본 논문에서는 class간의 변별력을 증가시키기 위한 유용한 방법인 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 한국어 숫자음간의 변별력을 높여 연결숫자 인식성능을 높이고자 하였다. 한국어 숫자음은 모두 단음절이며 또한 혼동가능성이 높은 숫자쌍이 존재하여 이것이 전체 인식률을 저하시킨다. LDA를 사용한 경우 숫자열 오인식률이 $8\%$ 감소하였다. 그리고, 음성특징 벡터의 차수를 감소시키고 LDA 사용전 보다 약간의 인식률 증가를 보였다. 그러나, 선형적인 방법으로 분리가 불가능한 class들의 분포가 존재할 때는 LDA를 사용하여도 변별력 향상은 기대하기 어렵다. 이와 같은 분포의 class사이의 변별력을 증가시키기 위해 between-scatter covariance matrix를 구할 때 class 사이에 혼동가능성 정도를 나타내는 weighting factor를 적용하였으며, 그 결과 숫자열 오인식률이 LDA 사용전보다 $9.7\%$ 감소하였다.
HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이타는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이타에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 그러므로 단순히 파라미터 수를 증가 시키는 것은 변별력 향상에 도움이 되지 않는다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준CMC(Confusion Model Selection Criterion)과 혼동 클래스 데이터를 구성하여 혼동 모델을 만들고 이것을 이용한 새로운 인식 방법인 RCM(Recognition using Confusion Models)을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 혼동되는 클래스 데이타의 구성으로 혼동 데이타 집합을 만들고 이것을 이용하여 별도의 혼동 모델을 훈련한 후, 혼동 모델의 확률을 해당 표준 모델의 확률에서 차감하여 해당 클래스 데이타의 오인식 가능성을 억제한다. 모델 선택 기준 CMC를 온라인 필기 숫자 데이타를 대상으로 실험하여 기존 모델 선택 기준인 ML, ALC2, BIC와 비교 분석한 결과, 제안한 방법인 CMC가 적은 파라미터로 좋은 결과를 보였으며, 제안한 혼동 모델 인식 방법인 RCM은 93.08%의 인식률을 보여 표준 모델만을 사용한 인식한 방법보다 정인식률이 약 1.5%향상되었고, 이는 오류의 17.4%가 감소된 결과이다.
음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.
상피상 혈관육종은 혈관에 생기는 육종 중 드문 변이이다. 이 종양은 대개 연부조직에서 발생하고, 뼈에서 발생하는 경우는 특히 드물다. 다발성으로 발생한 경우 이 종양은 이차성 골전이와 혼동될 수 있으며, 매우 치명적인 임상 진행을 보일 수 있다. 우리는 61세의 남성에서 다발성으로 발생한 상피상 혈관육종의 증례를 보고하고자 한다. 이 종양은 혈관성 파종으로 인해 발생한 것으로 추정된다. 엑스선 단순 촬영, CT 및 MRI에서 양쪽 하지 장골에 여러 개의 골융해성 병변이 관찰되었다. 이 중 일부는 골피질을 파괴하면서 연조직성 병변도 동반되었다. 초기 영상의학적 검사 결과로는 전이성 암종이 의심되어, PET-CT를 촬영하였다. 흥미롭게도, PET-CT에서는 이러한 병변들이 양쪽 하지 뼈의 반골, 장골, 경골을 따라 분포하고 있어, 혈관을 따라 파종할 가능성이 있는 혈관육종의 가능성도 확인되었다. 병리학적 소견에서 또한 처음에는 전이성 암종의 가능성을 고려하여 추가적인 면역 화학 염색 검사를 시행하였다. 그러나, 혈관성 표지자인 CD31, ERG 등의 검사 결과 강한 양성 소견을 보여 최종적으로 이 병변은 상피상 혈관육종으로 진단되었다. 이번 증례를 통해 뼈에 일차성으로 발생한 상피상 혈관육종에 대한 임상적, 영상의학적 특징을 정리하여, 진단적 혼동을 줄이고 더 나은 치료 방법을 제공하는데 도움이 될 것이다.
인터넷의 등장에 따른 사이버스페이스의 확장이 많은 변화를 야기하고, 특히 법 영역에서 현실세계의 법체계와 충돌하면서, '사이버스페이스와 법'에 관련된 문제는 우리나라 뿐만 아니라 세계 각지에서 21세기의 가장 중요한 이슈 가운데 하나로 부상하고 있다. 인터넷이나 컴퓨터와 관련된 기술발전의 속도가 빨라지고, 디지털화와 그 결과물인 디지털콘텐츠의 중요성이 증대되고, 전자상거래가 현실세계의 거래에 버금가는 영향력을 갖게 되면서 지적재산권 관련분야의 환경도 급변하고 있다. 특허, 상표, 저작권 등 지적재산권 이용형태의 다양화와 정보 유통형태의 혁신적 발전은 더 많은 정보의 자유로운 이용을 요구하는 이용자와 그러한 환경변화에 부응하는 보호를 요구하는 지적재산권자간의 충돌을 야기하고 있으며, 새로운 유형의 정신적 창작물에 대한 보호와 규율에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이런 상황에서 세계 정치, 경제, 법률을 이끌고 있는 미국의 지적재산권관련 법제의 전개상황을 면밀히 살펴보는 것은 우리의 이익을 지키기 위하여 필수 불가결한 활동이다.
본 논문은 중규모 어휘인 1500여 단어 실시간 화자 독립 단독어 음성인식 시스템에 대해서 기술한다. 음향 모델은 HMM을 이용하였으며, 음소 모델은 문맥종속 모델인 트라이폰을 사용하였다. 이 시스템은 텍스트로부터 쉽게 사전을 구성할 수 있는 유연성을 갖는다. 선정된 단어는 주식시장에 상장되어 있는 1456개의 회사명으로 비교적 혼동하기 쉬운 단어들을 많이 포함한 사전이다. 실시간 처리를 위한 알고리즘들 중 인식율을 크게 저하시킬 가능성이 있는 기법들은 제외하였다. 여기에 트리 빔과 음소 빔을 적용하면서 topN을 적용하였으며 새로운 스코아 캐쉬 기법을 고안하였다. 특별히 스코아 캐쉬 기법은 인식율에는 전혀 영향을 미치지 않으면서 계산량을 $38\%$나 줄여주었다. 이런 기법들을 적용하여 실시간 음성인식을 구현할 수 있었다. Intel 450M CPU가 장착되어 있는 리눅스 시스템에서 평균 1.98초의 응답 시간을 보였다.
가. 부검 1. 부검시 주의 사항 ◇ 시험계획서와 표준작업수순(Standard Operating Procedure)를 충분히 숙지한다. ◇ 부검소견기록지를 준비한다. ◇ 부검은 정해진 장소(부검실)에서 보호구를 착용한 후 실시한다. ◇ 부검책임자의 감독하에 실시한다. ◇ 동물번호를 반복해서 확인하고 다른 동물과의 혼동을 피한다. ◇ 외모와 내부장기 및 조직을 잘 관찰한다. ◇ 이상부위는 소견을 상세히 기록한다 (위치, 크기, 모양, 색깔, 경도, 단면 등). ◇ 소견 기술(description)은 표준용어를 사용한다. ◇ 조직의 기계적 손상, 건조, 자가융해 등의 artifact를 최소화한다. ◇ 시험물질의 성질, 투여경로, 임상관찰 결과 등 필요한 정보를 파악하고 작업한다. 2. 육안관찰의 일반적인 원칙 ◇ 독성평가는 부검의 완벽함과 정확성에 의존한다. ◇ 부검은 병리에서 자료생산의 시작단계다. ◇ 육안관찰은 조직의 선택과 삭정에 대한 기초와 방향을 제공한다. ◇ 변화는 크기에 관계없이 진단의 가능성을 최대화한다. ◇ 시험계획서에 명시된 조직 및 기타 병변을 철저히 관찰하고 채취한다. ◇ 부검시 폐기된 조직은 영원히 사라짐을 명심한다. (중략)
양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
본 연구는 고려시대 및 조선시대 고문헌에 출현한 녹나무의 기록을 고찰한 논문이다. 녹나무의 한자 표기인 '장(樟)' 자를 바탕으로 녹나무의 정의와 용도를 살펴보았고, 현대적 개념과의 오류 사례를 분석하여 다음과 같은 가능성을 제시하고자하였다. 첫째, 녹나무에 대한 정의와 사례를 분석한 결과, 현재 녹나무로 해석되는 남(枏) 남(楠) 예(豫) 장(樟) 가운데, '장(樟)'이 현대적인 개념의 녹나무에 가장 부합한 것으로 나타났다. 둘째, 과거의 기록에서 녹나무가 생육 불가능한 지역에 출현하는 모습을 확인하였는데, 녹나무는 대표적인 남부수종이니 녹나무가 아닌 다른 나무를 녹나무라 지칭한 오류로 사료된다. 셋째, 다른 수종과 오인한 사례들을 추적하여 기록을 고찰한 결과, 이규경의 "오주연문장전산고" 중 "침뇌변증설"에서 모감주나무와 혼동했을 가능성이 확인되었다. 이상 본 연구에서 살펴본 녹나무의 경우 외에도 여타 문헌에 나타난 오류 사례의 검증이 요구된다. 또한 현대의 성상별 기준과 문헌의 대조를 통해 선별하는 과정을 병행하여, 녹나무에 대한 새로운 가능성을 도출할 후속연구를 기대하는 바이다.
다양한 미생물에 대하여 높은 불활성화 성능을 지니고 있는 은(Ag)은 최근 환경 기술 분야, 나노 기술 분야 등에서 응용 가능성이 높아 큰 주목을 받고 있으며, 새로운 적용 제품들이 활발하게 연구, 개발되고 있다. 하지만 다양한 응용 연구에도 불구하고 정확한 항균 성능 및 기작에 대한 연구 결과와 이해가 부족하여 관련 연구자와 소비자들에게 논쟁과 혼동을 야기시키고 있다. 본 글에서는 기존 연구를 중심으로 은의 미생물 불활성화 성능과 기작, 다른 항균 물질과의 시너지 효과, 응용 분야 등에 대해서 정리, 검토하여 이에 대한 연구 및 개발에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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