• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.210-216
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• 2005

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.370-373
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• 2005

We have developed Hybrid algorithm for yellow sand detection. Hybrid algorithm is composed of three methods using infrared bands. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11\mu m\;and\;12\mu m$ (BID _1), through which help distinguish the yellow sand from various meteorological clouds. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7\mu m\;and\;11\mu m$ (BID_2). The technique would be most sensitive to dust loading during the day when the BID _2 is enhanced by reflection of $3.7\mu m$ solar radiation. The third one is a newly developed algorithm from our research, the so-called surface temperature variation method (STY). We have applied the three methods to MODIS for derivation of the yellow sand dust and in conjunction with the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis. PCI shows better results for yellow sand detection in comparison with the results from individual method. The comparison between PCI and MODIS aerosols optical depth (AOD) shows remarkable good correlations during daytime and relatively good correlations over the land.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.403-406
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• 2006

An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권1호
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• pp.118-126
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• 2011

Ester-linked fatty acid methyl ester (EL-FAME) profiles were used to describe differences in soil microbial communities influenced by conventional farming system (CFS), and organic farming system (OFS) in controlled horticultural land. Soil physicochemical properties and soil microbial communities were determined in the experimental fields. Higher organic matter content in OFS reduced soil bulk density which in turn increased the soil porosity. Generally, soil chemical properties in OFS were higher than those of CFS, but EC value in OFS was significantly lower than that of CFS. With the exception of Fe content, other macronutrient contents and pH in both farming system decreased with the soil depth. Soil microbial biomass of OFS was approximately 1.3 times in topsoil and 1.8 times in subsoil higher than those of CFS. Lower ratios of cy17:0 to $16:1{\omega}7c$ and cy19:0 to $18:1{\omega}7c$ were found in the CFS soils than the OFS soils, indicating that microbial stress decreased. The ratio of MUFA to SFA was higher in OFS due to organic input to the soil. In principal components analysis (PCA), the first variable accounted for 54.3%, while the second for 27.3%, respectively. The PC1 of the PCA separated the samples from CFS and OFS, while the PC2 of the PCA separated the samples from topsoil and subsoil. EL-FAMEs with the positive eigenvector coefficients for PC1 were cy17: 0 to $16:1{\omega}7c$ ratio, cy19:0 to $18:1{\omega}7c$ ratio, soil pH, soil organic matter, and soil $NO_3$-N content. Our findings suggest that the shifting cy19:0 to $18:1{\omega}7c$ ratio should be considered as potential factors responsible for the clear microbial community differentiation observed between different cultivation systems and soil depth in controlled horticultural land.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3900-3914
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• 2012

본 연구에서는 미국발 금융위기의 근본 원인과 국내,외 금융시장에서 관심의 대상이 되고 있는 장외파생상품의 일종인 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS) 혹은 합성부채담보부채권에 대한 내용을 사전적으로 분석하였다. 2007년부터 문제화가 되기 시작한 미국발 금융위기의 근본 배경으로서, 2000년부터 2008년 초까지 약 5배나 급속히 상승한 국제유가 요인 등이 동 위기의 기조원인으로서 분석되었다. 기존의 국내기업 관련 CDS 스프레드 분석연구결과 등과 비교하여(예: Park & Kim, 2011), 본 연구에서는 일반성(commonality)과 견고성(robustness)의 제고를 위하여, 해당 실증적 방법론과 변수들(즉, 산업별 더미변수들 포함한 총 18가지의 설명변수들과 종속변수들(3가지))의 활용에서도, 더욱 포괄적이고 심층적인 분석을 수행하고자 하였다. 결과와 관련하여, 종속변수인 CDS 스프레드의 재무적 특성 혹은 결정요인으로서, 4가지 설명변수들 (무위험수익률, 이자율의 기간구조, 자산의 크기, 변동성)이 다중회귀모형을 통하여 각각의 통계적인 유의성(5% 신뢰수준)을 나타낸 반면, 추가적인 설명변수의 발견을 위하여 주성분분석을 사용한 결과, 5가지 변수들(체계적 위험(베타), 수익성, 매출액 성장성, 변동성, 장부상 부채비욜)이 CDS 스프레드에 대한 유의성을 보였다. 상기 결과들의 robustness 제고를 위하여, 사용된 총 18가지의 설명변수를 종합적으로 활용한 '단계적 회귀식(stepwise regression)'의 결과에서는 CDS스프레드의 대용치인 모든 종속변수에서, 다음의 4가지 설명변수들이 결정요인으로서 발견되었다: 무위험수익률, 이자율의 기간구조, 변동성, 체계적 위험(베타). 또한, 산업별 유의성 관련, 수출주도형 산업으로 분류되는 자동차산업과 철강산업은 종속변수와 음(-)의 상관관계를 나타낸 반면, 내수업종인 통신서비스업종은 양(+)의 유의성을 보였다.