본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.
일반적으로 안과 의사들과 안경사 등을 포함하는 시각 관련 전문가들은 시력 피검자에 대한 굴절력 측정시 약 30% 이상의 오류율을 가진다고 한다. 이는 검사를 행하는 전문가의 비 숙련도에 기인한다기보다는 그만큼 시각 관련 측정이 유동적이고 민감해서 정확한 측정값을 얻어내는 것이 어렵다는 것을 말해주는 것이다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용한 자동 시각 굴절력 측정 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘 제공과 유사한 음소 인식으로 인식률이 저하되며 이는 유사한 음소인식 오인식과 효율적 특징 추출 처리를 위한 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 음소 유사율 오류 보정 개선 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 음소는 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 인식률 향상 효과를 얻을 수 있었다. 이를 유클리디안 거리 측정법과 동적타임 워핑 시스템에 비교한 시스템 성능 평가 결과 1.2%의 향상된 97.91% 인식률을 보였다.
본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.
본 실험은 석탄재를 이용하여 합성한 인공제올라이트의 사료적 가치를 구명하기 위하여 천연 제올라이트와 동일한 수준으로 첨가 ·급여하여 육계의 생산성 및 장내 미생물, ND항체가등에 미치는 영향을 5주간 고찰하였다. 전기 3주 동안 사료내 조단백질은 21.5%, ME 3,100kcal/kg으로 하였고 후기에는 조단백질 19%, ME 3,100kcal/kg 수준으로 급여하였다. 처리구는 대조구(무처리구), 인공제올라이트와 천연제올라이트를 각각 1.5, 3.0%를 육계용 사료에 급여하였으며, 처리구당 4반복, 반복당 16수로 전체 320수를 공시하였다. 조사항목으로 증체량, 사료섭취량, 사료요구율은 주간별로 측정하였으며, 장내 미생물, 혈중 콜레스테를 및 ND 항체가는 실험종료시에 측정하였고 영양소 이용율은 실험 종료후 대사실험을 통하여 측정하였다. 증체량은 NZ 처리구에서 증가하는 경향을 보였으나 대조구와 통계적인 차이가 없었고 AZ 3.0% 처리구는 대조구에 비하여 현저하게 감소하였다(P<0.05). 사료섭취량은 처리구간에 차이가 없었으며 사료요구율은 AZ 3.0% 처리구에 비하여 NZ 3.0%가 현저하게 개선되었다(P<0.05). 제올라이트가 육계의 장내 미생물에 미치는 영향은 대조구와 차이가 없었으며 혈중 총콜레스테롤은 NZ 처리구가 감소하였다(P<0.05). 또한 NZ 처리구는 조섬유 소화율이 다른 처리구에 비하여 현저하게 증가하였다(P<0.05). 본 실험의 결과 인공제올라이트는 1.5% 급여구에서 대조구와 비슷한 결과를 얻었으므로 사료내 첨가수준은 1.5%로 사료된다.
본 논문에서는 양돈의 증체율을 영상 이미지를 이용하여 자동으로 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 양돈은 축사에서 사육되면서 육돈으로 출하하기 위해 양돈의 증체율이 목장주의 경제적 이익과 직결하기 때문에 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 따라서 양돈 개체별 증체율을 손쉽게 측정할 수 있는 방법이 요구되고 있어, 이를 위한 방법으로 양돈을 평면적으로 촬영하여 양돈의 증체율을 측정할 수 있는 영상 분석 알고리즘을 제시하였다. 또한 제시된 알고리즘을 구현하여 양돈의 표면적을 측정하여 이를 증체율로 표현할 수 있도록 구현하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 통하여 손쉽게 양돈의 개체별 증체율을 측정할 수 있게 됨으로써 농장주의 요구에 부응할 수 있게 되었다. 향후에는 표면적 계산하는 알고리즘을 향상시켜 실제 측정치와 동일한 값이 구해질 수 있도록 개선 작업을 진행할 예정이다.
본 연구는 효모(Saccharomyces cerevisiae)가 조사료의 반추위 미생물 분해 및 섬유소 분해 박테리아의 군집 변화에 미치는 관계를 검증하고자, 생효모 배양물 첨가 및 급여가 볏짚 소화율에 미치는 영향을 in vitro 및 in situ 실험을 통해 측정하였고, 볏짚 분해 시 볏짚 표면에 부착한 섬유소분해 박테리아 군집의 변화를 real-time PCR 방법을 이용하여 비교 분석하였다. 생효모 배양물의 첨가 수준(0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 및 1.0%)에 따른 볏짚의 in vitro 건물 소화율을 비교 하였을 때 첨가 수준이 증가 할수록 소화율도 점진적으로 높아 졌다. 특히, 생효모 배양물의 첨가 수준을 0.6% 이상으로 하였을 때 0.0, 0.2 및 0.4% 첨가보다도 확연한 소화율 증가를 보이기 시작하였다(p<0.05). 또한 효모배양물의 0.6% 첨가를 NaOH 4% 처리 볏짚 및 무처리 볏짚에 적용하여 소화율을 재평가하였을 때 두 가지 볏짚 모두에서 효모배양물 첨가에 의하여 볏짚 소화율이 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 생효모 배양물을 한국재래산양에 실제 급여에 의한 볏짚의 in situ 건물소화율을 24 및 48 시간 후에 관측하였을 때 NaOH 무처리 볏짚의 효모배양물 비급여구의 소화율이 가장 낮았고, NaOH 무처리 볏짚의 효모배양물 급여구, 4% NaOH 처리 볏짚의 효모배양물 비급여구, 그리고 4% NaOH 처리 볏짚의 효모배양물 급여구 순으로 소화율이 유의적으로 각각 증가하였다(p<0.05). 이는 NaOH 무처리 볏짚 및 4% NaOH 처리 볏짚 모두에서 생효모 배양물 급여에 의하여 in situ 건물 소화율이 유의적으로 증가함을 보여준 것이다(p<0.05). 그리고 볏짚을 효모배양물의 두 가지 농도로 볏짚을 분무 처리하여 in situ 소화율과 볏짚 표면 부착 섬유소분해 박테리아(F. succiongenes, R. flavefaciens, R. albus)의 군집 변화를 측정하였을 때 효모배양물 처리 농도가 증가함에 따라 소화율도 유의적으로 높게 나타났고(p<0.05), 동시에 이들 박테리아의 볏짚 표면 부착 군집도 효모배양물의 처리 농도 증가에 따라 증가 하였다. F. succiongenes과 R. flavefaciens는 배양 12 및 24시간 모두 처리농도에 따라 군락의 수가 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 그리고 R. albus도 배양 12 시간 처리농도에 따라 군락의 수가 유의적으로 증가하였고(p<0.05), 24 시간도 처리농도에 따라 증가 경향을 나타냈다. 따라서 본 연구는 효모 첨가는 조사료 소화율을 증진에 확실히 좋은 영향을 주며, 이것은 조사료 표면 부착 섬유소분해 박테리아의 군락 형성 증가에서 기인함을 보여준다고 사료된다.
자외선, $methyl-bis(\beta-chloroethyl)$ amine 등과같은 물리적 및 화학적인 mutagenic agents를 처리함으로써 페니실린을 생산하는 많은 mutants를 분리하고 그 균주들의 페니실린 생산율을 측정하여 우수한 페니실린 생산균주의 개발을 위한 연구가 진행되었다.(중략)
LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.
본 연구는 교각의 국부 세굴심 추정 공식들의 정확성과 적용성을 분석하고, 현장 상황에 적합한 공식을 선정하기 위한 연구이다. 이를 위해 비교적 널리 알려진 26개의 세굴심 추정 공식들을 선정하였다. 이들 선정된 공식들을 미 지질조사국에서 작성한 교각 세굴 데이터베이스(BSDMS)에 수록된 493개 교각 세굴 측정값들 중에 246개의 측정값들에 적용하여 각 공식들의 우열을 검토하였다. 각 공식들을 이용하여 계산한 세굴심과 측정 세굴심을 비교하여 각 자료별 불일치율을 계산하였다. 계산된 불일치율을 통계 처리하여 불일치율의 기하 평균과 기하 표준편차를 구하여, 각 공식의 우수성과 적용성을 검토하였다. 또한, 각 공식들을 구성하는 주요 변수들을 분석하고, 각 변수의 변화에 따라 세굴심 추정치가 어떻게 변화하는가를 분석하였다. 분석 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 상당히 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 실측치보다 세굴심을 과대 추정한다는 의미이다. 정확성의 면에서 보면 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 우수한 공식들이다. 이런 점에서 CSU (HEC-18) 공식, Chitale 공식과 Larras 공식, Hancu 공식 등이 차례로 우수한 공식으로 들 수 있다. 연구 결과는 또한 기존의 여러 연구에서 좋은 결과를 보인 Froeclich 공식이 세굴심을 대체적으로 과소 추정하는 경향이 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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