본 논문은 한글인식 방법중 주파수 변환영역에서 행하는 필터링의 방법을 제시한 것이다. 한글 문자패턴을 2차원 변조처리하여 공간위치에 의존적인 한글자소의 위상문자적 특징을 주파수 영역으로 사상하였고, 이때 변조 주파수를 정규화함으로서 주파수 영역에서 문자의 크기를 정규화 한다. 또한 한글의 각 자소를 발생위치에 따라 분류하여 표준패턴으로 설정하고, 설정된 각 자소의 표준패턴을 자소필터로 사용하여 주파수 영역으로 사상된 문자패턴을 필터링하였다. 한글자소의 분별 파라미터로는 정규화된 상호상관함수와 필터링 결과로 부터 유도된 코히어런스 함수를 산출하여 분별기준을 설정하였으며, 그 결과로서 문자크기의 변화, 자소의 융착, 제한적인 자획의 유실이나 잡음의 혼입등의 요인이 발생하였음 경우에도 한글자소의 분별이 가능하였고 또한 표준패턴을 설정함에 따라 숫자, 영문자등의 분별에도 적용할 수 있었다.
Bifidobacteria are normal inhabitants of the human gastrointestinal tract throughout lift, starting just days after birth, and are one of several predominant species of the colonic microflora, along with Peptostreptococcus, Eubacteria, Clostridia, and Bacteroides. Bifidobacteria differ from lactic acid bacteria in that they produce not only lactic acid but also acetic acid as major fermentation products. The classification of bifidobacteria has changed numerous times since they were discovered in 1899 in the feces of breast-fed infants. Since 1994, three additional species have been included in the list (B. lactis, B. inopinatum, and B. denticolens), with a current total of 32 species. A variety of probiotic effects of bifidobacteria are currently being investigated. Research reports suggests several potential probiotic advantages, in particular antimicrobial effects, immune-modulation reduction of the cancer risk, and modulation of gastrointestinal flora. As technological challenges related to viability and enumeration are being overcome, milks fermented with these anaerobic microorganisms(alone or in combination with lactic acid bacteria) are more able to provide consistently satisfying with large numbers of viable microorganisms. Over 70 products containing bifidobacteria are currently offered around the world, including fermented milks, cheese, buttermilk frozen desserts, candy, and pharmaceutical preparations.
본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.
Milk oligosaccharides are the complex mixture of six monosaccharides namely, D-glucose, D-galactose, N-acetyl-glucosamine, N-acetyl-galactosamine, L-fucose, and N-acetyl-neuraminic acid. The mixture is categorized as neutral and acidic classes. Previously, 25 oligosaccharides in bovine milk and 115 oligosaccharides in human milk have been characterized. Because human intestine lacks the enzyme to hydrolyze the oligosaccharide structures, these substances can reach the colon without degradation and are known to have many health beneficial functions. It has been shown that this fraction of carbohydrate can increase the bifidobacterial population in the intestine and colon, resulting in a significant reduction of pathogenic bacteria. The role of milk oligosaccharides as a barrier against pathogens binding to the cell surface has recently been demonstrated. Milk oligosaccharides have the potential to produce immuno-modulation effects. It is also well known that oligosaccharides in milk have a significant influence on intestinal mineral absorption and in the formation of the brain and central nervous system. Due to its structural resemblance, bovine milk is considered to be the most potential source of oligosaccharides to produce the same effect of oligosaccharides present in human milk. This review describes the characteristics and potential health benefits of milk oligosaccharides as well as the prospects of oligosaccharides in bovine milk for use in functional foods.
사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
We propose a real time gas monitoring system for classifying various gases with different concentrations. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We adopt the relative resistance as a pre-processing method and an ART2 neural network as a pattern recognition method. The proposed method has been implemented in a real time embedded system with tin oxide gas sensors, TGS 2611, 2602 and an MSP430 ultra-low power microcontroller in the test chamber.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권4호
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pp.472-476
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2012
In this paper, a sensorless control scheme for a three-phase bi-directional voltage-type PWM rectifier in wind power generation system that operates without the input AC voltage sensors (generator side) is described. The basic principles and classification of the PWM rectifier are analyzed, and then the three-phase mathematical model of the input AC voltage sensorless PWM rectifier control system is established. The proposed scheme has been developed in order to lower the cost of the three-phase PWM rectifier but still achieve excellent output voltage regulation, limited current harmonic content, and unity input power factor.
Bifidobacteria comprises up to 25% of the cultivable fecal bacteria in adults and 80% in infants. Many in vivo and clinical research results supporting its efficacy in the prevention and improvement of gastrointestinal health have been accumulated. As a consequence, expert committee WHO/FAO expert committee recommended Bifidobacterium as representative probiotics together with Lactobacillus acidophilus. In this review, research trends in bifidobacteria concerning the classification and identification of the genus Bifidobacterium, modulation of intestinal microflora, improvement of constipation, prevention of diarrhea, alleviation of atopy and allergy, barrier function through antimicrobial activity andimmune enhancement of the host will be introduced. Several gene expression systems based on bifidobacterial plasmids have been developed and successfully used to express several heterologous genes including anticancer proteins in Bifidogacterium. In animal test, bifidobacteria was proven to be a promising candidate for safe gene delivery system which can specifically colonize in the solid tumor.
In this paper, we proposed fuzzy adaptive resonance theory(ART) combined with principle component analysis(PCA) to recognize and classify indoor environmental gases. In experiment Taguchi gas sensors(TGS) are used to detect VOCs. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We use the PCA algorithm to reduce dimension so it needs less memory and shortens calculation time. Simulation is accomplished to two directions for fuzzy ART with and without PCA.
Streptococcus pneumoniae (pneumococcus) is the most frequent causative agent of acute bacterial pneumonia. Outstanding characteristic of pneumococcus is an ample polysaccharide capsule that is highly anti-genic agent and is the major factor for classification of pneumococcus into more than 94 serotypes. In this study, production of capsular polysaccharide from Streptococcus pneumoniae type 23 was optimized by supplementation of metal ions or by modulation of culture conditions. When brain heart infusion (BHI) broth was supplemented with 1 mM concentration of $CaCl_2$, $CuSO_4$ and $MgSO_4$, growth of pneumococcus as well as polysaccharide yield were stimulated. Also slight aeration gave rise to better polysaccharide yield.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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