한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.551-555
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2006
A new type of diffractive spatial optical modulators, named SOM, has been developed by Samsung Electro-Mechanics for projection display and other applications. A laser display in full HD format $(1920{\times}1080)$ was successfully demonstrated by using prototype projection engines having SOM devices, signal processing circuits, and projection optics.
자기조직화 지도(SOM)은 T. 코호넨의 주도하에 개발된 비지도 학습 신경망 모형이다. 그 동안 패턴인식과 문서검색 분야에 주로 응용되어 왔기 때문에 통계학 분야에서는 덜 알려졌으나, 최근 K-평균 군집화에 대한 대안적 데이터 마이닝 기법으로 활용되기 시작하였다. 본 연구에서는 SOM의 한 버전인 PC-SOM(주성분 자기조직화 지도)을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다. PC-SOM은 1차원적 SOM 알고리즘을 반복 수행하여 2차원, 3차원 등의 SOM을 얻는 방법이기 때문에 기존 SOM과는 달리 사전 Map의 크기를 확정할 필요가 없다. 또한, 기존 SOM에 비하여 향상된 시각화를 가능하게 한다.
본 논문에서는 퍼셉트론 형태의 SOM(PSOM)을 정의한다. 그리고 이 PSOM의 출력뉴런의 목표 값을 적당히 설정할 경우 PSOM은 Kohonen's SOM이 됨을 보인다. 이는 PSOM가 SOM의 일반화된 알고리즘임을 시사한다. 또한 클러스터링 문제를 단위 초구면상(Hyperphere)에 분포한 벡터들로 한정할 경우 SOM은 Dot-product SOM(DSOM)과 동등한 알고리즘임을 보인다. 즉, DSOM은 SOM의 특수한 형태이며, 결론적으로, PSOM은 DSOM도 포함하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이를 증명하고 결론을 맺는다.
The pine needles, Pinus densiflow Sieb. et Zucc., which is a feed for goats showing a low incidence rate of cancer were evaluated to confirm the potent anticancer effects, with or without several conventional anticancer drugs. The pine needles collected from Mt. Buk-Han located near Seoul were extracted with 95% methanol and methand and concentrated. From the methanol extract, SOM-A, was extracted dichlormethane and SOM-B was extracted with ethyl acetate. SOM-C was extracted with distilled water. These extracts were tested for their antitumor activities in vitro and in vivo. Among them, SOM-A and SOM-C exhibited potent antitumor activities described as belows. 1. The cytotoxic effects of SOM-A and SOM-C were examined against in vitro cultured murine and humman tumor cells. SOM-A showed strong cytotoxicity against human tumor cell lines and SOM-C showed strong cytotoxicity against murine tumor cell lines tested. 2. The antitumor effects of SOM-A and SOM-C were examined against P388 and L1210 of mouse ascitic tumors. The highest mean survival time(MST) ration was 151%(P388) for SOM-C(90mg/kg). 3. To compare the antitumor effects of SOM-A, SOM-B, and SOM-C against solid tumors, S-180 and Ehrlich carcinoma were implanted subcutaneously to mice on Day O. The drugs were given intraperitoneally to mice once a day on Days 1-20, and the tumor weights were measured on Day 21. SOM-A showed inhibition of tumor growth more than 50% in the experiment on S-180 and Ehrlich, and SOM-C also markedly inhibited tumor growth. However, SOM-B had no effect. 4. SOM-C combined with ${\alpha}$-interferon and SOM-C combined with Mitomycin-C enhanced the antitumor activities against murine ascitic tumors P388 leukemia.
본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.
Soil organic matter (SOM) content and other physical soil properties were extracted from a digital soil database, the Soil Survey Geographic (SSURGO) database, to map the amount of SOM and determine its relationship with topographic positions in floodplain areas along a river basin in Douglas County, Kansas. In the floodplains, results showed that slope and SOM content had a significant negative relationship. Soils near river channels were deep and nearly level, and they had the greatest SOM content in the floodplain areas. For the whole county, SOM content was influenced primarily by soil depth and percent SOM by weight. Among different slope areas, soils on mid-range slopes (10-15%) and ridgetops had the highest SOM content because they had relatively high percent SOM content by weight and very deep soils, respectively. SOM content was also significantly variable among different land cover types. Forest/woodland had significantly higher SOM content than others, followed by cropland, grassland, and urban areas.
코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드공간에 승자노드에 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다
이본 논문에서는 Bayesian 영상 분할법과 SOM(Self Organization feature Map)을 이용한 텍스쳐(Texture) 분할 방법을 제안한다. SOM의 입력으로 다중 스케일에서의 웨이블릿 계수를 사용하고, 훈련된 SOM으로부터 관측 데이터에 대한 우도(尤度, likelihood)와 사후확률을 구하는 방법을 제시한다. 훈련된 SOM들로부터 구한 사후확률과 MAP(Maximum A Posterior) 분류법을 이용하여 텍스쳐 분할을 얻는다. 그리고 문맥 정보를 이용하여 텍스쳐 분할 결과를 개선하였다. 제안 방법은 HMT(Hidden Markov Tree)을 이용한 텍스쳐 분할보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 SOM과 HMTseg라고 불리는 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 텍스쳐 분할 결과는 HMT와 HMTseg을 이용한 결과보다 더 우수한 성능을 보여준다.
본 논문은 인공신경망을 이용한 새로운 매팅 기법을 제안한다. 매팅이란 영상에서 객체의 불투명도를 추정하는 기술이다. 매팅 기법을 이용하면 객체를 자연스럽게 추출할 수 있다. 먼저 trimap을 이용하여 영상을 배경 영역, 전경 영역, 미지 영역으로 구분한다. 배경 영역과 전경 영역의 정보를 이용하여 미지 영역 화소의 불투명도를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 배경 영역과 전경 영역의 정보를 SOM을 이용하여 학습하고 그 결과를 이용하여 미지 영역의 각 화소의 불투명도를 추정한다. 본 논문에서는 배경 영역과 전경 영역의 정보를 학습하는 방법에 따라서 전역적 SOM matting과 지역적 SOM matting으로 구별한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 영상에 적용해보았다. 이를 통해 제안하는 알고리즘이 객체를 영상에서 분리 가능함을 확인 할 수 있다.
Background: The Arctic permafrost stores enormous amount of carbon (C), about one third of global C stocks. However, drastically increasing temperature in the Arctic makes the stable frozen C stock vulnerable to microbial decomposition. The released carbon dioxide from permafrost can cause accelerating C feedback to the atmosphere. Soil organic matter (SOM) composition would be the basic information to project the trajectory of C under rapidly changing climate. However, not many studies on SOM characterization have been done compared to quantification of SOM stocks. Thus, the purpose of our study is to determine soil properties and molecular compositions of SOM in four different Arctic regions. We collected soils in different soil layers from 1) Cambridge Bay, Canada, 2) Council, Alaska, USA, 3) Svalbard, Norway, and 4) Zackenberg, Greenland. The basic soil properties were measured, and the molecular composition of SOM was analyzed through pyrolysis-gas chromatography/mass spectrometry (py-GC/MS). Results: The Oi layer of soil in Council, Alaska showed the lowest soil pH and the highest electrical conductivity (EC) and SOM content. All soils in each site showed increasing pH and decreasing SOC and EC values with soil depth. Since the Council site was moist acidic tundra compared to other three dry tundra sites, soil properties were distinct from the others: high SOM and EC, and low pH. Through the py-GC/MS analysis, a total of 117 pyrolysis products were detected from 32 soil samples of four different Arctic soils. The first two-axis of the PCA explained 38% of sample variation. While short- and mid-hydrocarbons were associated with mineral layers, lignins and polysaccharides were linked to organic layers of Alaska and Cambridge Bay soil. Conclusions: We conclude that the py-GC/MS results separated soil samples mainly based on the origin of SOM (plants- or microbially-derived). This molecular characteristics of SOM can play a role of controlling SOM degradation to warming. Thus, it should be further investigated how the SOM molecular characteristics have impacts on SOM dynamics through additional laboratory incubation studies and microbial decomposition measurements in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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