HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
Purpose: To investigate the healing pattern of the mucous membrane after tooth extraction necessitated by periodontal disease in the maxillary sinus. Methods: One hundred and three patients with 119 maxillary sinuses were investigated. Before implant placement, cone-beam computed tomography (CT) scanning was performed. The causes of extraction, the time elapsed since extraction, smoking, periodontal disease in adjacent teeth, and gender were recorded. In addition, the thickness of the mucous membrane of the maxillary sinus and the height of residual alveolar bone at the extracted area were calculated from CT images. Results: The thickness of the mucous membrane in the periodontal disease group ($3.05{\pm}2.71\;mm$) was greater than that of the pulp disease group ($1.92{\pm}1.78\;mm$) and the tooth fracture group ($1.35{\pm}0.55\;mm$; P<0.05). The causes of extraction, the time elapsed since extraction, and gender had relationships with a thickening of the mucous membrane of the maxillary sinus (P<0.05). In contrast, the height of the residual alveolar bone at the extracted area, periodontal disease in adjacent teeth, and smoking did not show any relation to the thickening of the mucous membrane of the maxillary sinus. Conclusions: The present study revealed distinct differences in healing patterns according to the causes of extraction in the maxillary sinus, especially periodontal disease, which resulted in more severe thickening of the mucous membrane.
복분자의 포제에 있어 건조방법이 추출특성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 생복분자 딸기를 5분간 증자하고, 자연 양건, 적외선 건조 또는 동결건조한 다음 20 mesh 크기로 분쇄하고, 열수나 40% 에탄올(80$^circC$)로 3시간 추출한 후 추출액의 이화학적 특성 및 항산화성을 조사하였다. 가용성 고형분과 총당의 추출수율은 동결건조품에서 가장 높았고 다음으로 적외선 건조품, 양건품 순이었으며, 건조법에 무관하게 에탄올보다는 물 추출액에서 높게 나타났다. 유기산의 추출수율과 추출액의 pH는 물 추출에서는 건조방법별 차이가 없었으나 에탄올 추출에서는 동결건조품에서 다소 높고 낮은 경향을 보였다. 총페놀의 추출수율과 추출액의 유리기 소거능은 동결 건조품, 적외선 건조품, 양건품 순이었으며, 물보다 에탄올 추출에서 높게 나타났다. 동결건조품에서 L값은 가장 높았고 a와 b값은 가장 낮았으며, 물보다 에탄올 추출에서 L과 b값은 높았으나 a값은 낮게 나타났다. 이로써 복분자 포제에 있어 전통적 자연 양건보다는 적외선 및 동결건조 특히, 동결건조의 적용에 의해 품질향상이 가능하며, 또한 총가용성 성분의 추출에는 물 추출이, 항산화성 성분의 추출에는 에탄올 추출이 유리한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 합성곱 구문 트리 커널(convolution parse tree kernel)과, 한 문장에서 나타나는 두 개체 간의 관계를 가장 잘 설명하는 동사 상당어구에 대한 개념화를 통해 생성되는 워드넷 신셋 벡터(WordNet synsets vector) 커널을 활용하여 과학기술분야 전문용어 간의 관계 추출을 시도하였다. 본 논문에서 적용한 모델의 성능 평가를 위해서 세 가지 검증 컬렉션을 활용하였으며, 각각의 컬렉션 마다 기존의 접근 방법론 보다 우수한 성능을 보여주었다. 특히 KREC 2008 컬렉션을 대상으로 한 성능 실험에서는, 기존의 합성곱 구문 트리 커널과 동사 신셋 벡터(verb synsets vector)를 함께 적용한 합성 커널이 비교적 높은 성능 향상(8% F1)을 나타내고 있다. 이는 성능을 높이기 위해서 관계 추출에서 많이 활용하였던 개체 자질 정보와 더불어 개체 주변에 존재하는 주변 문맥 정보(동사 및 동사 상당어구)도 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.
소프트웨어 개발은 다양한 산출물(클래스 부품, 클래스 다이어그램, 폼, 객체, 디자인 패턴)을 생성한다. 단 논문은 이런 산출물의 효율적인 추출 및 분류를 위한 Index/XML 순서관계 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 산출물 순서 관계 추출은 패턴 관계정보를 메타 모델링 할 수 있으며 데이터베이스 할 수 있어 재사용 및 저장이 용이하다. 이 Index/XML 순서관계 시스템은 산출물의 추출과 분류를 위한 여러 가지 산출물의 관계 정보를 쉽게 변형할 수 있다. 이 시스템은 디자인 패턴을 효율적으로 분류 추출할 수 있도록 설계한다. 기능적인 인덱싱, 표준 패턴을 위한 순서 기준 인덱싱은 인덱스 아이디로 그룹화 할 수 있으며 분류할 수 있어 효과적이다. 이 정보론 이용하여 산출물들을 효과적으로 분류 및 추출을 할 수 있다.
Fiber-reinforced concrete (FRC) is a composite material where small fibers made from steel or polypropylene or similar material are embedded into concrete matrix. In a material model each constituent should be adequately described, especially the interface between the matrix and fibers that is determined with the 'bond-slip' law. 'Bond-slip' law describes relation between the force in a fiber and its displacement. Bond-slip relation is usually obtained from tension laboratory experiments where a fiber is pulled out from a matrix (concrete) block. However, theoretically bond-slip relation could be determined from bending experiments since in bending the fibers in FRC get pulled-out from the concrete matrix. We have performed specially designed laboratory experiments of three-point beam bending with an intention of using experimental data for determination of material parameters. In addition, we have formulated simple layered model for description of the behavior of beams in the three-point bending test. It is not possible to use this 'forward' beam model for extraction of material parameters so an inverse model has been devised. This model is a basis for formulation of an inverse model that could be used for parameter extraction from laboratory tests. The key assumption in the developed inverse solution procedure is that some values in the formulation are known and comprised in the experimental data. The procedure includes measured data and its derivative, the formulation is nonlinear and solution is obtained from an iterative procedure. The proposed method is numerically validated in the example at the end of the paper and it is demonstrated that material parameters could be successfully recovered from measured data.
본 연구는 추출온도, 추출시간, 음용온도의 3가지 평가인자를 통해 5가지 커피 맛(신맛, 단맛, 구수한맛, 짠맛, 쓴맛)의 변화를 알아보았다. 본 실험에서는 1) 추출온도, 추출시간, 음용온도 각각의 평가 인자에 따른 커피 맛의 변화 2) 추출온도 그룹을 통제 후 추출시간, 음용온도에 따른 커피 맛의 변화 3) 3가지 평가인자에 따른 커피 맛의 선호도를 알아보았다. 평가인자와 관련하여 신맛에서 유의한 차이를 보였는데, 추출온도는 높고 추출시간은 길 때 신맛을 강하게 느끼는 반면 음용온도는 낮을 때 강하게 나타났다. 추출온도 그룹을 통제한 결과에서는 신맛과 구수한 맛에서 뚜렷한 차이를 보였다. 신맛은 음용온도가 낮을 때, 구수한 맛은 음용온도가 높을 때 강하게 느껴지는 것으로 나타났다. 추출온도($90^{\circ}C$), 추출시간(0분), 음용온도($60^{\circ}C$)에서 구수한맛이 많이 느껴질 때 높은 선호도를 보였다.
The structural components of microorganism are quite related to the toxin and environmental conditions. The vegetative and dormant cells are quite affected by the physical and chemical environments to survive and they will be dormant when they are in the extreme environment. The mechanism to activate the microorganisms however, is not well defined yet in the area of activation state and sporulation state through the analysis of EPS. Other than that even the main mechanism of prior to acquisition of analysis values is not well understood. Therefore, what kind of specific environment to affect the activation and sporulation will be discussed through the analysis of the extracellular polymeric substances(EPS). EPS are a high molecular weight mixture of polymers presenting both outside of cells and interior of microbial aggregates. They are a major complex materials in microbial aggregation for sustaining them together in a three dimensional matrix. Three commonly used extraction methods were applied to this study their effectiveness and quantification in extracting EPS from several Bacillus microorganisms and activated sludge. Three extraction methods used for this study are regular centrifugation with formaldehyde (RCF), Steaming, and EDTA extraction. The results of EPS contents such as the quantitative proteins, carbohydrates and the ratio of protein versus carbohydrate from the several species with the several specific methods showed in this research. This study aims to get comparable results of the quantitative production of EPS and the effectiveness of sedimentation for Bacillus microorganisms and activated sludge from several wastewater treatment plans. The results revealed that the protein amount extracted was the highest by the Steaming method of three extraction methods before sporulation and the carbohydrate amount extracted was the highest by the RCA method of three extraction methods after sporulation. The higher amount of protein compared with carbohydrate from Bacillus microorganisms affected higher sedimentation efficiency, however it could not be found the relation between the EPS production and sedimentation efficiency for the activated sludge.
One of the central components of periodontal therapy is the improvement of esthetics. The presence and appearance of interdental papillae plays an important role of periodontal esthetics. The aim of the present study was to investigate how immediate provisional restoration preserve the shape of interdental papilla around the extraction socket and the width of bucco-lingual of gingiva. Another aim was to investigate the change in the interdental papilla and the amount of vertical bone fill of a extraction socket in relation to the interdental alveolar bone levels adjacent the alveolar socket. A total of 19 patients (11 male, 8 female, mean age of 50.57${\pm}$8.16), who visited the Department of Periodontology, Pusan National University and had more than one anterior tooth scheduled to be extracted due to an advanced periodontal disease were included in the present study. After initial periodontal therapy, the extracted teeth were reshaped of the root and placed into the socket followed by splinting with adjacent teeth with self-curing resin. The width of hucco-lingual of gingiva and interdental papilla height were measured at baseline, 1, 3, 6, 9 and 12 month and the periapical radiographic examination were taken at baseline, 6 and 12month following the extraction. The amount of vertical bone fill in the extraction socket were calculated. At 12 months following the extraction, the changes in mesial and distal interdental papilla and the width of bucco-lingual showed -1.06${\pm}$0.48mm, -0.844${\pm}$0.50mm, -1.50${\pm}$0.96m, relatively. The positional change in the interproximal papillae was significantly associated with the interdental bone level adjacent to the extraction socket(p=0.028). The higher the interproximal bone level adjacent the extraction socket, the greater the amount of bone fill in the extraction socket(p<0.001). In conclusion, it was thought that immediate provisional restoration could minimize the loss of the width of bucco-lingual and interproximal papillae around the extraction socket. In addition, the higher the interproximal bone level adjacent the extraction socket, the greater the amount of bone fill and the smaller the reduction of papillary height around the extraction socket.
인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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