특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
Landsat 시계열 영상과 실측수온자료를 이용하여 한강 수계 댐호들의 표면수온과 계절적 성층현상을 분석하였다. 1994년에서 2004년까지 29회에 걸쳐 얻어진 Landsat-5, 7 열적외선 영상으로부터 NASA 경험식을 이용하여 호수의 표면수온을 추출하였고, 이를 하천형 댐호인 파로호, 춘천호, 의암호, 청평호, 팔당호의 표층수온, 그리고 호소형 댐호인 소양호의 상층수온(수심 10m) 자료와 비교하였다. 십 수 년간 매월 1회 측정된 수온자료를 위성관측 날짜에 보간하여 사용하였음에도 불구하고, 하천형 댐호들에서는 수온오차(위성관측수온-실측보간수온)의 표준 편차가 $2^{\circ}C$ 이하인 영상이 94개로서, 새로운 통계적 대기보정을 적용할 수 있었다. 실측보간수온과 위성관측수온의 상관계수는 소양호가 0.915 (대기보정 후 0.950), 다른 호수는 0.951-0.980 (대기보정 후 0.979-0.997)로서, 높은 상관성을 보여주었다. 이는 수심이 얕고 인위적인 물의 유입과 유출이 연중 계속되는 하천형 댐호의 표층에는 혼합층이 상시 존재하고 수온의 일변화 및 월변화가 비교적 연속적이기 때문인 것으로 해석되었다. 그러나 소양호에서는 4-7월에 위성관측수온이 실측보간수온보다 $3-5^{\circ}C$ 더 높게 나타나는 이상 수온오차가 관찰되었다. 한강 수계의 최상류에 위치하며 수심이 깊고 자연적인 유입량만이 존재하는 소양호에서 이 시기는 상층수의 물리적 혼합현상이 없이 매우 안정적이고, 일조량 증가에 따라 호수 상층부에 수온약층이 발달하기 때문에, 수심 10m에서 측정된 실측수온보다 위성으로 관측된 표면수온이 연중 비교적 건조한 이 시기에 더 높게 나타나는 것으로 밝혀졌다.
배경: 독일 크나이프 요법을 국내에서 적용하기 위해 검증 연구가 필요하다. 목적: 국내산림 환경에서 적용한 크나이프 요법이자율신경계에 미치는 영향을 규명하기 위함이다. 방법: 크나이프 요법 중 4가지 요소('움직임', '삶의 질서', '음식섭취', '치유식물')를 고려한 중재 프로그램을 구성하여, 성인 40명을 10명씩네그룹으로나눠 3회(주1회, 5시간씩) 적용했다. 중재 전과 후에 맥파측정기(uBioMacpa)를 이용하여 HRV(TP, VLF, LF, HF, LF/HF, CSI: Cumulative Stress Index)를 측정하고 비교 분석했다. 결과: 잡파 혼입이 있는 7명의 데이터를 제외한 33명의 자료를 분석한 결과, 프로그램 중재 후 연구대상자의 TP(8.64%, p < .001), VLF(6.96%, p < .05), LF(15.86%, p < .001), HF(8.46%, p < .01), LF/HF(5.77%, p < .05)는유의하게증가하였고, CSI는 유의하게 감소하였다(16.06% p < .001). 결론:국내 산림 환경에서 적용한 크나이프 요법은 자율신경계를 전체적으로 활성화하고, 교감과 부교감신경의 활성도를 높여 심장활동을 촉진시키며, 누적스트레스를 감소시켜 주었다. 본 연구의 결과는 크나이프 요법이 국내 산림 환경에서 치유 프로그램으로 활용되어 스트레스 해소를 포함한 자율 신경계의 긍정적인 효과를 제시한 초기적인 최초의 증거라 할 수 있다.
사면붕괴의 위험성이 있는 다양한 실계측 데이터들이 토목기술자들에게 주어졌지만 이를 해석, 가공 후 실시간 사면거동양상을 분석하고 사면안정에 대한 결론을 유도하는 일은 결코 쉬운 일이 아니다. 최근 많은 연구기관들이 실시간 계측시스템을 위험 사면 현장에 설치하고 이를 계측하고 있으나, 대부분이 하드웨어 시스템의 설치에 초점을 맞추고 있어 이들 계측시스템에서 구한 실시간 계측자료를 해석하는 소프트웨어는 상대적으로 약하다고 할 수 있다. 그러므로 이 연구는 시간에 따라 변위가 지속적으로 증가하는 사면거동에 대한 계측자료들이 서로 어떤 상호관련성이 있고 군집화되는지를 보여주고자 하는 데 목적이 있다. 실시간 계측자료들을 분류함에 있어 저자들은 세 가지의 수학적 개념을 사용하고자 한다. 즉 평균변위차지수($AD_{i,j}$), 평균상대변위차($\overline{RD}_{i,j}$) 및 평균상대좌표시스템($\overline{RD}$, AD)을 사용하고자 한다. 이 세 가지 개념은 통계학적 방법 및 사면파괴거동에 토대를 두고 있다. 그러므로 이 방법들은 파괴거동을 일으키는 같은 대상 사면영역의 군집특성을 보여준다.
화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.
Objectives: This study aims to compare the physicochemical characteristics, toxicological data with Occupational Exposure Limits (OELs) of chemicals under the Occupational Safety and Health Act(OSHA) regulated by the Ministry of Employment and Labor of Korea. Methods: Information on chemicals which have OELs on physicochemical characteristics and toxicological data was collected using Material Safety Data Sheet(MSDS) from Korea Occupational Safety and Health Agency(KOSHA) and the Korea Information System for Chemical Safety Management(KISChem) in 2014. Statistical analyses including correlation and simple regression were performed to compare the OELs with chemical characteristics including molecular weight, boiling point, odor threshold, vapor pressure, vapor density, solubility and octanol-water partition coefficient(OWPC) and toxicological data such as median lethal dose($LD_{50}$) and median lethal concentration($LC_{50}$). Results: A total of 656 chemicals have OELs under OSHA in Korea. The numbers of chemicals which have eight-hour time weighted average(TWA) and short term exposure limits(STEL) are 618 and 190, respectively. TWA was significantly correlated with boiling point and STEL was only correlated with vapor pressure among physicochemical characteristics. Solubility and OWPC between "skin" and "no skin" substances which indicate skin penetration were not significantly different. Both $LD_{50}$ and $LC_{50}$ were correlated with TWA, while the $LC_{50}$ was not with STEL. As health indicators, health rating and Emergency Response Planning Guidelines(ERPG) rating as recommended by the National Fire Protection Association(NFPA) and American Industrial Hygiene Association(AIHA) were associated with OELs and reflect the chemical hazards. Conclusions: We found relationships between OEL and chemical information including physicochemical characteristics and toxicological data. The study has an important meaning for understanding present regulatory OELs.
비점오염원을 정량화하기 위해 국립환경과학원의 강우유출수 조사방법은 복합토지이용 유역 모니터링 방법으로 유출 초기 24시간동안은 1시간간격으로 채수 하는 것을 제안하였다. 그러나 고빈도 샘플링은 현장 및 분석 인력 및 비용이 과다해질 수 있다. 따라서, 본 연구는 1시간 간격 샘플링 방식에 비해 더 긴 샘플링 간격이 부하 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 풍영정천 유역을 토지이용현황에 따라 농촌 소유역, 도시 소유역, 유역말단으로 구분하여 채수 1시간간격과 다른 채수 시간간격에 따른 부하량의 차이를 비교하였다. BOD와 T-P는 4시간 간격까지는 부하량의 차이가 통계적으로 유의하지 않았지만, 1시간 간격 채수에 따른 부하량과 다른 채수간격 부하량의 차이가 10% 이하가 합리적이라고 판단 할 때 BOD와 T-P 모두 3시간 간격의 채수가 적합한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 효과적인 모니터링 체계를 구축하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.
This study was conducted to investigate the purchase patterns of processed foods and perception of school dietitians on nutrition labelling in Chonbuk area of Korea. Self-administered questionnaires were collected from a total 156 dietitians. Statistical data analysis was completed using the SPSS v. 11.5 program. The results were summarized as follows. Among the 156 school foodservice systems, 64.7% of schools were operated in conventional system and 35.3% were in commissary system. Among the processed foods, seasoning foods(98.4%) and cereal products(93.3%) were used widely in school foodservice. Among the general characteristics of schools and dietitians, the style(p<0.01), and type of foodservice(p<0.05), career, and age of dietitians respectively affected the purchasing pattern of the processed foods. Approximately 30% of dietitians responded that some fortified foods used for the meal preparation(eg. Ca-fortified yoghurt). Only 57% of dietitians who has more ten year job career was agreed with the important of fortified foods for the menu planning. Despite the levels of education of the dietitians became higher, were no relationship between the confidence on fortified foods and the improvement on health for children. About 96.2% of dietitians knew nutrition labelling of processed foods. Only 25.6% of dietitians checked nutrition labelling of processed food when they purchased these foods for school lunch. The main reason for their checking nutrition labelling of processed foods was for nutrient of products. The dietitians understanding and trust in nutrition labelling of processed foods were not high. But the half of dietitians responded that the nutrition labelling can be helpful for the purchase of processed foods in school foodservice systems. Therefore, it is necessary to activate the mandatory nutrition labelling of processed foods and to prepare its consumer education program for school dietitians.
본 연구는 북한 및 비무장지대 등 접근불능지역에 대한 기상에 의한 산불발생예측 알고리즘을 개발하고, 실제 현장과 현업에서 활용할 수 있는 실시간 산불위험예보 체계를 개발하는데 있다. 산불기상위험지수 산출 모형 개발을 위해 자료의 취득과 검증을 위한 현장조사가 불가능하다는 연구적 한계가 존재하므로, 이를 해결하기 위해 MODIS 위성자료를 활용하여 접근이 불가능한 지역의 산불발화지점(fire spot)을 과학적 근거를 가지고 추정하였다. 추출된 산불발화지점을 대상으로 기상청에서 생산된 과거 기상 재분석자료(5㎞ 해상도)를 활용하여 산불발화지점에 대한 기상특성을 추출하여 데이터베이스화 하였다. 접근불능지역의 산불발화지점에서 추출된 기상요소들은 산불발생과 기상요인들과의 통계적 상관성과 산불발생 유무(산불발생 1, 산불 미발생 0)를 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실시간 기상변화에 의한 산불기상위험지수(Fire Weather Index, FWI)를 개발하였다. FWI 모형의 예측정확도는 66.6%로 나타나 모형의 적합도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 남 북한의 산불 방지를 위한 정책 입안자들의 의사결정에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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