Near infrared spectroscopy (NIRS) was employed to qualify and quantify on survival, the injury rate and apoptosis of the human breast cancer cell line MCF-7 cells. MCF-7 cells were cultured in RPMI medium supplemented with 10% FCS in a 95% air and 5% CO2 atmosphere at 37$^{\circ}C$. For the viable cells preparation, cells were de-touched by 0.1% of trypsin treatment and washed with RPMI supplemented with 10% FCS medium by centrifugation at 1000 rpm for 3min. For the dead cells preparation, cells were de-touched by a cell scraper. The cells were counted by a hemacytometer, and the viability was estimated by the exclusion method with frypan blue dye. Each viable and dead cells were suspended in PBS (phosphate bufferred saline) or milk at the cell density desired. For the quantitative determination of cell death by measuring the LDH (lactate dehydrogenase) activity liberated from cells with cell membrane injuries, LDH-Cytotoxic Test Wako (Wako, Pure Pharmaceutical Co. Ltd., Japan) was used. We found that NIRS measurement of MCF-7 cells at the density range could evaluate and monitor the different characteristics of living cells and dead cells. The spectral analysis was performed in two wavelength ranges and with 1,4, 10 mm pathlength. Different spectral data pretreatment and chemometrics methods were used. We applied SIMCA classificator on spectral data of living and dead cells and obtained good accuracy when identifying each class. Bigger variation in the spectra of living cells with different concentrations was observed when compared to the same concentrations of dead cells. PLS was used to measure the number of cells in PBS. The best model for measurement of dead cells, as well as living cells, was developed when raw spectra in the 600-1098 nm region and 4 mm pathlength were used. Smoothing and second derivative spectral data pretreatment gave worst results. The analysis of PLS loading explained this result with the scatter effect found in the raw spectra and increased with the number of cells. Calibration for cell count in the 1100-2500 nm region showed to be very inaccurate.
Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS) regression were used to predict the amylose content of polished rice. Spectral reflectance data in a wavelength range of 1,000 to 2,500 nm were obtained with a commercial spectrophotometer for 60 different varieties of Korean rice. For a comparison of this spectroscopic method to a standard chemical analysis, the amylose contents of the tested rice samples were determined by the iodine-blue colorimetric method. The highest correlation for the rice amylose ($R^2=0.94$, standard error of prediction=0.20% amylose content) was obtained when using the FT-NIR spectrum data pre-treated with normalization, the first derivative, smoothing, and scattering correction.
본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.
Most of the current literature on inventory theory has been devoted to the study of single stage models. A class of inventory problems which is of great interest is the multistage inventory system which involves a series and hierarchical sequence of stations. This study analyzes some aspect of the series type and multi-stage inventory system, using the fixed cycle ordering which bas a modificatory control function in the system equations. The objective of this study is to clarify the dynamic behavior of the system. The author has derived the theoretical formulas of variation of ordering quantity and stock fluctuation of each stage due to power spectral density function. Influence of parameters such as, (1) intensity of autocorrelation of demand sequence ($\lambda$), (2) forecasting exponential smoothing factors of each stage (${\alpha}_1,\;{\alpha}_2,\;{\alpha}_3$) and (3) production control factor of the 3rd stage ($\gamma$), as operators of the system on the variation of ordering quantity and stock fluctuation of the system. is also clarified. As a result of this study, the relations between the variation of ordering quantity, stock fluctuation and the parameters of the system, have been found. The principles and the theorical analysis presented here will be applicable to more complex type of discrete control systems in constructing the specific condition of the system to minimize inventory variances.
Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.
옥계항 내외의 5개 정점에서 부이형 파향·파고계와 수압식 파고계를 사용하여 연속관측한 장·단주기파의 장기간 자료를 분석하여 옥계항 주변 해역에서의 장주기파 에너지의 공간적, 시간적 분포를 검토하였다. 장주기파 자료 분석에 일정평활화법, 점증평활화법 및 이동평균평활화법을 적용하여 각각의 장·단점을 검토한 결과 해당 항만의 제1 공진 모드의 주기와 사용하는 자료의 길이에 따라 적절한 에너지 평활화 방법을 사용해야 함을 보였다. 장기간 자료와 2일 길이의 자료들의 분석 결과를 비교하여 평상시와 폭풍시를 구분하여 해석하는 것이 타당함을 보였다. 한편, 관측 자료의 종합적인 분석 결과 옥계항의 Helmholtz 공진 주기는 약 9.6분(상대진폭비 9∼10)으로 제시되었으며 저중력파 주기대의 주기 1.2∼1.3분과 0.7분의 국부 부진동이 매우 뚜렷하게 나타났다. 그리고, 평상시 자료에서는 항입구와 항내 정점에서 주기 9분 이상에서의 에너지가 저중력파 주기대의 에너지에 비해 100배 이상으로 매우 크게 나타났지만, 폭풍시에는 주파수 대폭에 무관하게 에너지가 크게 나타났으며, 특히 항내에서는 국부 부진동의 에너지가 평상시에 비해 최소 100배 이상으로 제시되었다. 마지막으로 항내에서는 Helmholtz 공진 모드와 주기 1∼2분의 저중력파 에너지가 폭풍파고의 크기에 비례하는 것으로 나타났다.
사과의 영양진단에서 사과잎 분석을 신속히 하기 위한 방법을 모색하기 위해 생잎과 건조잎을 이용해 근적의 스펙트럼을 측정하고 이를 질소 함량과의 최적의 상관관계를 도출하기 위해 부분소자승(PLS)과 주성분회귀(PCR)과 같은 다변량 분석법을 이용하여 비파괴 검량식을 작성하였다. 또한 검량식 작성에서 비파괴 측정 정확도를 향상시키기 위하여 smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC). derivative 등의 다양한 데이터 전처리 조작을 수행하여 정확도 향상 가능성을 조사하였다. 사과 건조잎의 비파괴 측정 가능성을 조사한 결과 PLS-1 모델에서 Norris first derivate하였을 태 RMSEP가 $0.6999g\;kg^{-1}$ 로 가장 좋았으며, 생잎은 Savitzky-Golay first derivate하였을 때에 RMSEP 가 $1.202g\;kg^{-1}$으로 가장 좋았다. 건조잎의 PCR 모델은 mean normalization 처리 후 Savitzky-Golay first derivative하였을 때가 RMSEP 가 $0.553g\;kg^{-1}$, 이었으며 생잎에서도 RMSEP는 $1.047g\;kg^{-1}$로 나타났다. 이와 같은 견과로서 사과의 생잎과 건조잎의 분석이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단된다.
입구폭이 좁고 직사각형 형태인 감천항에서 수압식 파고계를 이용한 장·단주기파 및 유속계를 이용한 항입구 유속관측을 실시하였다. 수압 자료에 경향 제거와 Butterworth 고주파수 통과 필터를 적용하여 조석 성분을 제거하였다. 스펙트럼 밀도의 평활화시 주파수폭을 일정하게 유지하는 일정평활화법에 비해 저주파수에서 고주파수로 가면서 폭을 증가시키는 점증평활화법이 장·단주기측에서 모두 만족할 만한 해상도를 보이는 것으로 나타났다. 후자를 현장관측 자료에 적용하여 구한 스펙트럼 밀도와 상대진폭비를 기준하여 감천항의 부진동 모드를 검토하였다. 전체 자료를 분석한 결과 감천항의 Helmholtz 공진 모드는 주기 31.7분에서 상대진폭비 9.2를 보여 동해안의 여러 항만에 비해 상당히 큰 값을 나타냈으며, 제 2 및 제 3 공진주기는 10.3분과 5.4분으로 제시되었다. 한편, 길이를 1일로 분할한 자료들의 분석결과 폭풍시에는 평상시에 비해 스펙트럼 밀도가 매우 컸을 뿐만 아니라 제2 및 제 3 공진의 출현 현상이 우세한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기존의 최소값 제어 재귀 평균기법(minima controlled recursive averaging, MCRA) 알고리즘에 조건 사후 최대 확률 (maximun a posteriori, MAP)을 적용한 음성향상을 제안한다. 기존의 MCRA는 파워스펙트럼에 평균을 취하고 각 서브밴드에서 음성 신호 존재 확률로 조절하는 스무딩 매개변수를 사용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 현재 프레임에 들어온 신호가 이전 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 음성 신호 존재확률을 수정하여 음성향상에 적용한다. 제안된 음성 향상은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 주관적 음질평가를 이용하여 평가하였고 기존의 MCRA 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
Research on the rapid and accurate prediction of physical properties of wood using near-infrared (NIR) spectroscopy has attracted recent attention. In this study, partial least squares analysis was performed between NIR spectra and air-dried specific gravity of five domestic conifer species including larch (Larix kaempferi), Korean pine (Pinus koraiensis), red pine (Pinus densiflora), cedar (Cryptomeria japonica), and cypress (Chamaecyparis obtusa). Fifty different lumbers per species were purchased from the five National Forestry Cooperative Federations of Korea. The air-dried specific gravity of 100 knot- and defect-free specimens of each species was determined by NIR spectroscopy in the range of 680-2500 nm. Spectral data preprocessing including standard normal variate, detrend and forward first derivative (gap size = 8, smoothing = 8) were applied to all the NIR spectra of the specimens. Partial least squares analysis including cross-validation (five groups) was performed with the air-dried specific gravity and NIR spectra. When the performance of the regression model was expressed as $R^2$ (coefficient of determination) and root mean square error of calibration (RMSEC), $R^2$ and RMSEC were 0.63 and 0.027 for larch, 0.68 and 0.033 for Korean pine, 0.62 and 0.033 for red pine, 0.76 and 0.022 for cedar, and 0.79 and 0.027 for cypress, respectively. For the calibration model, which contained all species in this study, the $R^2$ was 0.75 and the RMSEC was 0.37.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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