생봉독처리 1구에서 101.79kg, 무처리구에서는 88.96kg, 생봉독 3처리구에서는 95.76kg의 순으로 나타냈다. 따라서 최고치와 최저치의 차이는 6.47kg으로 유의한 수준차(p<0.05)로 나타났으며 대조구보다는 3.2kg의 증체량 차이로서 암컷과 같은 수준으로 나타났다. 2. 사료효율 비육 전체기간 동안의 처리별 암수간 평균 두당 사료섭취량과 사료효율은 다음과 같다. 암컷의 평균 사료효율은 생봉독 처리 1구에서 2.55로 처리구중에서 가장 우수하였고, 다음은 생봉독처리 2구와 대조구에서 2.56으로 동일하게 분석되었으며, 생봉독 3처리구에서 가장 저조한 2.62의 순으로 분석되어 사료효율 0.07 차이로 2.3%의 차이를 보여주었다. 발육성적이 가장 높은 생봉독 2처리구에서는 255kg의 사료를 섭취하여 2.54의 최적의 사료효율을 보여주어 사료 효율면에서도 생봉독 2처리구에서 가장 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 3. 육성율 및 생산지수 폐사수는 생봉독 처리 3구에서 2두(자웅 각 1두)가 발생하여 육성율 95%로 처리구중에서 가장 저조하였고, 다음은 대조구 1두가 발생하여 육성율 97.5%를 보여주었는데 비하여 생봉독처리 1구와 2구에서는 폐사돈이 발생하지 않아 육성율 100%를 보여주었다. 생산지수는 대조구를 100으로 기준하였을 때 생봉독처리 2구에서 107.87로 가장 우수하였으며, 생봉독 처리 1구에서 106.22, 가장 저조한 처리구는 폐사수가 많은 생봉독 처리 3구에서 94.73으로 나타내었다. 이상과 같이 생봉독 처리 2구에서 가장 우수한 생산효과를 나타내었다. 4. 생산성 향상 효과 처리별 대조구(100) 대비 사료섭취량은 생봉독 처리 3구에서 97.22로 가장 낮았고, 기타 처리구는 1.19${\sim}$1.59의 처리를 보이고 있는데 비하여, 대조구(100) 대비 증체율에서는 생봉독 처리 2구에서 103.30으로 3.30%가 높았다.
최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.
송변전자동화시스템에서 사용하는 주장치 와 RTU간에는 무선 통신망으로 TRS(Trunked Radio System), CMDA(Code Division Multiple Access) 그리고 에어미디어망을 사용하고 있다. 특히 디지털 TRS기술인 유럽 전자 통신 표준기구인 ETSI에서 개발한 TETRA는 임대망인 CDMA와 에어미디어망과는 달리 비임대망으로 비용적인 장점을 가지고 있다. 본 논문은 송변전자동화시스템에서 주장치 기능을 하는 DNP3.0 주장치 서버와 RTU의 기능을 하는 FRTU간에 TETRA 망을 사용할 수 있도록 MFTG(Multi Function Tetra Gateway) Platform을 구현하였다.
WHO는 3월 11일을 기준으로 COVID-19를 유행병으로 선포하였다. 국내에서는 27,000명의 확진자가 발생하였으며, 전세계적으로는 5,000만명이 넘는 확진자가 발생하였다. 이처럼 COVID-19으로 인한 감염이 확산되면서 역학조사의 중요성이 다시 한 번 대두되고 있는 상황이다. 하지만 지난 대구 경북 사례를 시작으로 다수의 확진자가 발생하였고, 현재 역학조사 방식에 한계가 있음을 인지하였다. 이에 질병관리본부는 스마트시티 데이터허브 기술을 활용한 역학조사 지원시스템을 개발하여 역학조사에 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 역학조사 지원시스템의 일부로 대용량의 이동통신사 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 기반 역학조사 지원 시스템이다. 본 시스템을 통해 기존에는 어려웠던 이동통신사 데이터의 이상치 처리나 2명 이상의 접촉자가 발생한 핫스팟 지역 생성 등의 처리가 가능해졌다. 그 결과, 이상치 처리는 요청건당 30초, 핫스팟의 경우 평균 10분 이내에 처리할 수 있게 되었다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 역학조사에 접목하고 역학조사를 지원한 첫 사례로써, 빅데이터 시스템의 역학조사에 대한 실용적 활용 가능성을 제시하고 있다.
식물생장조절제(Plant Growth Regulators, PGRs)를 이용한 예초관리 방법이 들잔디 엽색 및 품 질에 미치는 영향을 규명함으로 잔디 적응력 관점에서 적합한 PGR 종류 및 살포수준을 파 악하고자 본 연구를 시작하였다. 실험은 들잔디 생육이 왕성한 시기인 6월(실험 I)과 7월(실험 II) 2회에 걸쳐 각각 다른 장소에서 실시하였다. 공시약제 처리구는 Type I PGR인 amidochlor 3 수준 및 mefluidide 3 수준 과 Type II PGR인 trinexapacethyl 4 수준, 그리고 무처리구를 포함하여 전체 11 처리구였 고, 실험구 배 치는 난괴법 4 반복으로 하였다. 공시한 3종류 PGR 모두 잔디엽색 및 품질에 통계적으로 유의한 차이 가 있었지만, PGR 종류.살포수준 및 생육 상태에 따라 처리효과는 다르게 나타났다. 잔디 엽색 및 품질 은 PGR 살포후 경과기간에 따라 점진적으로 억제되는 경향이었다. 처리 1주후 잔디품질은 대조구에 비 해 큰 차이가 없었지만, 2주에서 4주까지는 PGR 종류 및 살포수준에 따라 유의하게 감소하 여 0.08 ml/ $m^2$ 이상의 trinexapac-ethyl 처리구 및 1.20 ml/$m^2$ 이상의 mefluidide 처리구에서는 가장 크 게 나타났다. 처리 4주부터 대부분 처리구에서 잔디품질이 적정수준 이상으로 회복되기 시작하였다. 본 실험을 통해 잔디관리 수준에서 저관리 잔디지역은 0.08 ml/$m^2$ 수준의 trinexapac-ethyl 처리구가 장기간 생장억제 관점에서 실용성과 경제성 측면에서 들잔디 관리에 효율적인 것으로 판단되었고, 고관리 잔 디지역은 0.04~0.08ml/$m^2$ 수준의 trinexapac-ethyl 처리구 및 0.60~1.20 ml/$m^2$ 수준의 amidochlor 처 리구가 적합 한 것으로 판단되었지만, 계절에 따라 PGR 효과정도가 다르게 나타났다. 따라서, 잔디 관리 시 잔디의 생육상태, 예초 절감 기간, 잔디품질의 기대수준 및 적용할 수 있는 관리수준에 따라 적합한 PGR 종류 선정과 함께 살포시기 및 살포량을 효율적으로 결정하는 것이 필요한 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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