본 논문은 의료분야의 음성 인식 시스템의 발음모델의 성능 향상에 필요한 올바른 영어 단어 발음열을 얻고자 한다. 본 시스템의 텍스트는 의료 전문 용어인 영어와 한글의 조합으로 되어있어, 한국어 G2P 성능뿐만 아니라 영어 G2P의 성능도 중요한 문제가 되고 있다. 또한 본 시스템의 의료 음성 데이터가 한국 화자로써, 표기열이 영어식 발음 폰셋으로 변환되면 효율적이지 못하다. 이를 위해, 영어 G2P의 결과를 한국 화자에 적합하게 변환해주는 방법론이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 텍스트에서 영어만 추출한 후, 영어 G2P 프로그램(addttp, NIST)을 이용해 발음열을 구한다. 그리고 한국 화자의 실제 음성을 통해 얻은 정답 발음열을 구하여 서로 비교한다. 비교를 위해 각 발음열의 한 폰씩 정렬을 수행한 후, 삽입, 삭제, 대치 에러가 이러나는 쌍과 좌우 바이그램 정보를 추출한다. 마지막으로, 좌우 바이그램 정보에서 best1의 에러 패턴을 통해 모든 단어에 적용한다. 이 때, 최종적으로 실보다 득이 되는 에러패턴만을 추출, 적용한다. 실험에서는 26여개의 에러 패턴을 찾을 수 있어, 8%의 올바른 발음열을 추가적으로 얻는데 성공하였다.
단롤법 급속응고기술을 이용하여 제작한 ${(Nd_{0.8}Dy_{0.2})}_{12}Fe_{80}B_8$ 리본의 미세조직 및 자기특성에 미치는 디스크표면속도의 영향을 조사하였다. X-선 회절패턴으로 부터 $I_{410}/I_{006}$의 비를 계산한 결과, 리본의 이방화는 디스크표면속도($V_{s}$)가 느릴수록 우수하였다. 그러나, 리본을 분쇄하여 자장중에서 정렬시킨 분말의 잔류자속밀도는 디스크표면속도가 빨라짐에 따라 증가하여, $V_{s}=14.6m/s$에서 최대치를 나타낸후, 그 이상의 속도에서는 감소하였다. $V_{s}=14.6m/s$로 제작한 리본을 분쇄하여 자장중에서 정렬시킨 분말의 잔류자속밀도는 자장중에서 정렬시키지 않은 경우에 비해 약 10%높았으며, 이는 리본의 일부가 이방화되어 있기 때문인 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
정렬된 미세 패턴을 형성하는 기술은 차세대 전자소자를 제작함에 있어서 기틀이 되는 기반기술이기 때문에, 최근 더욱 미세한 패턴을 구현하기 위하여 많은 노력들이 이루어지고 있다. 그 중, 본 연구에서는 패터닝 공정에 있어서 비용이 저렴하고 단시간 내에 고해상도 미세패턴의 형성이 가능한 장점을 갖는 나노 패턴전사 프린팅 공정을 이용하였다. 투명하고 유연한 기판 위에 250 nm, 500 nm, 그리고 $1{\mu}m$의 선폭을 갖는 Pt 금속 라인 패턴을 성공적으로 형성하였으며, 벤딩기기를 사용하여 500회 벤딩평가 후 패턴의 파괴가 일어나는지에 대한 내구성을 평가하였고, 전자현미경을 통하여 분석하였다. 벤딩 전과 후의 패턴에 대한 손상 여부에 대하여 확인한 결과, 다양한 선폭의 금속 라인 패턴이 초기 상태와 변함없이 형상을 유지할 뿐만 아니라, 패턴주기 또한 안정적으로 유지됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 볼 때, 나노 패턴 전사 프린팅 공정은 다양한 금속 패턴을 형성하는데 매우 유용하다고 판단되며, 향후 차세대 유연 전자소자 또는 배선 및 인터커넥션 기술로 응용이 가능할 것으로 기대된다.
글래스(glass), 폴리머 또는 쿼츠와 같은 투명기판은 렌즈, 디스플레이, 광검출기, 광센서, 발광다이오드 및 태양전지와 같은 광 및 광전소자 분야에서 널리 사용되고 있다. 이러한 소자들의 경우, 광추출 또는 광흡수 효율을 향상시키는 것이 매우 중요하다. 그러나 투명기판의 경우, 약 1.5의 굴절율로 인해 표면에서 4% 반사가 발생되는데, 이러한 광학적 손실은 소자의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서, 글래스와 공기 경계면에서 발생되는 광손실을 줄이기 위한 효율적인 무반사 코팅이 필요하다. 최근, 우수한 내구성 뿐만 아니라, 광대역 파장 및 다방향성에서 무반사 특성을 보이는 서브파장 주기를 갖는 나노구조(subwavelength structures)의 형성 및 제작 공정에 관한 연구가 보고되고 있다. 이러한 나노구조는 경사 굴절율 분포를 가지는 유효 매질을 형성하기 때문에 투명기판 표면에서의 Fresnel 반사로 인한 광손실을 줄일 수 있다. 또한, 무반사 서브파장구조를 형성하기 위한 패터닝 방법으로, 간단/저렴하고 대면적 제작이 용이한 열적 응집 공정을 이용한 자가정렬된 금속 나노입자 형성 기술이 널리 사용되고 있다. 따라서 본 실험에서는 열적 응집현상에 의해 형성된 비주기적 금 나노입자 식각 마스크 패턴 및 유도결합 플라즈마 장비를 이용하여 글래스 기판 위에 무반사 서브파장 나노구조를 제작하였다. 금 나노패턴 및 제작된 글래스 서브파장 나노구조의 식각 프로파일은 주사전자현미경을 사용하여 관찰하였으며, UV-Vis-NIR 스펙트로미터를 사용하여 빛의 투과율을 측정하였다. 또한, 제작된 샘플들에 대해서, 표면 접촉각 측정 장비를 이용하여 표면 wettability를 조사하였다.
본 연구에서는 근신호로 부터 SMUAP의 패턴 분류를 위한 새로운 근신호처리 알고리듬을 제시하였다. 제안된 알고리듬은 spike 카운터를 이용한 의사결정 방법으로서 ISI의 조합 및 규칙성을 검사하고, 주파수 평면에서 SMUAP 파형을 정렬하였으며 FIR 필터링을 통하여 스파이크를 선정하였다. 실험결과 IBM PC/AT 상에서 $10{\sim}50%$ MVC에 대한 5초 동안의 침 전극으로 검출된 근신호로 부터 $5{\sim}9$개의 SMUAP를 분류하였으며 인식율은 55% 이상이었고 컴퓨터 수행시간은 2분이었다.
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
서열 상동성 분석은 생명현상에 관여하는 물질을 정렬, 색인하여 데이터베이스 하는 것으로, 생명정보학의 유용성을 입증하는 분야이다. 본 논문에서는 구조가 복잡한 진핵생물의 서열 패턴을 단백질 서열로 변환하기 위해 은닉마르코프모델을 이용하는 GenScan 프로그램을 이용한다. 서열상동성 분석 중 최소거리 탐색 문제는 문제의 크기가 커지면 계산량이 기하급수적으로 증가하여 정확한 계산이 불가능해진다. 따라서 유사한 아미노산간의 치환과 상이한 아미노산간의 치환 점수를 차등화한 점수표를 적용하고, 은닉마르코프모델 등을 적용해 정교한 전이 확률모델을 적용한다. 변환된 서열을 서열 상동성 분석을 위해 사용되는 blast p를 이용하여, 은닉 마르코프 모델을 도입함으로 인해 단백질 구조 서열로 변환하는 데에 있어서 우수한 기능을 제공함을 알 수 있다.
인간의 유전체 서열에는 유전체 단위반복변위(copy number variation, CNV)를 포함하는 다양한 유전적 구조 변이(genetic structural variation)가 존재하며, 이는 기능적으로 질병에 대한 감수성, 치료에 대한 반응, 유전적 특성 등과 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 대량의 짧은 길이의 DNA 서열 데이터를 이용한 새로운 CNV 검색 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스에 DNA 서열 데이터를 서열 정렬시켜 각 레퍼런스 시퀀스의 위치에 대한 서열 데이터의 출현 빈도 정보를 얻은 후, 출현 빈도 정보의 패턴을 분석하여 통계적 유의성을 갖는 1kbp 이상의 연속 영역을 CNV 후보 영역으로 추출한다. 또한 제안된 알고리즘을 효율적으로 지원하기 위한 서열 정렬 방식에 대한 비교 및 분석을 수행한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 비교적 낮은 커버리지의 기가 시퀀싱 데이터를 이용하여 반복되거나 결실되는 다양한 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 작은 사이즈의 CNV 영역에서부터 큰 사이즈의 CNV 영역까지 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출 할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비전 기술을 기반으로 원거리에서 2차원 바코드를 검출 할 수 있는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2차원 바코드의 위치 심볼을 찾는 근거리 검출을 먼저 수행하고, 만약 검출이 안 될 경우 원거리 검출로 전환된다. 원거리 검출은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 에지 지도, 영상 이진화, CCL(connect component labeling)을 순차적으로 수행하여 관심 영역을 설정한다. 설정된 관심 영역을 Bilinear Interpolation을 이용하여 확대한 후, 근거리 검출과 마찬가지로 위치 심볼 패턴을 검출하여 2차원 바코드 영역을 결정한다. 마지막으로 검출된 패턴 정보를 활용하여 역 투영 변환을 적용하여 패턴을 정렬하게 된다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존에 제안된 2차원 검출 알고리즘보다 약 2~3배정도 더 먼 거리의 바코드를 검출 할 수 있음을 보였고, 여러 개의 2차원 바코드 검출이 가능함을 보였다. 또한, 실내의 복잡한 환경에서도 강인한 검출 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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