인터넷의 발전은 대량의 정보를 양산하였고, 이러한 대량의 정보 집합 내에서는 비슷한 정보가 재활용 되거나 반복되는 정보중복문제를 가지고 있다. 중복되는 정보들로부터 사용자에게 원하는 정보를 신속히 검색할 수 있도록 하는 정보 요약에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)에 의한 문서의 의미특징을 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다중문서가 포함하고 있는 문서들 간의 고유구조를 문서요약에 이용하여서 요약의 질을 높일 수 있고, 주제와 문장 간의 유사성과 다양성 고려하여서 쉽게 과잉정보를 제거하여 문장을 요약할 수 있는 장점을 갖는다.
목적: 젊은 흡연자 및 비흡연자에서 찬물자극 후 심근혈류 예비능을 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정한 후 비교함으로써 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능저하를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 젊은 흡연자 9명($23.8{\pm}1.1$세; $6.6{\pm}2.5$ pack-years) 및 비흡연자 9명($23.8{\pm}2.9$세)에 대하여 안정상태 및 찬물자극 후, 그리고 아데노신 주입 중에 $H_2^{15}O$를 순간주사하고 동적 PET영상을 획득한 뒤, NMF 방법으로 입력 방사능곡선 및 조직 방사능곡선을 처리하여 심근혈류량을 산출하였다. 결과: 흡연자군 및 비흡연자군 사이에 심박수혈압곱 및 안정시 혈류량에는 유의한 차이가 없었다. 그러나, 찬물자극 자극 후에는 심근혈류가 흡연자군에서 비흡연자군에 비하여 유의하게 낮았으며(흡연자군 심근혈류 : $1.25{\pm}0.34$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$1.59{\pm}0.29$ ml/g/min ; p=0.019), 특히 안정시 심근혈류에 대한 찬물자극 후의 심근혈류의 비(내피세포 기능에 의한 심근혈류의 예비능)도 흡연자에서 유의하게 낮았다(흡연자군=$90{\pm}24%$, 비흡연자군=$122{\pm}28%$ ; p=0.024). 한편, 아데노신 주입시의 심근혈류는 두군 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았다(흡연자군 심근혈류=$5.81{\pm}1.99$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$5.11{\pm}1.31$ ml/g/min ; p=NS). 결론: 젊은 흡연자에서 찬물자극 후에 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정하여 산출한 심근혈류의 예비능이 젊은 비흡연자에 비하여 감소되어 있어서 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능장애를 확인할 수 있었다.
본 연구는 인간 각질형성 세포주를 이용하여 피부 표면의 산성화를 조절하는 물질을 발굴하고, 이를 통해 각질층의 보습 능력 및 피부 장벽 기능에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행되었다. 꿀풀은 아프리카 북서부 및 북미에 널리 분포하는 허브 중 하나로 세포사멸, 항산화 및 항염에 대한 효능이 연구되어 왔다. 하지만 NHE1의 발현 조절 및 피부 장벽기능 회복에 대한 연구는 진행되지 않았다. 꿀풀의 피부 pH 조절 효과를 확인하기 위하여 꿀풀의 활성 성분 분석 결과 로즈마린산과 카페인산이 검출되었다. 꿀풀과 이것으로부터 검출된 성분인 카페인산은 인간 각질형성 세포주인 HaCaT 세포에 고농도(100 ㎍/mL 또는 100 µM)를 처리한 결과 독성을 보이지 않았다. 노화된 피부에서는 각질층의 산성 pH를 유지하기 위한 나트륨-수소 이온 교환 펌프(NHE1)의 발현감소가 나타나는 것으로 알려져 있으며, 이러한 이유로 노화 피부에서 나타나는 피부 장벽 기능 회복의 저하에 중요한 원인으로 작용할 것으로 추측된다. 꿀풀 추출물 및 카페인산은 각질형성 세포에서 NHE1의 발현을 증가시켰으며, 자연 보습 인자 전구체인 필라그린과 세라마이드 합성 효소인 serine plmitoyl transferase (SPT)의 발현을 증가시켰다. 또한, 직접적인 pH 조절 효과를 확인하기 위해 각질형성 세포 내/외 pH 수치를 측정한 결과 꿀풀과 카페인산은 세포 외부 pH를 감소시켰다. 위 결과들을 종합해 볼 때, 꿀풀과 카페인산은 NHE1 조절을 통해 피부 pH를 조절할 수 있고, 자연 보습 인자(NMF)와 세라마이드 합성을 증가시켜 피부 장벽 기능 회복을 도울 수 있을 것으로 추측된다. 이러한 결과는 꿀풀과 카페인산이 피부 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 보여주며, 이를 활용한 새로운 피부 보호 제품 개발에 대한 토대가 될 수 있다.
천연기념물 수림지는 자연의 역사와 가치가 내포된 문화유산이자 자연유산이지만 산업화와 도시의 무분별한 확대로 생육환경이 악화되고 있어 천연기념물로 지정된 숲의 온전한 생태계 보전 및 관리를 위해서는 산림군집구조 특성의 구명이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 제주도 천연기념물 수림지인 제주 평대리 비자나무 숲과 제주 납읍리 난대림을 대상으로 식생유형을 분류하고 유형별 층위 구조, 종다양도 분석을 통해 군집구조 특징을 구명하고자 하였다. 식생 유형 분류 결과 군락군 수준에서 까마귀쪽나무 군락군으로 구분되었으며, 군락 수준에서는 비자나무군락과 종가시나무군락으로 구분되었다. 비자나무군락은 이나무군과 홍지네고사리군으로 세분되었고, 종가시나무군락은 산쪽풀군과 가는쇠고사리군으로 세분되었다. 중요치 분석 결과, 교목층에서 식생유형 1(까마귀쪽나무군락군-비자나무군락-이나무군)과 2(까마귀쪽나무군락군-비자나무군락-홍지네고사리군)는 비자나무가, 식생유형 3(까마귀쪽나무군락군-종가시나무군락-산쪽풀군)과 4는(까 마귀쪽나무군락군-종가시나무군락-가는쇠고사리군) 종가시나무의 중요치가 높게 나타났다. 종다양도 분석 결과, 식생유형 1은 2.866, 식생유형 2는 2.716, 식생유형 3은 2.222, 식생유형 4는 2.326로 나타났다. 본 연구 결과 식생유형별 차별화된 관리 방안 마련이 필요할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 자외선 조사를 병행하여 녹차 추출물의 식이공급을 10주간 공급한 무모생쥐 (UV+1%GTE군)의 표피 보습과 filaggrin 의 대사물질 및 관련 효소인 PAD3의 발현 및 함량 변화를 정상대조군 (UV-군) 및 자외선 조사군 (UV+군)과 비교 분석하였으며 결과는 다음과 같다. UV+군의 피부 보습은 UV-군보다 유의적으로 낮은 반면 UV+1%GTE군 의 피부 보습은 UV+군에 비해 유의적으로 높았고, UV-군에는 미치지 못하였다. UV+군의 profilaggrin 함량은 UV-군과 유의적인 차이가 없었으나, filaggrin의 함량은 UV-군에 비해 유의적으로 낮았다. UV+1%GTE군 에서 profilaggrin은 UV- 및 UV+에비해 현저히 높았고, filaggrin은 UV-군과 유사한 수준으로 높았다. UV+군의 PAD3 효소 발현은 UV-군에 비해 유의적으로 낮았다. UV+1%GTE군은 UV+군에 비해 유의적으로 높았으며, UV-군에 비해 높았다. 자연보습인자의 주요 아미노산인 serine 및 glycine, alanine의 함량은 UV-군과 UV+군간 유사하였으나 UV+1%GTE군에서는 UV- 및 UV+군에 비해 현저히 높았다. UV-군과 비교하여 UV+군의 피부 보습함량이 낮게 측정된 것에 비해 유리아미노산 함량에는 변화가 없어 자외선에 따른 피부 보습에 관여되는 또 다른 메커니즘인 표피 지질함량 분석과 함께 녹차추출물의 효과에 대한 연구가 추후 이루어질 필요성이 있다. 그러나, 결론적으로 자외선 조사와 병행된 녹차 추출물 식이 공급은 (pro)filaggrin의 함량 및 PAD3의 발현이 높게 나타남에 의한 표피 유리아미노산의 함량이 높아 궁극적으로 자외선 조사에 의해 야기된 피부건조를 완화시켰다.
이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.
본 연구에서는 일반대중들이 쉽게 접할 수 있는 뉴스 기사 데이터와 항만 연구자들의 인사이트가 반영된 국내 학술지 초록 데이터를 통하여 다양한 시각에서 항만안전에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구의 의의는 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 있는 현 시대에 맞는 새로운 방식인 온라인상의 빅데이터를 활용한 분석을 통해 새로운 시각에서의 항만안전과 관련된 위험요인을 탐색하고자 함에 있다. 본 연구에서는 파이썬을 활용한 NMF기반의 토픽모델링을 실시하여 데이터별 주요 토픽을 도출한 후 각 토픽에 대한 의미분석을 실시하였다. 뉴스 기사 데이터에서는 주로 항만안전 위험요인 중 자연적 요인, 환경적 요인이 도출되었고 학술지 초록 데이터에서는 보안적 요인, 기계적 요인, 인적요인, 환경적 요인, 자연적 요인이 도출되었다. 이를 통해 항만안전의 회복탄력성 강화 등 국내 항만의 안전강화전략 필요성, 항만안전에 대한 일반대중들의 시각을 넓히기 위한 안전의식개선 필요성, 항만산업 환경이 안전하고 전문화된 성숙한 항만으로 발전할 수 있는 정책적 차원과 인식적 차원의 연구를 진행할 필요성을 도출하였다. 결과적으로 일반대중들의 시각과 항만 연구자의 시각에서 두드러지게 나타나는 항만안전 위험요인을 탐구함으로써 국내 항만이 항만안전을 위해 개선해야할 주요 요인들을 밝혔고 항만의 안전성확보가 더욱 중요해지는 시점에서 기존의 항만에서 항만안전 문화를 가진 성숙된 항만으로 발전하기 위한 기초자료를 제공하였다.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
인터넷의 급속한 확산과 대량 정보의 이동은 문서요약을 더욱 필요 하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해로 얻어진 비음수 의미 가변 행렬과 의미특징의 포괄적 중요도를 이용하여 문장을 추출하여서 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 인식 과정과 유사한 비음수 제약을 사용한다. 이 결과 주제의 군집방법이나 잠재의미분석을 사용한 비지도 학습방법에 비해 더욱 의미 있는 문장을 선택하여 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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