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Deep Learning기반의 Mass Spectrum 분석 기법
손종욱(Jong-Wuk Son),최은숙(Eun-Sook Choi),이성영(Sung Young Lee),김정희(Jung-Hee Kim),김은주(Eunjoo Kim),조국래(Kookrae Cho) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
딥러닝 기법이 여러 연구 분야에서 많이 활용되고 있지만 mass 스펙트럼과 같은 고차원 데이터 분석에서는 활용도가 높지 않다. 본 논문에서는 mass 스펙트럼 과 같이 데이터의 차원수에 비해 샘플의 수가 적은 데이터에 대해서 딥러닝 기법을 적용하는 방법에 대해 기술한다. 이를 위해 TOF-SIMS 장비를 이용해서 186명의 CRC 환자 조직에서 558개의 mass 스펙트럼을 획득 하였으며 딥 러닝 기법을 적용하여 mass 스펙트럼을 이용해서 정상 조직과 대장암 조직간에 구분하는 모델을 구현하였다. Mass 스펙트럼 데이터를 딥러닝을 이용해서 분석하는 방식이 필요한 이유는 유전자데이터, 단백질 데이터를 조합하여 추가적인 분석이 가능하다는 장점이 있다.
孟柱億 한국중국언어학회 2000 중국언어연구 Vol.11 No.-
自韓文字母問世后, 韓文注音的漢, 蒙, 滿, 日等學話敎材便層出不窮, 從十六世紀的《飜譯老乞大》, 《朴通事諺解》, 《四聲通解》到十八十九世紀的《伍倫全備諺解》和《華音啓蒙諺解》等一批傳世漢語敎材, 已然形成了韓文注音的優良傳統, 只可惜到二十世紀初被外部入侵力量斬斷. 相傳四五百年且不斷改進完善的“國俗撰字法”, 就此失傳了. 我們現在的任務, 是如何繼承幷發揚這一優良傳統, 在現代語音學的指引下, 使之日臻完善, 成爲讓韓國漢語初學者喜聞樂見的更爲科學系統的切實可行的注音方案. 韓文是表音文字, 也是音文字, 理論上可以用于漢語標音. 但是, 因爲韓漢音系不同, 而韓文字母專爲韓語而創, 直接用于漢語語音, 當然不能一一對應. 欲以韓文字母全面准確地反映漢語語音, 必須采取某些補救措施, 增加或改造少量注音符號, 對現行韓文字母系統加以改進, 使適應漢語有而韓語無的一些特殊音素和音節結構. 在這方面, 先人的“國俗撰字法”實踐, 可以給我們提供不少借鑒, 例如改變字母形體, 修改寫法, 或借用某些字母表示韓語里不存在的漢語音素. 采取必要的補救措施之后, 韓文注音將是可行的, 而且在提高標音質量方面有一定的積極作用. 可以成爲韓國人學習漢語的一種簡便易學的輔助工具.