본 연구는 자폐성 장애 학생들의 수판을 이용한 자연수의 수세기, 덧셈, 뺄셈의 지도 사례에 대한 분석을 바탕으로 장애 학생의 수와 연산 지도에 관한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 일반학교의 특수학급에서 통합교육을 받는 4학년, 6학년의 자폐성 장애 학생을 대상으로 주당 1시간씩 30주간 수판을 사용하여 수세기, 덧셈, 뺄셈에 관한 수업을 실시하고 이를 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 제시하였다. 자폐성 장애 학생들을 위한 수세기, 덧셈, 뺄셈의 지도에서 수의 구조가 드러나는 수판은 효과적인 교구이며, 수세기 전략과 연산 전략을 지도하는 것은 효율적인 지도 방안이 될 수 있고, 수학적 의사소통을 지도하는 것이 가능하다. 이러한 결과를 바탕으로 장애 학생의 수학 지도에 관한 시사점을 제시하였다.
Background: To minimize damage to the ovarian reserve, it is necessary to evaluate the follicular density in the ovarian tissue surrounding endometriosis on preoperative imaging. The purpose of the present study was to evaluate the usefulness of subtraction pelvic magnetic resonance imaging (MRI) to detect ovarian reserve. Methods: A subtracted T1-weighted image (subT1WI) was obtained by subtracting unenhanced T1WI from contrast-enhanced T1WI (ceT1WI) with similar parameters in 22 patients with ovarian endometriosis. The signal-to-noise ratio (SNR) in ovarian endometriosis, which was classified into the high signal intensity and iso-to-low signal intensity groups on the T2-weighted image, was compared to that in normal ovarian tissue. To evaluate the effect of contrast enhancement, a standardization map was obtained by dividing subT1WI by ceT1WI. Results: On visual assessment of 22 patients with ovarian endometriosis, 16 patients showed a high signal intensity, and 6 patients showed an iso-to-low signal intensity on T1WI. Although SNR in endometriosis with a high signal intensity was higher than that with an iso-to-low signal intensity, there was no difference in SNR after the subtraction (13.72±77.55 vs. 63.03±43.90, p=0.126). The area of the affected ovary was smaller than that of the normal ovary (121.10±22.48 vs. 380.51±75.87 ㎟, p=0.002), but the mean number of pixels in the viable remaining tissue of the affected ovary was similar to that of the normal ovary (0.53±0.09 vs. 0.47±0.09, p=0.682). Conclusion: The subtraction technique used with pelvic MRI could reveal the extent of endometrial invasion of the normal ovarian tissue and viable remnant ovarian tissue.
본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.
본 연구는 덧셈 뺄셈 연산에서 보이는 수학적 전략을 한국과 미국의 예비 초등교사가 어떻게 분석하는지 비교 분석한다. 한국의 예비교사 26명과 미국의 예비교사 20명이 본 연구에 참여하였으며, 제시된 덧셈 뺄셈 연산에서 어떠한 수학적 오류가 있는지 서술하게 하였다. 수합된 46명의 예비교사의 기록은 연구의 주요 데이터로 근거 이론에 기반을 두어 오픈 코딩과 귀납 코딩하고, 통계 처리하여 혼합 연구를 진행하였다. 그 결과, 덧셈 연산에 대한 오류와 전략 분석에서 양국의 예비교사의 응답 양상은 유사하였으나, 뺄셈 연산에서는 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 학생의 풀이 전략이 다단계로 구성이 되어 있거나 전형적이지 않을 때, 양국의 예비교사가 이를 분석하는데 어려워함을 확인하였다. 국제 비교 연구 결과를 바탕으로 양국의 예비교사 교육에 공통적인 시사점을 제공하고, 각국의 예비교사 교육에 새로운 방향을 논하였다.
In speech recognition for real-world applications, the performance degradation due to the mismatch introduced between training and testing environments should be overcome. In this paper, to reduce this mismatch, we provide a hybrid method of spectral subtraction and residual noise masking. We also employ multiple model approach to obtain improved robustness over various noise environments. In this approach, multiple model sets are made according to several noise masking levels and then a model set appropriate for the estimated noise level is selected automatically in recognition phase. According to speaker independent isolated word recognition experiments in car noise environments, the proposed method using model sets with only two masking levels reduced average word error rate by 60% in comparison with spectral subtraction method.
In this paper, we propose a critical banded wavelet packet-based spectral subtraction for speech enhancement. Critical banded wavelet packet, which reflects the human auditory system, may lead to minimization of intelligibility loss and quality improvement of the enhanced speech in the spectral domain, when combined with an appropriate spectral subtraction gain function. The proposed method shows better performance than the conventional one in comparative assessments. We also show that, for effective evaluation of enhanced speech, it is essential to consider the characteristics of speech quality measures.
직접 변조형 반도체 레이저 다이오드에서 전류차단층의 구조들이 누설전류 및 대역폭에 미치는 영향을 조사하였다. 전류차단층을 통한 누설전류는 전류-전압미분특성 곡선을 통하여, 전류차단층의 기생성분들이 대역폭에 미치는 영향은 차감법(Subtraction method)을 사용하여 분석하였다. 실험결과로부터 정적 및 동적특성에 동시에 우수한 특성을 보이는 전류차단층 구조로서‘inin’형 차단구조가 매우 효과적임을 밝혔다.
In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.
Moyamoya disease is a unique cerebrovascular disorder characterized by idiopathic progressive stenosis at the terminal portion of the internal carotid artery (ICA) and fine vascular network. The aim of this review is to present the clinical application of quantitative digital subtraction angiography (QDSA) in pediatric moyamoya disease. Using conventional angiographic data and postprocessing software, QDSA provides time-contrast intensity curves and then displays the peak time ($T_{max}$) and area under the curve (AUC). These parameters of QDSA can be used as surrogate markers for the hemodynamic evaluation of disease severity and quantification of postoperative neovascularization in moyamoya disease.
Cepstral Mean Subtraction (CMS) makes effectively compensation for a channel distortion, but there are some shortcomings such as distortions of feature parameters, waiting for the whole speech sentence. By assuming that the silence parts have the channel characteristics, we consider the channel normalization using subtraction of cepstral means which are only obtained in the silence areas. If the considered techniques are successfully used for the channel compensation, the proposed method can be used for real time processing environments or time important areas. In the experiment result, however, the performance of our method is not good as CMS technique. From the analysis of the results, we found potentiality of the proposed method and will try to find the technique reducing the gap between CMS and ours method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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