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전용구,양진우,김순협,Jeon, Yong-Koo,Yang, Jin-Woo,Kim, Soon-Hyob 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.2
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다. In order to construct a feature map-based phoneme classification system for speech recognition, two procedures are usually required. One is clustering and the other is labeling. In this paper, we present a phoneme classification system based on the Kohonen's Self-Organizing Feature Map (SOFM) for clusterer and labeler. It is known that the SOFM performs self-organizing process by which optimal local topographical mapping of the signal space and yields a reasonably high accuracy in recognition tasks. Consequently, SOFM can effectively be applied to the recognition of phonemes. Besides to improve the performance of the phoneme classification system, we propose the learning algorithm combined with the classical K-mans clustering algorithm in fine-tuning stage. In order to evaluate the performance of the proposed phoneme classification algorithm, we first use totaly 43 phonemes which construct six intra-class feature maps for six different phoneme classes. From the speaker-dependent phoneme classification tests using these six feature maps, we obtain recognition rate of $87.2\%$ and confirm that the proposed algorithm is an efficient method for improvement of recognition performance and convergence speed.
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고온용융압출 기술을 적용한 난용성 약물의 가용화 및 용출시험에서의 계면활성제의 농도의 영향
최성민(Sung-min Choi),전용구(Yong-Koo Jeon),이주현(Ju-Hyun Lee),강진양(Chin-Yang Kang),박준범(Jun-Bom Park) 대한약학회 2019 약학회지 Vol.63 No.6
Solid dispersions (SDs) were manufactured by hot-melt extrusion (HME) technology to enhance the solubility of the poorly soluble drugs (fenofibrate, celecoxib and cilostazol). Soluplus and Kollidon VA64 were selected as polymers due to their thermoplastic and hydrophilic behaviors. The SDs with three types of active pharmaceutical ingredients (APIs) were prepared using a twin-screw HME system, at three processing temperatures. To check drug release behaviors and solubility of poorly water-soluble drugs, a dissolution test was performed using the paddle method per the US Pharmacopeia Apparatus II. Distilled water with 0.5% sodium lauryl sulfate (SLS) was used as dissolution media. The extrudates containing fenofibrate and celecoxib showed enhanced drug release profiles compared to the APIs alone. However, in case of cilostazol, the extrudate had a lower dissolution rate than the API. To solve this phenomenon, the dissolution test was continuously performed by changing the amount of SLS. As a result, the drug release from the extrudate with cilostazol was higher than cilostazol alone in the dissolution media containing 0.1% SLS. Based on this result, the dissolution medium containing 0.1% SLS or less was considered as more suitable media than containing 0.5% SLS solution, which is mentioned in the cilostazol US Pharmacopeia (USP) monograph.
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