Immediate use of activated carbon incorporated polysulfone membrane application for dye separation was reported in this work. Dimethylformamide (DMF) was used as the solvent for the membrane preparation. The membrane thus prepared were characterized in terms of surface morphology, ATR-FTIR, AFM, experimental results as membrane performance. The resultant nanofiltration (NF) membranes were tested with Congo red dye concentration 200 mg/L. The water permeability was found to be considerably higher than that reported in literature. Experimental results show that the real rejection of the Congo red is 99.57% over the transmembrane pressure 100 psi using 30% activated carbon incorporated membrane. Prepared NF membranes shows the corresponding permeates fluxes were $40Lm^{-2}h^{-1}$ to $82Lm^{-2}h^{-1}$ with different activated carbon percentage incorporated in polysulfone membrane. The present study demonstrated that dye rejection enhanced NF may be a feasible method for the dye wastewater treatment. The overall observations thus indicated that toxic residual dyes can be appreciably separated from the membrane technology, provided that the accompanying polymeric membrane, activated carbon as binding agents and the process parameter levels are astutely selected.
어휘 인식 시스템에서는 처리되는 어휘가 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하는 단점이 있으며 이에 따른 신뢰도의 분포를 가지고 있지 않기 때문에 정규화를 수행할 수 없다. 따라서 이를 개선하기 위하여 미등록어 거절 알고리즘에서 사용되는 어휘 관리를 최적화하고 음소 단위로 데이터 탐색을 지원하는 VCOR 시스템을 제안한다. 또한 VCOR에서는 어휘 정보를 효율적으로 제공하기 위해 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 어휘 단위의 정보를 제공하고, 어휘에 대한 향상된 추적 관리 가능을 제공하여 어휘에 대한 인식의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 97.56%, 어휘 독립 인식률은 96.23%의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 캐스코드 결합 HBT의 이미터와 베이스단에 인덕터를 설치하여 저잡음과 고이득 특성을 동시에 나타내는 MMIC-LNA 증폭기를 설계하였다. 제작된 MMIC 증폭단은 3mA, 2.7V의 바이어스 조건에서 이득은 3.7GHz에서 약 19dB, 잡음지수는 2.7dB를 보였으며, 35dBc의 이미지시호 제거 특성을 보였다. 저 잡음과 고 이득 특성을 갖는 캐스코드 MMIC 증폭단을 이용하여 마이크로파 수신기의 전단부의 설계가 가능함을 보였으며 이미지 제거 필터의 성능을 만족시키기 위하여 능동필터와 함께 설계할 경우 RF 수신 전단부의 완전한 MMIC 설계가 가능함을 알 수 있었다.
어휘 인식에서는 인식 학습 시 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하며, 이들 시스템에서는 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하지 못하고 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포를 이용한 모델 파라미터의 가우시안 모델 최적화 방법을 제안한다. 확률 분포의 가우시안 모델을 최적화하여 가우시안 모델의 정확성을 제공하고, 음소 단위로 데이터의 탐색을 지원하여 신뢰도가 향상되었다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 실제 다양한 미등록어가 관측될 수 있는 대상으로 실험을 수행하였으며 본 연구에서 제안한 정규화 신뢰도를 이용한 미등록어 거절 알고리즘이 기존의 방법들에 비하여 평균 1.7%의 성능향상을 나타내었다.
Sponge ball cleaning can generate an abrasion effect, which leads to an attractive increasing in both permeate flux and membrane rejection. The aim of this study was to investigate the influence of the daily sponge ball cleaning (SBC) on the performance of different UF cross-flow membrane modules integrated with a bioreactor. Two 1"-membrane modules and one 1/2"-membrane module were tested. The parameters measured and controlled are temperature, pH, viscosity, particle size, dissolved organic carbon (DOC), total suspended solids (TSS), and permeate flux. The permeate flux could be improved by 60%, for some modules, after 11 days of daily sponge ball cleaning at a transmembrane pressure of 350 kPa and a flow velocity of 4 m/s. Rejection values of all tested modules were improved by 10%. The highest permeate flux of 195 L/㎡.h was achieved using a 1"-membrane module with the aid of its negatively charged membrane material and the daily sponge ball cleaning. In addition, the enhancement in the permeate flux caused by daily sponge ball cleaning improved the energy specific demand for all tested modules. The negatively charged membrane showed the lowest energy specific demand of 1.31 kWh/㎥ in combination with the highest flux, which is a very competitive result.
Al2O3 positively charged nanofiltration composite membrane was successfully prepared with aluminate coupling agent (ACA) as modifier, sodium bisulfite (NaHSO3) and potassium persulfate (K2S2O8) as initiator and methacryloyloxyethyl trimethylammonium chloride (DMC) as crosslinking monomer. The surface of the membrane before grafting and after polymerization were characterized by SEM and FT-IR. Three factor and three-level orthogonal experiments were designed to explore the optimal conditions for membrane preparation, and the optimal group was successfully prepared. The filtration experiments of different salt solutions were carried out, and the retention molecular weight was determined by polyethylene glycol (PEG). The results showed that the polymerization temperature had the greatest effect on the rejection rate, followed by the reaction time, and the concentration of DMC had the least effect on the rejection rate. The rejection rates of CaCl2, MgSO4, NaCl and Na2SO4 in the optimal group were 83.8%, 81.3%, 28.1% and 23.6% (average value), respectively. The molecule weight cut-off of 90% (MWCO) of the optimal group was about 460, which belongs to nanofiltration membrane.
본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.593-610
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2015
적응 기각 추출 (adaptive rejection sampling)방법은 특정한 형태의 확률분포로 부터 확률표본을 추출하기 위한 대표적인 난수생성기 (random number generator)로서, 추출된 표본으로부터 제안분포 (proposal distribution)가 개선이 되는 장점을 가지고 있다. 그러나, 기존에 제안된 적응기각추출 방법은 확률분포의 형태가 로그-오목 함수 (log-concave function)인 경우에만 사용이 가능하기 때문에 적용범위가 제한적이다. 최근의 연구결과에서는, 이러한 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 적응기각추출이 진행되고 있으며, 이에 본 논문에서는 기존의 적응기각추출 방법을 포함한 총 5가지의 난수 생성 방법에 대해서 고찰하고, 아울러 모의실험을 통해 각 방법들간의 성능에 대하여, 적합성과 효율성의 관점에서 실증적으로 비교 분석하도록 한다.
고립단어 음성인식 시스템이 실용적이 되려면 인식 대상 이외의 단어를 거절할 수 있는 기능이 요구된다. 본 논문에서는 집단화된 음소 모델과 likelihood ratio에 의한 후처리 방법을 사용하여 거절기능을 구현하는 방법을 제안하였다. 기본적인 음성인식 시스템은 단어 단위 연속 HMM을 사용하였고, 6개의 집단화된 음소 모델들은 음성학적으로 균형잡힌 음성 데이터베이스를 이용하여 훈련된 45개의 문맥독립 음소 모델들로부터 통계적 방법에 의하여 생성되었다. 22개의 부서 명칭을 대상으로 한 화자독립 고립단어 인식시스템에서 거절성능을 시험하여 본 결과, 가장 높은 확률값과 두 번째 높은 확률값을 가지는 후보단어들 간의 차이값에 의하여 거절기능을 수행하는 기존의 후처리 방법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 이 집단화된 음소모델은 인식 대상 어휘가 다른 고립단어 인식 시스템에도 재훈련 없이 그대로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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