誘導結合형 플라즈마에서 source frequency에 따른 SiO₂ etch 特性

김진호 성균관대학교 2007 국내석사

생산성 증가를 위한 wafer의 반경의 확대는 계속 진행 중이며 대면적하에서 균일한 고밀도 플라즈마를 생성하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 이를 위해 coil의 전류 분배를 조절할 수 있도록 outer coil에 가변 capacitor를 장착하여 설계된 ICP source를 이용하여 uniformity를 control하는 것을 연구하였고, 상용되고 있는 두 가지의 ICP source 주파수에 따른 Plasma 특성과 etch rate 및 non-uniformity 측면에서의 etch 특성을 연구하였다. 본 실험의 결과로 전류 분배를 통하여 plasma 밀도 분포와 etch non-uniformity를 조절할 수 있었다. 가변 capacitor의 용량을 증가시킴으로써 wafer center에서 ion density가 증가하였으며, 이는 wafer center에서 etch rate의 증가가 됨을 wafer etch map을 통하여 증명되었다. plasma source 주파수로 쓰인 13.56 MHz와 27.12 MHz에 대해 ion density는 27.12 MHz가 약 15 % 더 높은 결과를 얻었다. 또한 plasma profile은 13.56 MHz의 볼록한 center 특성에 비해 27.12 MHz의 갈매기 형상이 되었다. 이러한 결과는 ionization rate와 하전된 입자의 diffusion에 의해 결정된 plasma diffusion의 profile이며, center부 이온 밀도 분포 제어 능력이나 non-uniformity는 13.56 MHz에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 한편, SiO2 막질에서 CF4 gas에 의한 etch시 27.12 MHz의 경우 전파장대에 걸쳐 13.56 MHz의 경우보다 emission intensity가 높았으며, 큰 차이는 SiF peak에서 더욱 높았다. 추가적으로, gas pressure, RF source power, RF bias power, CF4 gas flow량에 따른 F의 intensity의 결과는 막질과 무관하게 27.12 MHz의 경우가 13.56 MHz의 경우보다 F intensity가 높게 나타났다. Capacitor 용량 변화에 따른 SiO2 etch rate는 27.12 MHz 경우가 13.56 MHz 경우보다 약 200A/min 높음을 알 수 있었다. non-uniformity는 27.12 MHz에서 최고 5.0%, 13.56 MHz에서 최고 2.8%로 13.56 MHz에서 더 좋은 결과를 낼 수 있었다. 가변 capacitor를 사용한 ICP source 주파수에 따른 플라즈마 특성 및 etch 비교 특성 연구는 앞으로 보다 많은 연구를 통해 ICP source 개발이나 etch 공정에서 응용할 수 있는 가능성을 보여 주었다. Scaling up of wafer radius continuously increased as time flow in semiconductor industry, therefore, the study of generating uniform high-density plasma required in large size wafer. For a this purpose, we investigated the control of plasma uniformity using the ICP source which was added the variable capacitor in outer coil for regulate the current distribution of coil, and also we studied plasma characteristics and etch properties focused on non-uniformity according to the conventional frequency, that is 13.55 MHz and 27.12 MHz, of ICP source. The plasma density and etch non-uniformity was controlled by the current distribution of coil in this experiment. The ion density was increased at wafer center as increasing the variable capacitor, that is proved by wafer etch map, as a consequence, the etch rate was increased at wafer center. The ion density of 27.12 MHz frequency has 13 % higher than 13.56 MHz as a result of conventional frequency comparison. And the plasma profile in 13.56 MHz frequency has convex center characteristic, the gull shape which has concave center appearance was form in the 27.12 MHz frequency. That means the profile was determine by ionization rate and diffusion of charged particle, so we can obtained the good uniformity and capability of controlling the ion density distribution in 13.56 MHz frequency. Meanwhile, the emission intensity was high at 27.12 MHz in CF4 etch compared with 13.56 MHz frequency, and also the SiF peak has higher trend in same frequency. The intensity of F radical varying by gas pressure, RF source power, RF bias power, and CF4 gas flow was higher 27.12 MHz than 13.56 MHz frequency in a any thin films. The SiO2 etch rate by capacitor variation has higher tendency in 27.12 MHz than 13.56 MHz frequency. And the non-uniformity of 13.56 MHz has lower tendencies than 27.12 MHz frequency; the non-uniformity of 27.12 MHz was 5.0 % and the one of 13.57 MHz was 2.8 %. As a result, the research of the plasma characteristics and etch properties according to ICP source frequency which was contain the variable capacitor has probability to apply uniformity improvement in large size wafer radius.

Source Apportionment and Oxidative Potential of Organic compounds in PM1 in Seoul, Korea

류지원 서울대학교 대학원 2022 국내석사

Seoul, Korea is an urbanized megacity with commercial, industrial, and residential areas and is affected by transporting air pollutants from China and Japan, the atmospheric chemical composition is very complicated. Especially in urban or industrial areas, organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) have a high composition ratio. Therefore, identifying the chemical properties and source contribution of organic compounds and estimating their health effects must be performed to establish appropriate reduction policies. This study is the first to estimate the source contribution of organic pollutants and evaluate their oxidative potential in Seoul. A total of 91 PM1 samples were collected over seven months (September 2021 to March 2022) in Seoul, Korea. These samples were analyzed for PM1 mass concentration, organic carbon (OC), elemental carbon (EC), and 56 organic compounds. As a results of the Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model for identifying source contribution, five source categories were identified: Mobile (24%), SOA + Biomass burning (39%), Anthropogenic SOA (6.2%), Biogenic SOA (15%), and Combustion related (17%). In addition, the cluster analysis, the Conditional Bivariate Probability Function (CBPF) model, and the Potential Source Contribution Function (PSCF) model were performed to estimate the regional and long-range transporting impacts of each source. As a result of estimating the OP through dithiothreitol (DTT) assay, SOA + Biomass burning source influenced from long distance regions such as Mongolia, North China, and North Korea was major contributor to OP. Also, PAHs, sugars, glyserides, methoxyphenols, and resin acids released dominantly from biomass burning, coal and wood combustion were high correlated with OP. Therefore, SOA + Biomass burning source, which contributes the most to OC in Seoul and has a high correlation with OP, must be managed. 대한민국 서울은 상업, 산업, 그리고 주거 지역이 발달한 도시로서 다양한 지역적 오염원이 존재하고, 또한 주변 국가들로부터 장거리 이동하는 오염원의 영향 또한 받기 때문에 매우 복잡한 대기 조성을 가진다. 특히 도시나 산업지역에서는 유기탄소와 원소탄소의 구성비가 높다. 따라서 서울시 대기 중 유기성분의 화학적 특성과 오염원을 파악하고 그의 건강영향을 평가하는 연구는 적절한 대기오염 저감 정책 수립을 위해서 필수적으로 이루어져야 한다. 이 연구는 서울시 유기성분의 오염원과 그 기여도를 e정량적으로 파악했고, 산화잠재력을 평가하여 건강영향을 추정하였다. 2021년 9월부터 2022년 3월까지 대한민국 서울 관측지점에서 포집된 91개의 PM1 시료에 대하여 질량 농도, Organic Carbon (OC), Elemental Carbon (EC), 56종의 유기화학성분에 대한 분석을 수행하였다. 화학분석결과를 바탕으로, 오염원 기여도 추정 연구를 위해 Positive Matrix Factorization (PMF) 모델을 수행했다. 그 결과, 자동차 (24%), 이차생성유기에어로졸 + 생물성 연소 (39%), 인위적 이차생성유기에어로졸 (6.2%), 생물성 이차생성유기에어로졸 (15%), 그리고 소각 관련 오염원 (17%) 5개의 오염원으로 분리되었다. 이에 더하여, 장거리 이동 오염원의 고농도 발생 가능 지역을 추정하기 위해 Potential Source Contribution Function (PSCF)을 수행했고, 지역적 오염원의 유입 방향을 추정하기 위해 Conditional Bivariate Probability Function (CBPF) 모델을 수행했다. 산화 잠재력 평가를 위한 Dithiothreitol (DTT) assay 결과, 몽골, 중국 북부지역, 북한 등 장거리 지역에서 유입되는 영향을 받는 이차생성유기에어로졸 + 생물성 연소 오염원이 산화잠재력에 가장 크게 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 생물성 연소, 나무, 석탄 소각에서 주로 배출된다고 알려진 PAHs, sugars, glyserides, methoxyphenols, resin acids 성분이 산화잠재력과 상관성을 가지는 것으로 나타났다. 그러므로, 서울시 대기 중 유기성분에 가장 크게 기여하고 산화잠재력과 상관성이 큰 이차생성유기에어로졸 + 생물성 연소 오염원은 반드시 관리되어야 한다고 판단된다.

Source Apportionment and Health Risk Assessment of PM2.5 Using Dispersion-Normalized PMF at Three Cities (Seoul, Incheon, Gwangju) in South Korea

정연승 서울대학교 대학원 2023 국내석사

PM2.5, which is emitted from various sources and causes severe adverse health effects, requires systematic reduction measures based on its source identification and health impacts. Seoul, Incheon, and Gwangju are metropolitan cities with heavy PM2.5 pollution in South Korea. These cities are situated in the western coastal areas of Korea where they are affected by long-range transported pollutants from China. PMF (Positive Matrix Factorization) is widely used for source apportionment of PM2.5. However, the conventional PMF (C-PMF) loses information on PM2.5 by the dispersion effects on concentration such as variations in emission strength, atmospheric chemistry, and meteorological dilution. The dispersion-normalized PMF (DN-PMF) reduces the meteorological effects and enhances the actual source strengths. The present study aimed to identify the sources of PM2.5 in the three megacities and conduct source-specific health risk assessments of PM2.5-bound trace elements. In this study, both models were applied to 222, 221, and 224 PM2.5 samples measured from September 2020 to March 2022 in Seoul, Incheon, and Gwangju, respectively. Both models identified ten sources of PM2.5 in Seoul and Incheon, and nine sources in Gwangju. The nine common sources in the three sites were secondary nitrate, secondary sulfate, biomass burning, mobile, soil, waste incinerator, coal combustion, industry/oil combustion, and aged sea salt. Additional industry-related sources were resolved in Seoul and Incheon: industry (Seoul) and metal plating (Incheon). The DN-PMF resolved the same number of factors and mostly identical source profiles, while the source contributions were noticeably different. The differences originated from normalizing the source contributions for its degree of local dispersion. For instance, secondary nitrate and biomass burning source contributions were upscaled for periods with relatively high VCs. Also, the DN-PMF resolved more uniform mobile source contributions. The conditional bivariate probability function (CBPF) analysis was performed in each site to identify the local source locations. In general, the three cities were affected by the mobile, waste incinerator, and industry-related sources in the vicinity. Joint potential source contribution function (J-PSCF) analysis identified northeast China and some parts of Inner Mongolia as the potential source locations of the secondary nitrate, secondary sulfate, and biomass burning sources. The DN-PMF results were then combined with the health risk assessment method to estimate the source-specific carcinogenic and non-carcinogenic risks of PM2.5-bound trace elements. The carcinogenic risks exceeded the safety limit at all sites. As and Cr6+ posed a great concern to the carcinogenic risk, in which coal combustion and metal plating were its major sources. Mitigation of carcinogenic trace elements from coal combustion and metal plating industries is necessary. Meanwhile, the non-carcinogenic risks were below the safety limit. Mn, As, and Pb were the major contributors to non-carcinogenic risks. Despite no immediate health risks, emissions from mobile, coal combustion, and industry sources should be continuously monitored to further protect the residences in the three megacities in South Korea from adverse health effects. PM2.5는 발생원이 복잡다단하고 인체보건학적인 영향이 큰 대기오염물질로서 정확한 오염원 규명과 건강영향 평가에 근거한 체계적인 저감 대책이 필요하다. 서울, 인천, 광주는 우리나라에서 PM2.5 오염 수준이 높은 대도시들이며, 편서풍 풍하지역에 위치하여 중국으로부터의 장거리 이동 오염원에 의한 영향을 많이 받기 때문에 위 도시들에 대한 PM2.5 저감이 시급하다. PMF (Positive Matrix Factorization) 모델은 대표적인 수용 모델로서, PM2.5의 오염원 추정 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 기존의 PMF (Conventional PMF, C-PMF)가 가지는 한계점은 배출량 변화, 대기화학 반응, 기상 효과에 의한 희석 등에 따른 대기 중 농도 변화를 고려하지 못한다는 점이다. Dispersion-normalized PMF (DN-PMF) 모델은 기상효과를 제거하여 오염원의 실제 영향력을 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 DN-PMF를 사용하여 서울, 인천, 광주의 PM2.5 오염원을 추정하였고, C-PMF의 결과와 비교하여 기상 영향에 대한 보정을 평가하였다. 각 도시에서의 지역 오염원의 위치는 Conditional Bivariate Probability Function (CBPF) 모델을 사용하여 파악하였으며, 세 도시에 공통적으로 영향을 미치는 장거리 이동 오염원의 위치는 Joint Potential Source Contribution Function (J-PSCF)모델을 사용하여 추정하였다. 이어서, DN-PMF 모델 결과를 사용하여 PM2.5 중의 미량 원소성분에 대한 건강영향 평가를 수행하여 인체 건강에 영향을 많이 미치는 오염원을 규명하였다. 2020년 9월부터 2022년 3월까지 서울, 인천, 광주에서 포집한 222, 221, 224개의 PM2.5 시료에 대해 DN-PMF와 C-PMF 모델을 사용하여 오염원을 도출하였다. 두 모델 공통적으로 서울과 인천에서 각각 10개의 오염원, 그리고 광주에서 9개의 오염원이 도출되었다. 9개의 공통 오염원은 이차 질산염, 이차 황산염, 생물성 연소, 자동차, 토양, 소각장, 석탄 연소, 산업/기름 연소, 노후 해염 오염원들이며, 서울과 인천에서는 각각 산업 오염원과 금속 도금 오염원이 추가적으로 도출되었다. DN-PMF는 C-PMF와 같은 개수의 오염원을 도출하였으며 오염원 프로파일도 크게 다르지 않은 반면, 오염원의 기여도에서 차이가 발생하였다. 오염원 기여도의 차이는 지역 확산의 정도에 따른 보정 효과에서 기인하는 것으로 판단된다. 이차 질산염과 생물성 연소 오염원의 경우 환기 계수가 높은 기간에 대해 과소평가 되던 해당 오염원들의 기여도가 상향 조정되었다. 또한, DN-PMF가 자동차 오염원의 계절적 특성을 두드러지게 잘 나타내는 것으로 나타났다. CBPF 모델 결과로부터 각 도시 내에 존재하는 1차 배출원 위치들이 파악되었으며 자동차, 소각장, 그리고 산업 관련 오염원들의 영향이 존재하는 것으로 확인되었다. J-PSCF 모델 결과, 북동 중국과 내몽골 일부 지역이 이차 질산염, 이차 황산염, 그리고 생물성 연소 오염원의 잠재적 오염원 위치로 추정되었다. DN-PMF 모델 결과를 사용하여 미량 원소성분에 의한 건강영향 평가를 수행하여 각 도시에서의 발암 및 비발암 위해도를 추정하였다. 세 도시 모두 발암 위험이 존재하였으며, 특히, As와 Cr6+ 성분의 발암 위해도 기여도가 컸다. 위와 같은 발암성 미량 원소성분을 배출하는 석탄 연소 및 금속 도금 오염원에 대해 특별한 관리가 필요할 것으로 사료된다. 반면에 세 도시의 비발암 위험은 안전한 수준으로 나타났으며, 비발암 위해도에 크게 기여한 성분들은 Mn, As, 그리고 Pb로 나타났다. 위 성분들은 자동차, 석탄 연소, 그리고 산업 오염원과 관련된 성분들이다. 따라서 세 도시에 거주하는 사람들의 건강을 보호하기 위해서 자동차, 석탄 연소, 산업 오염원에 대한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다.

Source apportionment and spatiotemporal analysis of PM2.5 using machine learning and receptor models

이영수 서울대학교 대학원 2023 국내박사

직경 2.5 µm 이하의 입자상 물질인 초미세먼지는 대기중에 존재하며, 건강에 미치는 악영향으로 인해 수십 년 동안 세계적으로 관심의 대상이 되고 있는 대기오염물질이다. 초미세먼지를 효과적으로 관리하기 위해서는 다양한 시간과 공간에 대해 초미세먼지의 오염원 유형을 파악하고, 각 유형별 기여도를 정량화하는 것이 중요하다. 따라서, 초미세먼지의 오염원 추정은 핵심 과제로 다뤄져 왔으며, 통계학적 방법론을 적용해 오염원을 추정하는 수용모델이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 초미세먼지의 세부 특성을 파악하기 위해 오염원 추정과 추정된 오염원의 시공간 분석을 수행하였으며, 이를 통해 효과적인 초미세먼지 관리 방안 마련에 중요한 정보를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 오염원 유형 추정 연구를 위해, 두 가지 모델링이 수행되었다. 첫번째는 양행렬 인자 분석(Positive matrix factorization, PMF) 모델링으로, 이는 한 장소에서 초미세먼지의 오염원 유형을 구체적으로 추정하기 위해 활용되었다. 두번째는 베이지안 다변량 수용 모델링(Bayesian spatial multivariate receptor modelingm, BSMRM)으로, 이는 다수의 측정 지점으로부터 넓은 범위의 면적에 대해 주요 오염원 유형을 추정하기 위해 활용되었다. 또한, 기계학습 모델들을 활용하여 초미세먼지 오염원 유형 추정에 가장 중요한 자료로 활용되는 초미세먼지 화학성분 농도를 예측하였다. 기계학습 모델을 초미세먼지 화학성분 자료에 대해 활용가능한지를 검토하였고, 이를 통해 초미세먼지 화학성분 자료의 무결성을 향상시키고자 하였다. PMF 모델링을 통해, 대한민국 시흥시의 초미세먼지 오염원 유형 10가지를 도출하였다. 이는 각각 2차 생성 질산염(24.3%), 2차 생성 황산염(18.8%), 이동 오염원(18.8%), 난방연소(12.6%), 생물체 연소(11.8%), 석탄 연소(3.6%), 중유 관련 산업 오염원(1.8%), 제련 관련 산업 오염원(4.0%), 해염 입자(2.7%), 토양(1.7%)였다. 도출된 오염원 유형별로, 초미세먼지 호흡에 따른 건강 영향을 평가하였다. 석탄 연소, 중유 관련 산업 오염원, 이동 오염원의 초미세먼지 기여도는 낮았지만, 이로 인한 발암 위해도는 10E-6 이상으로 나타났다. 따라서, 초미세먼지의 질량농도 감축 중심의 대응만이 아닌, 오염원별 건강영향 중심의 대응이 요구된다. 기계학습 모델의 초미세먼지 화학성분 예측 능력을 평가하기 위해 4가지 기계학습 모델에 대해 입력 자료 수준, 예측 대상 성분, 입력 자료 기간, 입력 자료의 결측 비율, 자료 대상 지역을 변화하며 예측 정확도를 비교 평가하였다. GAIN(Generative Adversarial Imputation Network), FCDNN(Fully Connected Deep Neural Network), Random forest(RF), kNN(k-nearest neighboring) 모델의 4가지 기계학습 모델을 한국의 3개 지역(서울, 울산, 백령)의 2016년부터 2018년까지의 초미세먼지 화학 성분 자료에 대해 적용하여 농도를 예측하였다. 예측값과 관측값 사이의 결정계수를 통해 정확도를 비교한 결과, 예측 정확도는 GAIN이 가장 높았고, FCDNN, RF 또는 kNN 순서로 나타났다. 입력 자료의 결측률이 20%에서 80%까지 증가함에 따라 예측 정확도는 모든 모델에서 감소하였으나, 비지도 기계학습 모델인 GAIN과 kNN에서 감소 폭이 더 크게 나타났다. 입력 자료의 기간이 길어질수록, 딥러닝 모델인 GAIN과 FCDNN이 다른 두 모델인 RF와 kNN보다 예측 정확도 증가 폭이 더 컸다. 예측 대상 지역별로는, 자체 배출원이 많은 울산의 경우가 예측 정확도가 가장 낮게 나타났고, 자체 배출원의 영향이 거의 없는 백령도의 경우 예측 정확도가 가장 높게 나타났다. 대상 성분별로는 이온 성분이 예측 정확도가 높게 나타났고, 미량원소 성분은 예측 정확도가 낮았다. 본 연구는 기계학습 모델의 예측 정확도를 다양한 실험 조건에 따라 평가하여 대기오염 분야에서의 기계학습 모델의 적용 가능성을 평가했다. 베이지안 다변량 수용 모델링(BSMRM)을 통해서는 8개의 관측 지점 자료를 통해 우리나라의 주요 초미세먼지 오염원 5가지를 도출하고, 각각 오염원 유형별 기여도를 우리나라 전체에 대한 공간 분포를 추정하였다. 5가지 오염원은 각각 2차 질산염, 2차 황산염, 자동차 배출, 산업 오염원, 해염 입자였다. 각 오염원 유형별 일평균 기여도 농도를 지도에 공간적으로 표현할 수 있었다. 또한, BSMRM을 통해 예측한 오염원 유형별 기여도의 타당성 검토를 위해 테스트 사이트(안산, 대전, 광주)의 자료는 각각 제외된 모델링을 수행하여 결과를 서로 비교하여 모델의 정확도를 확인하였다. 이처럼 공간적으로 추정된 오염원 유형 기여도는 초미세먼지 화학성분을 측정하지 않는 도시에서 초미세먼지 대응 방안을 수립하는데 큰 도움이 될 수 있다. 즉, 8개의 측정 자료만으로 우리나라 전체에 대해 예측한 결과를 통해, 측정 지점이 없는 모든 도시에 대해 추정이 가능하였으며, 이 결과는 건강 영향 평가와 같은 추가 연구에도 활용될 수 있다. Particulate matter less than 2.5 micrometers (PM2.5) has been a pollutant of interest globally for more than decades, owing to its adverse health effects. For developing effective PM2.5 management strategies, it is crucial to identify their sources and quantify how much they contribute to ambient PM2.5 concentrations in time and space. Source apportionment is the key to identifying the characteristics of PM2.5. Receptor modeling is widely used to identify PM2.5 sources as a statistical method of source apportionment. The chemical constituents of PM2.5 were used as input data for receptor modeling. Therefore, this study aimed to investigate the characteristics of PM2.5 using models of source apportionment and spatiotemporal analysis for effective management strategies. Two types of modeling were performed for the source apportionment study. The first is positive matrix factorization modeling, which identifies a specific source type and its contributions to PM2.5 from one site. The second is Bayesian spatial multivariate receptor modeling, which derives major sources and their contributions to PM2.5 from multiple monitoring sites. In addition, machine learning models were used to predict the concentrations of PM2.5, which are important data for receptor modeling. Machine learning models that can be used to increase data integrity and applicability to PM2.5 data were assessed. The sources of PM2.5 and their contributions in Siheung, South Korea, were identified using positive matrix factorization modeling. These 10 sources were secondary nitrate (24.3%), secondary sulfate (18.8%), traffic (18.8%), combustion for heating (12.6%), biomass burning (11.8%), coal combustion (3.6%), heavy oil industry (1.8%), smelting industry (4.0%), sea salt (2.7%), and soil (1.7%). Based on the derived sources, the carcinogenic and non-carcinogenic health risks due to PM2.5 inhalation were estimated. The contribution to PM2.5 mass concentration was low for coal combustion, heavy oil industry, and traffic sources but exceeded the benchmark carcinogenic health risk value (1E-06). Therefore, countermeasures on PM2.5 emission sources should be performed based on the PM2.5 mass concentration and health risks. The feature extraction capabilities of the four machine learning models to predict the chemical constituents of PM2.5 were assessed by comparing the prediction accuracy depending on input variables, target constituents for prediction, available period, missing ratios of input data, and study sites. The concentrations of PM2.5 constituents were predicted at three sites (Seoul, Ulsan, and Baengnyeong) in South Korea between 2016 and 2018, using four machine learning models: generative adversarial imputation network (GAIN), fully connected deep neural network (FCDNN), random forest (RF), and k-nearest neighbor (kNN). The prediction accuracy identified by the coefficient of determination (R2) between the prediction and observation was highest in GAIN, followed by FCDNN, RF, and kNN. As the missing ratios (20, 40, 60, and 80%) of the input data increased, the prediction accuracy decreased in the four models and was more noticeable in GAIN and kNN, which are unsupervised models. As the input data period increased, the two deep learning models, GAIN and DNN, had better applicability than the other models, RF and kNN. The study sites with more emission sources exhibited lower prediction accuracy, resulting in the highest R2 in the BR island and the lowest in Ulsan. Among the target constituent groups, ions and trace elements were predicted to have the highest and lowest R2, respectively. This study demonstrated that machine learning models can be extended for further air pollution studies depending on model features, required performance, and experimental conditions, such as data availability and time constraints. The spatial distributions of five PM2.5 sources in South Korea were estimated using Bayesian spatial multivariate receptor modeling. Secondary nitrate, secondary sulfate, motor vehicle emissions, industry, and sea salts were determined to be significant contributors to ambient PM2.5 concentrations in South Korea. The spatial surface of the daily average contribution for each source in South Korea was derived from measurement data from the eight monitoring sites. The source contributions predicted by the BSMRM were also validated using held-out data from a test site (such as Ansan, Daejeon, and Gwangju). These predicted source contributions can aid in developing effective PM2.5 control strategies in cities where no speciated PM2.5 monitoring stations are available. They can also be utilized as source-specific exposures in health effect studies, even in cities where no monitoring stations are available.

유채에서 영양소 공급 ? 수용기관에서의 질소, 황 이용효율 및 호르몬에 의한 조절

자만 라세드 전남대학교 2016 국내박사

식물에서 source-sink 관계는 광합성에 의한 설탕과 아미노산 생산과 식물의 성장, 저장, 유지 및 생산에 있어서 설탕과 아미노산의 이용의 통합적인 관계를 의미한다. 이러한 관계는 식물 성장 단계별 식물의 미네랄 흡수를 비롯한 여러 가지 파라미터들과 호르몬의 조절에 의해서 영향 받는다. 질소와 황은 유채의 성장과 발달에 있어 매우 중요한 역할을 한다. Part I 에서는 질소와 황의 시비 수준 수준에 의해 영향 받는 source-sink 기관에서 질소 이용 효율 (NUE) 및 황 이용 효율 (SUE)을 조사하였다. 유채 품종 중의 하나인 탐미는 질소와 황 시비 수준 (N100S0; N100S500; N100S100; S100N0; S100N500)이 다른 조건하에서 재배되었다. 필드에서 자라고 있는 유채를 1m2 구획으로 나누어서 영양 생장기 초기에 50% 처리하고 나머지는 영양 생장기 말에 50% 처리하였다. 샘플링은 각각의 처리시기에 이루어졌고 종자는 최종 수확 후에 수집되었다. 생체량과 아미노산, 수용성 단백질, glucose, fructose, sucrose, total soluble sugar 및 starch와 같은 유기 대사산물들의 풀 사이즈 및 protease, amylase, invertase와 같은 대사 물질 분해와 관련된 효소의 활성과 sucrose 합성과 관련된 sucrose phosphate synthase (SPS)의 효소 활성 및 다른 대사물질들의 수송과 관련된 파라미터들은 질소와 황이 처리된 작물의 source (성숙한 잎) 기관과 sink (꼬투리와 종자) 기관에서 각각 분석 및 비교되었다. 질소와 황 처리 수준이 증가 할수록 생체량과 질소와 황 영양소 및 대사물질들의 농도가 증가하였는데 영양 생장기 동안에는 source 기관에서 뚜렷하게 나타난 반면 종자 충진기와 종자 숙성기 동안에는 sink 기관에서 뚜렷하게 나타났다. 영양 생장기의 source 기관에서 미네랄 또는 대사물질들의 농도와 생식 생장기의 대사물질들 사이의 양의 상관관계는 영양 생장기의 source 기관에서 질소와 황 영양소와 대사물질의 농도가 높을수록 생식 생장기 동안의 sink 기관에서 유기 대사물질들의 농도가 높음을 시사해 주었다. 그러나 source와 sink 기관에서 NUE와 SUE는 대조구 (N100 S100)에 비해 질소와 황 농도가 높거나 낮을 때 현저하게 감소하였다. 이러한 모든 결과들은 영양 생장기 동안 질소와 황 처리 수준이 증가할수록 작물이 토양으로부터 질소와 황의 흡수를 증가함을 보여주었으며 source 기관에서 더 높은 농도의 대사물질들의 저장은 생식 생장기 동안 사용됨을 보여주었다. 최종적으로 생식 생장기 동안 source에서 sink로의 대사물질들의 수송의 증가는 질소와 황을 높은 수준으로 처리했을 때 나타났으며 이는 높은 NUE와 SUE와 연관이 있음을 보여주었다. 즉, 영양 생장기 동안 높은 농도의 질소 및 황 영양소의 공급은 영양 생장기의 source기관에 영양소의 흡수를 증가 시켰으며 생식 생장기의 sink 기관의 대사물질들의 농도를 높이는데 기인하며 source와 sink 기관에서의 더 높은 NUE와 SUE에 기인함을 보여주었다. 식물의 성장과 발달을 조절하는데 중요한 역할을 하는 여러 그룹의 식물 호르몬이 있다. 에틸렌은 식물 호르몬의 일종이며 일반적으로 식물의 잎에서 노화를 일으킨다고 알려져 있다. Part II에서는 source-sink 관계에 있어 에틸렌의 조절에 대해 연구되었으며 특히 source (성숙된 잎)에서 단백질과 전분의 감소에 중점을 두고 연구되었다. 이 실험에서 유채 품종 Mosa는 개화기 초기단계에서 약 10일간 에테폰 (에틸렌 유도물질)을 엽면 살포한 후 에테폰 처리 없이 20일간 그대로 놓아 두었다. 성숙된 잎에서 에틸렌 농도, sink (꼬투리) 발달, 대사물질들의 풀 사이즈, 대사물질 분해 효소들의 활성 및 대사물질들의 이동은 에테폰 처리 후 10일째와 그 이후 20일째에 각각 에테폰처리 된 작물과 에테폰을 처리하지 않는 작물 사이에 비교 되었다. 에테폰 처리는 성숙된 잎에서 에틸렌 농도를 증가 시켰으며 꽃과 꼬투리의 발달을 억제시켰다. 단백질 분해 효소의 활성 및 발현의 증가와 일차원 전기 영동을 통해서 확인한 결과 단백질 농도의 현저한 감소는 에테폰 처리된 성숙된 잎에서 관찰되었다. 에테폰 처리는 아미노산 수송관련 유전자들 (BnAAP1, BnAAP2, BnAAP4, and BnAAP6)의 발현과 체관을 통한 아미노산 함량은 현저히 증가하였다. 에테폰 처리된 성숙된 잎에서 가용성 당 (glucose, fructose, sucrose)과 invertase와 amylase 활성에 증가로 인한 전분의 함량은 감소하였다. 에테폰 처리된 작물의 체관에서 sucrose 농도 뿐만 아니라 sucrose 수송관련 유전자들 (BnSUT1-2, BnSUT2-1, BnSUT3-1, and BnSUT4-1) 의 발현도 높게 나타났다. 전체적으로, 성숙된 잎에서 에틸렌의 증가는 질소의 재이동과 다른 유기 대사물질들의 수송을 상향 조절하였으며 이는 대사물질들의 분해와 관련된 효소들의 증가와 아미노산과 당 수송을 일으키지만 꼬투리 (sink) 발달엔 아무런 영향을 미치지 않음을 나타내 준다. Source–sink relationship in plants refers to the integration of sugar and amino acid production in photosynthesis with sugar and amino acid utilization in growth, storage, maintenance and production. It is affected by several parameters including mineral uptakes by the plants during different periods of growth and also by the regulations of phytohormones. Nitrogen (N) and Sulfur (S) plays important roles in the growth and development of Brassica napus L. In part I, N use efficiency (NUE) and S use efficiency (SUE) in the source and sink organs as affected by different levels of N and S fertilizations were investigated. Brassica napus (Tammi) plants were grown on different levels of N-S fertilizations (N100 S0; N100 S500; N100 S100; S100 N0; S100 N500). At the beginning of early vegetative stage, 50% treatments were applied and the rest 50% were applied during the vegetative stage, in several 1m2 plots in the field. Samplings were done during each time of treatment application and seeds were collected after the final harvest. Plant biomass, alone with the pool sizes of the organic metabolites, i.e., content of amino acids, soluble protein, glucose, fructose, sucrose, total soluble sugar, starch; activity of metabolite degrading enzymes, such as, protease, amylase, invertase activity, also sucrose phosphate synthase (SPS) activity; and others metabolites transport related parameters were analyzed in the source (mature leaves) and sink (pods and seeds) organs of the N-S treated plants and compared. Results showed that, increasing level of N and S treatments significantly increased the plant biomass with minerals and metabolites content in the source organs (mature leaves) during the vegetative stage, however, in the sink organs (pods and seeds), increase in sink size with higher content of the minerals and metabolites were also observed during the pod-filling and mature seed stage with the increasing supply of N and S minerals. Positive linear correlations between minerals and metabolites content in source in vegetative stage and metabolites content in sink in regenerative stage supported that higher content of minerals and metabolites in source at vegetative stage is responsible for higher content of organic metabolites in sink at regenerative stage. However, the NUE and SUE of the source and sink organs markedly decreased with lower and higher supply of N and S minerals except for the control (N100 S100). All these results indicated that, after the application of N-S treatments during vegetative stage, the uptake of minerals from soil in plants was increased with the increasing level of the N-S treatments, which helped the plants to store higher metabolites in the source organs to use in regenerative stage. Finally, during the regenerative stage, higher transportation of metabolites from source to sink was observed in the higher N-S treated plants with lower NUE and SUE. So higher supplies of N and S minerals are responsible for higher uptake of minerals by the source at vegetative stage and higher content of metabolites in sink at regenerative stage, and it is also responsible for lower NUE and SUE of the source and sink organs in Brassica napus. There are several groups of phytohormones which plays important roles in the development and growth of plants. Ethylene is a phytohormone and it generally causes senescence to leaves of the plants. In part II, ethylene regulation of source-sink relation, especially for protein and starch degradation in source mature leaves was characterized. In this experiment, Brassica napus L. (Mosa), was foliar sprayed with ethephon (an ethylene inducing agent) for 10 days at the beginning of the bolting stage and then kept for an additional 20 days without the ethephon treatment. Endogenous ethylene level, pod (sink) development, pool sizes of the metabolites, activity of metabolite degrading enzymes, and transportation of metabolites from mature leaves (source) were compared between the ethephon-treated plants and the non-treated (control) plants at the end of treatment (day 10), and after an additional 20 days (day 30). The ethephon treatment enhanced ethylene levels in mature leaves, with severe inhibition of flower and pod development. Significant decrease in protein content (confirmed by SDS-PAGE protein profile) with significant increase in protease activity (confirmed using in-gel staining of protease) was also observed in ethephon-treated mature leaves. Ethephon application enhanced the expression of four amino acid transporter genes (BnAAP1, BnAAP2, BnAAP4, and BnAAP6) and the phloem loading of amino acids. In mature leaves, it also the reduced the soluble sugar (glucose, fructose, sucrose) and starch content with significant increase in invertase and amylase activity. Higher amount of sucrose was observed in the ethephon-treated phloem exudates and the expression sucrose transporter genes (BnSUT1-2, BnSUT2-1, BnSUT3-1, and BnSUT4-1) were also enhanced in ethephon-treated mature leaves as well as in phloem exudates. Overall, these results indicated that an increase in ethylene up-regulated nitrogen remobilization and other organic metabolites transportation took place in the mature leaves (source), which was accompanied by an increase in activity of metabolite degrading enzymes and amino acids and sugar transport, but of no benefit to pod (sink) development.

Micro-source의 계통연계를 위한 모델링 및 제어

김영섭 동의대학교 대학원 2004 국내석사

Micro-Source는 1KW~1MW 사이의 전력을 공급하고, 친환경적이며, 에너지원의 소형화를 통해 실제적인 부하변화에 경제적으로 대처할 수 있어 유용하다. 그 중에서 Micro-Turbine과 Fuel-Cell은 잠재적으로 성장가능성이 높은 Micro-Source이며, 이들은 신뢰도가 우수하며, 높은 에너지효율을 가져 효과적으로 부하변화에 대처 할 수 있다. 이러한 Micro-Source는 크기가 작고 설치가 용이하여 단독으로 운전될 때 보다 다수가 각각의 부하를 일정한 지역내에 Micro-Grid를 형성하여 운전할 때 보다 효과적이다. 본 논문에서는 다수의 Micro-Source가 계통에 연계 되었을 때의 모델링 및 제어에 관하여 연구 하였다. 부하단의 전압 등의 전압품질을 제어하기 위하여 전압형 인버터를 채용한 Micro-Source의 계통 연계에 필요한 인덕터의 최적 용량을 결정 하였으며 기본파 정상상태 인버터 모델을 이용한 연계시스템을 검토하였다. 효율성을 제고하기 위하여 SVPWH(공간벡터변조기법)을 적용한 다수의 Micro-Source가 계통에 연계 되었을 때의 시스템 특성 등을 고찰 하였다. 제안된 시스템의 성능평가는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인 하였다. Micro-source units having power ratings in thousands of watts can provide even higher reliability and fuel efficiency than the conventional large scale units. These units are also clustered with loads creating microgrid services to customer sites such as office buildings, industrial parks and homes. Since the Micro-source units are modular, site management could decide to have more units than required by the customer load, providing local, online backup if one of the operating units failed. This paper deals with the connection of micro-source into the system grid. The optimal size of the interface inductor is decided for the efficient transfer of real and reactive power into the grid. Modeling and simulation of the grid connected micro-sources are investigated. Simulation results show that the micro-grid system with two micro-sources has good dynamic characteristic.

Loudness-Robust Music Source Separation

전창빈 서울대학교 대학원 2024 국내박사

Music source separation is a task that aims to separate or isolate individual instrumental sources from a given music signal. With the recent developments of deep learning, music source separation has achieved astounding performance gain. On the other hand, it is difficult to deny that the research community focuses excessively on achieving higher performance on benchmark datasets rather than addressing the real-world robustness of separation networks. Today, commercial music exhibits extreme loudness and a heavily compressed dynamic range compared to the past. However, the influence of music loudness on separation networks has rarely been studied in the field of music source separation. Since this characteristic of music has not yet been thoroughly considered in music source separation, it results in a domain mismatch between the laboratory and the real world. In this thesis, I analyze how music loudness affects current music source separation algorithms and confirm that the domain mismatch in terms of loudness leads to actual performance degradation of separation networks. I then propose various methods to alleviate this problem, applicable in both the training and evaluation stages of music source separation models. Specifically, I first propose the musdb-XL evaluation dataset, a heavily compressed and loud version of a test subset of the standard benchmark musdb-HQ. On the proposed dataset, I confirm that the performance of state-of-the-art algorithms significantly deteriorated, which proves that the current evaluation dataset is not suitable for assessing the robustness of music source separation algorithms on real-world commercial music. Then, I present a LimitAug data augmentation method to reduce the domain mismatch, which utilizes a limiter during the training data creating or sampling process. A limiter is a signal processor or effector that music engineers always use at the final stage of commercial music production. Proposed LimitAug not only alleviates the performance degradation on the proposed musdb-XL evaluation dataset but also results in higher performance on in-domain musdb-HQ data. Next, I introduce music de-limiter networks that take heavily compressed music as input and estimate its original state before heavy compression is applied, effectively removing the limiter effect in music. Additionally, due to the lack of publicly available data for training a de-limiter, I present a training subset of musdb-XL, called the musdb-XL-train dataset. Lastly, since the de-limiter is a simple and powerful method to remove the characteristics introduced by applying a limiter, I propose the way of using the de-limiter as a preprocessor for music source separation. Unlike LimitAug, using the de-limiter for preprocessing does not require any separate or additional training of music source separation networks. Thus, pre-trained state-of-the-art models are readily applicable for robust music source separation on loud commercial music. 음악 음원 분리는 주어진 음악 신호로부터 개별 악기 소스를 분리하거나 격리하 는작업을목표로한다.최근딥러닝기술의발전으로음악음원분리는놀라운성능 향상을 이루었다. 그러나 학계가 실제 세계에서의 음원 분리 네트워크의 강건함을 고민하는 대신 벤치마크 데이터셋에서 더 높은 성능을 달성하는 데 주로 초점을 맞 추고 있다는 점을 부인하기는 어렵다. 현재 상업 음악은 과거에 비해 극도로 큰 음량과 강력하게 압축된 다이나믹 레 인지를가지고있다.그러나음악음원분리분야에서이러한높은음압이음원분리 네트워크에 미치는 영향은 거의 연구되지 않았다. 음악의 이러한 특성이 아직 음악 음원 분리에서 철저하게 고려되지 않았기 때문에 연구실에서의 결과와 실제 활용 단계에서의 도메인 불일치가 발생한다. 본 논문에서는 음압이 현재 음악 음원 분리 알고리즘에 어떻게 영향을 미치는지 를 분석하고 음압에서의 도메인 불일치가 분리 네트워크의 실제 성능 저하로 이어 진다는 것을 확인한다. 그 다음, 음악 음원 분리 모델의 훈련 및 평가 단계에서 적용 가능한 다양한 문제 해결 방법을 제안한다. 먼저 musdb-HQ 테스트 데이터셋의 다이나믹 레인지를 압축한 버전인 musdb- XL 평가 데이터셋을 제안한다. 제안된 데이터셋에서 최신 알고리즘의 성능이 상 당히 저하됨을 확인하여 현재의 평가 데이터셋이 실제 상업 음악에서 견고한 음악 음원 분리에 적합하지 않음을 입증한다. 그 다음, 훈련 데이터 생성 또는 샘플링 과정 중에 리미터를 사용하는 LimitAug 데이터 증강 방법을 제안한다. 리미터는 음악 엔지니어가 상업 음악 제작의 최종 단계에서 항상 사용하는 이펙터이다. 제안된 LimitAug는 musdb-XL 평가 데이터셋 에서의 성능 저하를 완화할 뿐만 아니라 musdb-HQ 데이터에서 또한 더 높은 성능을 나타낸다. 또한, 높은 압축된 음악을 입력으로 받아 해당 음악에 리미터가 적용되기 이전 상태를 추정하는 음악 디-리미터 네트워크를 제안한다. 이는 음악에서 리미터 효과 를 제거하는 것이다. 아울러, 디-리미터를 훈련하기 위한 공개 데이터가 없기 때문에 musdb-XL 의 훈련 데이터셋인 musdb-XL-train 데이터셋을 제안한다. 마지막으로, 디-리미터는 리미터를 적용하여 생긴 특성을 제거하기 위한 강력한 모델이라는 점에 착안하여, 음악 음원 분리의 전처리기로서 디-리미터를 활용하는 방법을 제안한다. LimitAug 와는 달리, 디-리미터를 전처리로 사용하면 음악 음원 분리 네트워크의 추가적인 혹은 별도의 훈련이 필요하지 않다. 따라서, 사전 훈련된 최신 모델을 높은 음압에 대해 강건한 음악 음원 분리에 즉시 적용 가능하다.

Modeling scattered radiations from multi-leaf collimators for In-air output factor

박소연 서울대학교 대학원 2012 국내석사

It is important to accurately calculate in-air output factor in both the independent verification program and treatment planning system (TPS). For small and irregular fields employed in intensity-modulated radiation therapy (IMRT), the contribution of scattered radiations from multi-leaf collimators (MLCs) is not negligible to calculate the in-air output factor. The purpose of this study is that extra-focal source for scattered radiations from MLCs was modeled and then, added to the conventional dual-source model to achieve the best agreement on the in-air output factor calculation. The model (named as MLC scatter source in this study) is designed as combined two Gaussian functions located at the center of the MLC depth, based on the empirical analysis. The interface defined by secondary collimators at the center of the MLC depth is named as a ‘scatter interface’ to determine the combined Gaussian functions for each case. Because area-to-perimeter (AP) ratio as a specifier of an arbitrary field size defined by secondary collimators was provided, these parameters can be determined as quadratic functions of AP ratio of the collimator-defined field. Optimal parameters were determined by comparing the measured and calculated in-air output factors for the square fields defined by MLC with a certain collimator-defined fields of 10X10 cm2, 20X20 cm2 and 30X30 cm2. The model was evaluated with measured in-air output factors for MLC-defined square and irregular fields at 6 MV from Varian 2300 IX Clinac. Three MLC-defined irregular fields were designed, namely, a cross shaped, a mirror E shaped, a maze shaped. MLC-defined irregular fields have different sizes according to collimator-defined field sizes of 15X15 cm2, 20X20 cm2 and 25X25 cm2. For MLC-defined square fields within fixed collimator settings of 10X10 cm2, 15X15 cm2, 20X20 cm2, 25X25 cm2 and 30X30 cm2, the average discrepancy between the measured and calculated in-air output factors using only dual-source model was 0.00+-0.06%, 0.04+-0.09%, 0.19+-0.15%, 0.16+-0.20%, 0.25+-0.29%, respectively, while that using the MLC scatter source model in conjunction with dual-source model was -0.06+-0.03%, -0.08+-0.06%, 0.03+-0.11%, -0.05+-0.18%, -0.01+-0.29%, respectively. For MLC-defined irregular fields within fixed collimator settings of 15X15 cm2, 20X20 cm2, 25X25 cm2, the average discrepancy between the measured and calculated in-air output factors using only dual-source model was 0.33+-0.26%, 0.11+-0.10%, 0.35+-0.12%, respectively, while that using the MLC scatter source model in conjunction with dual-source model was 0.12+-0.21%, -0.24+-0.05%, -0.15+-0.20%, respectively. The agreement between measured and calculated dose values is within 1.37% for the dual-source model and 0.86% for the dual-source model in conjunction with MLC scatter model. The MLC scatter source model in conjunction with dual-source model is more accurate for calculating the in-air output factors than the conventional dual-source model. By adding the MLC scatter source model to the conventional source model (i.e., dual-source model, three-source model), the accuracy of the RTP and independent dose calculations can be improved. 정확한 방사선량 계산을 하기 위해서는 공기중출력계수를 정확히 계산하는 것이 중요하다. 특히 세기조절 방사선치료(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)에 사용되는 작고 불규칙한 영역에 대한 다엽콜리메이터(Multi-leaf Collimators, MLC)에서 발생되는 산란방사선의 기여도는 공기중출력계수를 계산함에 있어서 무시 할 수 없다. 이번 연구의 목적은 다엽콜리메이터에서 오는 산란방사선을 모사하여 기존의 듀얼 소스 모델(Dual-source Model)에 추가한 뒤, 정확한 공기중출력계수를 산출하는 것이다. 우리가 개발한 모델은 MLC scatter source이며, 다엽콜리메이터가 있는 높이에 위치한다. 그 위치에서의 콜리메이터가 정의한 Beam’s eye view 교차 부분을 scatter interface로 규정한 뒤, scatter interface 안쪽 부분과 바깥쪽 부분에 각각 두 가지의 가우시안 함수를 결합한 합동 가우시안 함수를 정의한다. 이 scatter interface는 콜리메이터가 정의한 영역크기에 따라 달라지기 때문에 이는 area-to-perimeter (AP) ratio를 적용하여 scatter interface의 크기가 달라지도록 하였다. 모델의 최적화된 파라미터는 특정 콜리메이터의 영역(10X10 cm2, 20X20 cm2, 30X30 cm2)에 대해 다엽콜리메이터가 정의한 정사각형 영역의 공기중출력계수 측정 값과 계산 값을 비교함으로써 얻을 수 있었다. 이번 연구에서는 Varian 2300 IX Clinac에서 발생되는 6 MV 광자 선을 사용하였고 개발한 모델을 평가하기 위하여 다른 콜리메이터의 영역(15X15 cm2, 25X25 cm2)에 대해 다엽콜리메이터가 정의한 정사각형 영역과 세 가지의 불규칙한 영역을 추가하여 사용되었다. 이 때 세 가지의 불규칙한 영역은 콜리메이터의 영역(15X15 cm2, 20X20 cm2, 25X25 cm2)에 따라 확장된다. 콜리메이터가 정의한 고정된 영역(10X10 cm2, 15X15 cm2, 20X20 cm2, 25X25 cm2, 30X30 cm2)에 대해 다엽콜리메이터가 정의한 정사각형 영역이 변화 할 때 공기중출력계수는 듀얼 소스 모델로 계산하였을 시 각각 0.00+-0.06%, 0.04+-0.09%, 0.19+-0.15%, 0.16+-0.20%, 0.25+-0.29%로 나타났다. 듀얼 소스 모델에 우리가 개발한 소스 모델을 추가시킨 후 계산하였을 때의 값은 각각 -0.06+-0.03%, -0.08+-0.06%, 0.03+-0.11%, -0.05+-0.18%, -0.01+-0.29%로 나타났다. 다엽콜리메이터가 정의한 불규칙한 영역의 공기중출력계수에 대해 듀얼 소스 모델로 계산하였을 때의 값은 콜리메이터의 영역(15X15 cm2, 20X20 cm2, 25X25 cm2)에 따라 각각 0.33+-0.26%, 0.11+-0.10%, 0.35+-0.12%로 나타났다. 듀얼 소스 모델에 우리가 개발한 소스 모델을 추가시킨 후 계산하였을 때의 값은 각각 0.12+-0.21%, -0.24+-0.05%, -0.15+-0.20%로 나타났다. 방사선량에 대해서도 듀얼 소스 모델로 계산하였을 때 1.37%, 듀얼 소스 모델에 우리가 개발한 소스 모델을 추가시킨 후 계산하였을 때는 0.86% 안 쪽의 정확성을 보였다. 이번 연구에서 개발한 소스 모델은 다엽콜리메이터에서 오는 산란방사선을 모사하여 기존 듀얼 소스 모델에 추가하여 공기중출력계수를 보다 더 정확한 계산에 기여 할 수 있을 것이다.

NMF-based compositional models for audio source separation

권기수 서울대학교 대학원 2017 국내박사

Many classes of data can be represented by constructive combinations of parts. Most signal and data from nature have nonnegative values and can be explained and reconstructed by constructive models. By the constructive models, only the additive combination is allowed and it does not result in subtraction of parts. The compositional models include dictionary learning, exemplar-based approaches, and nonnegative matrix factorization (NMF). Compositional models are desirable in many areas including image or visual signal processing, text information processing, audio signal processing, and music information retrieval. In this dissertation, we choose NMF for compositional models and NMF-based target source separation is performed for the application. The target source separation is the extraction or reconstruction of the target signals in the mixture signals which consists with the target and interfering signals. The target source separation can be thought as blind source separation (BSS). BSS aims that the original unknown source signals are extracted without knowing or with very limited information. However, in these days, much of prior information is frequently utilized, and various approaches have been proposed for single channel source separation. NMF basically approximates a nonnegative data matrix V with a product of nonnegative basis and encoding matrices W and H, i.e., V WH. Since both W and H are nonnegative, NMF often leads to a part based representation of the data. The methods based on NMF have shown impressive results in single channel source separation The objective function of NMF is generally presented Euclidean distant, Kullback-Leibler divergence, and Itakura-saito divergence. Many optimization methods have been proposed and utilized, e.g., multiplicative update rule, projected gradient descent and NeNMF. However, NMF-based audio source separation has some issues as follows: non-uniqueness of the bases, a high dependence to the prior information, the overlapped subspace between target bases and interfering bases, a disregard of the encoding vectors from the training phase, and insucient analysis of sparse NMF. In this dissertation, we propose new approaches to resolve the above issues. In section 4, we propose a novel speech enhancement method that combines the statistical model-based enhancement scheme with the NMF-based gain function. For a better performance in time-varying noise environments, both the speech and noise bases of NMF are adapted simultaneously with the help of the estimated speech presence probability. In section 5, we propose a discriminative NMF (DNMF) algorithm which exploits the reconstruction error for the interfering signals as well as the target signal based on target bases. In section 6, we propose an approach to robust bases estimation in which an incremental strategy is adopted. Based on an analogy between clustering and NMF analysis, we incrementally estimate the NMF bases similar to the modied k-means and Linde-Buzo-Gray algorithms popular in the data clustering area. In Section 7, the distribution of the encoding vector is modeled as a multivariate exponential PDF (MVE) with a single scaling factor for each source. In Section 8, several sparse penalty terms for NMF are analyzed and compared in terms of signal to distortion ratio, sparseness of encoding vectors, reconstruction error, and entropy of basis vectors. The new objective function which applied sparse representation and discriminative NMF (DNMF) is also proposed.

Quantitative real-time PCR-based Microbial Source Tracking in the Miho River, Cheongju, South Korea

반다리 아프라지타 제주대학교 대학원 2024 국내석사

Fecal contamination of river systems has become a global concern due to its adverse impact on human health and environment. Consumption of water contaminated with fecal components can lead to diseases such as cholera, diarrhoea, and hepatitis. Fecal pollution can be an outcome of a wide range of sources such as effluents from waste-water treatment plants (WWTP), sewer tank leaks, run-offs from agricultural lands or livestock farms. Therefore, it is essential to identify and track the sources responsible for fecal dissemination. Microbial source tracking methods have evolved immensely in the past few decades. These involve discrimination of the fecal sources based on host-specific genetic markers. In this study, we monitored Miho River which has been reported to be contaminated with fecal matter. Quantitative real-time PCR based microbial source tracking was applied to identify the sources with host-specific microbial markers. Furthermore, Illumina MiSeq sequencing was performed to analyse the taxonomical composition and distribution of microbial communities prior and after rainfall, and their association with fecal pollutants. Effect of rainfall was observed on the river samples along with the physicochemical parameters. Our results identified pig sources to be the highest contributor in fecal pollution, followed by cow. Humans showed relatively low copies/16SrRNA gene copies. Elevated levels of E.coli were observed in post-rainfall samples for all sites, indicating rainfall can facilitate dissemination of coliforms. Relative and differential abundance analysis of microbial communities was performed along with qPCR-based methods, to find and study associations between genera and source-specific pollutants. These insights can be used to develop new biological markers for source tracking.