일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
FCC의 TV white space 개방과 관련하여 스펙트럼 센싱에 대한 관심이 높아지면서 다양한 센싱 기법들이 제안되고는 있으나 대부분 실환경을 고려하지 않아 실제 모듈 적용시 원하는 성능을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 센싱 모듈의 실환경 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 제어할 수 있는 방법을 제안하고 전산 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 우선 시스템 내부 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보 가능성을 줄이기 위해 시스템 인식을 통한 채널 상태 정보를 이용하여 수산 신호와 구별할 수 있는 방법을 제안하였고, 다음으로 수신 신호에 여러 개의 협대역 신호가 공존하는 경우에 각 신호의 크기 차이로 발생할 수 있는 미검출 가능성을 줄일 수 있도록 서브밴드 정규화 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 시스템 인식 과정을 통해 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보는 발생하지 않았으며, 서브밴드 정규화를 통해 기존 채널 단위의 정규화 방식으로 인해 신호간의 크기차로 발생했던 검출 성능의 차이가 신호간의 크기 차이에 상관없이 신호 자체 크기에 따라 검출 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 안개 제거의 수행 시간을 단축하기 위한 최적화 기법들을 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 안개 제거 방법을 제시한다. 제안하는 최적화 기법으로, 다크 채널을 동일 크기의 영역으로 분할하여 분산 정렬을 적용하여 대기 강도를 추정함으로써 대기 강도 추정에 필요한 정렬의 연산을 간소화하였고, 대기 강도를 단색으로 가정하여 전달량 추정에 필요한 영상 정규화 과정을 간소화하였다. 또한, 메디안 다크 채널을 도입하여 안개 제거 품질을 유지하면서도 전달량 보정 과정을 효과적으로 제거하였다. 제안하는 기법들을 바탕으로 효율적인 안개 제거 방법을 제시하였고, 이의 우수성을 입증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하여 성능을 분석하였다. 제안하는 안개 제거 방법은 기존 방법과 비교하여 대등한 안개 제거 품질을 보이면서도 수행 시간을 최대 65% 단축하였다.
디지털 멀티미디어 방송(DMB)은 대용량의 멀티미디어 정보를 무선환경의 이동체에 전송하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 DM시스템은 COFDM 변조방식을 사용하여 다중 경로 페이딩 현상을 극복하고, 동시에 강력한 채널오류 정정 능력을 필요로 한다. DMB 수신기를 위한 비터비 디코더(구속장 7, code rate 1/4)는 가변 부호화된 데이터의 복호화를 수행해야 하고, 방송시스템이므로 실시간으로 동작하기 위해서 효율적인 구조를 가져야 한다. 따라서 DMB 시스템을 위한 비터비 디코더를 구현하기 위해서는 복호화 과정을 고속으로 수행할 수 있는 별도의 전용 하드웨어 모듈을 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있는 결합된 Add-Compare-Select(ACS)와 Path Metric Normalization(PMN)구조를 새롭게 제안하고자 한다. PMN구조에서의 단점인 comparison tree에 의한 임계 경로(critical path)의 문제를 고정치(fixed value)에 의한 선택 알고리즘을 적용함으로써 고속 동작이 가능하게 하였고, ACS구조에서는 분할 기법(decomposition method)과 선계산(pre-computation)을 이용하여 덧셈기, 비교기, 표준화기의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 펑처드 비터비 디코더는 일반적인 구조를 적용했을 때 보다 면적 $3.78\%$, 전력소모 $12.22\%$, 최대 게이트 지연 $23.80\%$의 감소율을 보였다.
In order to study the effect of phenobarbital(PB) on the hepatic transport of diltiazem(DTZ), $Ca^{2+}$ channel blocker, we used isolated hepatocytes of rat which was intraperitoneally pretreated with phenobarbital sodium(75 mg/kg) for four days once a day. For the isolation of rat liver cells, a modification of the two step procedure of Seglen was used. DTZ was dissolved in incubation buffer to the final DTZ concentrations of 200, 400, 600, 800 and 1000 ng/ml in order to elucidate the uptake characteristics of DTZ by hepatocytes. Reactions were stopped at 10, 20, 30, 45, 60, 90, 120 and 300 sec. The initial velocity was determined by disappearance of diltiazem in the hepatocyte suspension. On the other hand, to determine the effect of PB on the in vitro hepatic intrinsic clearance of DTZ we obtained the metabolism rates of DTZ in the control and the PB-pretreated rat hepatocyte at various time intervals. According to pretreatment with PB, the size of hepatocyte and the amount of protein per $10^6$ cells were significantly (p<0.01) increased from $26.92{\pm}0.1364\;m$ to $35.31{\pm}1.00\;m$ and from $468{\pm}6.5\;{\mu}g/10^6$ cells to $628.8{\pm}12.1{\mu}g/10^6$ cells, respectively. In the case or hepatic uptake of diltiazem, $K_m$ was not different in the normalization by cell numbers and increased from $2.90\;{\mu}M\;to\;13.89\;{\mu}M$ in the normalization by protein amount. $V_max$ was increased regardless of normalization by protein amount and cell numbers, from $1.21\;{\mu}mole/min \;{\cdot}\;mg\;protein\;to\;3.96\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;mg\;protein\;and\;from\;2.38\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;10^6\;cells\;to\;2.83\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;10^6\;cells$, respectively. The in vitro hepatic intrinsic clearance of DTZ was significantly (p<0.01) increased from $0.640{\pm}0.038\;ml/mim\;{\cdot}\;10^6\;cells\;to\;2.385{\pm}0.212\;ml/min\;{\cdot}\;10^6\;cells$ due to PB-pretreatment. These results suggest that the uptake of DTZ by hepatocyte is extremely fast and PB enhances the hepatic intrinsic metabolic clearance of DTZ.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
본 논문에서는 광범위 고정형 무선 통신 시스템을 위한 개선된 초기 레인징 알고리즘을 제안한다. WiBro 및 통상적인 무선 통신 시스템에서는 송 수신단 간 왕복 지연이 1개의 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심벌 주기 내이므로, 초기 레인징 수행 시 주파수 영역 차동 상관 방식이 일반적으로 사용된다. 그러나, 넓은 셀 범위에서는 최대 시간 지연이 증가하여 기존 기법의 적용이 불가능하며, 성능 개선을 위한 누적 차동 상관 기법의 경우 큰 시간 오프셋 발생 시 추정치의 빈번한 부호 천이로 인해 추정 오차가 발생할 여지가 있다. 따라서, 본 논문에서는 15 km 셀 범위를 고려한 레인징 채널 구조에서 전체 시간 오프셋을 정확히 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 추정치 간 부호 비교를 통해 부호 오류를 정정하고, 채널 상관도, 누적횟수 및 정규화 과정의 잡음 감소 효과를 고려하는 가중치를 적용함으로써 추정 정확도를 향상시키며, 심벌 주기의 소수배 시간 오프셋을 보상한 후 첨두치 전력을 비교함으로써 정수 배 시간 오프셋의 추정이 가능하다.
We previously reported that the exogenous administration of cumambrin A, a sesquiterpene lactone from the dried flowers of Chrysanthemum boreale Makino has a pharmacological effect on normalization of blood pressure in the spontaneously hypertensive rats (SHR). In the present study, we further investigated the effect of cumambrin A on the relaxation of phenylephrine-induced precontracted rat aortic artery rings. The potency of cumambrin A was than compared to verapamil, a well known $Ca^{2+}-channel$ blocker. The results demonstrate that the isolated rat aortic arteries are relaxed to basal tension at a concentration of $5{\times}10^{-5}\;M$ cumambrin A treatment. The results also show that the phenylephrine-induced contraction is inhibited by a pretreatment of cumambrin A. Co-treatment of cumambrin A and verapamil showed a strong synergetic effect on the relaxation of rat aortic artery rings. Thus, these data demonstrate that cumambrin A is a potent relaxant of rat aortic smooth muscle and suggest that cumambrin A modulates intracellular or extracellular $Ca^{2+}$ mobilization.
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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