유망 산유국으로 부상하고 있는 브라질

브라질이 최근 연이은 대규모 신규 유전 발견에 힘입어 유망 산유국으로 부상하고 있다. 2007년 말부터 시작된 유전 발견은 거의 매월 한 건에 달하고 있다. 먼저 2007년 11월 브라질 국영 석유회사인 페트로브라스(Petrobras)는 브라질 남서쪽의 산투스 (Santos) 해양분지 BM-S-11 광구에서 추정 매장량 50~80억 배 럴에 달하는 대형 투피유전을 발견했다. 같은 해 12월 20일에는 동지역 BM-S-21 광구에서 또 다른 유전이 발견되었다..

아르헨티나 채무 디폴트의 경제적 영향과 향후 해결 전망

아르헨티나가 13년 만에 다시 디폴트 사태를 맞은 지도 4개월이 지났다. 그러나 당초 시장에서 우려했던 것과는 달리 아르헨티나 디폴트 여파가 세계경제에 미친 파장은 미미했다. 2001년 아르헨티나의 채무 디폴트가 세계경제를 커다란 혼란으로 몰아넣은 것과 비교하면 사뭇 대조적이다. 일각에서는 2014년 1월 아르헨티나 경제가 외환시장 개입 중단 및 디폴트 우려로 신흥시장 전체의 불안 요인으로 작용했다는 점에서 이번 디폴트 사태가 신흥시장 전반에 미칠 파급을 우려했다. 특히 EU의 대러시아 제재조치 등 지정학적 요인으로 글로벌 금융시장이 여전히 불안한 상황에 서 아르헨티나 디폴트 여파가 자금 유출 등 직접적인 영향보다는 심리적인 경로를 통해 영향을 미칠 수 있다는 주장이었다. 그러나 지난 1월과 달리 6월 30일 아르헨티나가 만기도래한 채무이자를 상환하지 못하고, 7월 30일까지 주어진 30일간의 이자지급 유예기간에 헤지펀드 채권단과 협상 실패로 최종적인 디폴트에 빠졌음에도 불구하고, 글로벌 금융시장에서 아르헨티나 발 금융시장 혼란은 거의 전무했다

NMF-based compositional models for audio source separation

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2017. 2. 김남수.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.1 Introduction 1 1.1 Audio source separation 1 1.2 Speech enhancement 3 1.3 Measurements 4 1.4 Outline of the dissertation 6 2 Compositional model and NMF 9 2.1 Compositional model 9 2.2 NMF 14 2.2.1 Update rules: MuR, PGD 16 2.2.2 Modied NMF 20 3 NMF-based audio source separation and issues 23 3.1 NMF-based audio source separation 23 3.2 Problems of NMF in audio source separation 26 3.2.1 A high dependency to the prior knowledge 26 3.2.2 A overlapped subspace between the target and interfering basis matrices 28 3.2.3 A non-uniqueness of the bases 29 3.2.4 A prior knowledge of the encoding vectors 30 3.2.5 Sparse NMF for the source separation 32 4 Online bases update 33 4.1 Introduction 33 4.2 NMF-based speech enhancement using spectral gain function 36 4.3 Speech enhancement combining statistical model-based and NMFbased methods with the on-line bases update 38 4.3.1 On-line update of speech and noise bases 40 4.3.2 Determining maximum update rates 42 4.4 Experiment result 43 5 Discriminative NMF 47 5.1 Introduction 47 5.2 Discriminative NMF utilizing cross reconstruction error 48 5.2.1 DNMF using the reconstruction error of the other source 49 5.2.2 DNMF using the interference factors 50 5.3 Experiment result 52 6 Incremental approach for bases estimate 57 6.1 Introduction 57 6.2 Incremental approach based on modied k-means clustering and Linde-Buzo-Gray algorithm 59 6.2.1 Based on modied k-means clustering 59 6.2.2 LBG based incremental approach 62 6.3 Experiment result 63 6.3.1 Modied k-means clustering based approach 63 6.3.2 LBG based approach 66 7 Prior model of encoding vectors 77 7.1 Introduction 77 7.2 Prior model of encoding vectors based on multivariate exponential distribution 78 7.3 Experiment result 82 8 Conclusions 87 Bibliography 91 국문초록 105Docto

2012 라틴아메리카 사회지표

이 저서는 2008년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2008-362-B00015

라틴아메리카 경제지표 2011

이 저서는 2008년 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2008-362-B00015

2012 라틴아메리카 경제지표

이 저서는 2008년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2008-362-B00015

브라질의 대두(Soybean)

굴러온 돌이 박힌 돌을 빼낸다. 브라질 농업에서 대두를 두고 하 는 말이다. 브라질에서 대두는 비록 재배 역사가 짧지만 사탕수 수, 설탕, 커피, 옥수수 등 다른 메이저급 농작물을 밀어내고 빠 른 시간에 브라질 경제에서 가장 중요한 농작물로 부상했다. 일반적으로 우리가 콩으로 알고 있는 대두(soybean)는 세계에 서 가장 저렴한 단백질 공급원으로 세계 곳곳에서 경작이 가능하 고 수출하기도 쉬워 세계의 기아(飢餓)를 줄이는 데 중요한 역할 을 하고 있다. 많은 연구를 통해 대두는 오늘날 매우 다양하게 쓰이고 있다. 대두 기름, 즉 대두유(soybean oil)는 마가린, 쇼트 닝, 식물성 치즈에 쓰인다. 또한 페인트, 접착제, 비료, 옷감의 광택제, 마룻바닥의 속지, 소화기 용액 등으로 쓰임새가 무궁무진 하다. 대두가루인 대두박(soy meal)은 많은 식품에서 고단백질 고기 대용품으로 활용되고 있다.1) 특히 대두박은 양계, 양돈 및 육우 등의 사료 원료로 광범위하게 사용되고 있다. 최근 광우병 을 우려해 가축사료로 동물성 단백질 대신 대두박을 활용한 식물 성 단백질이 각광 받으면서 대두의 중요성은 더욱 높아지고 있 다

중남미진출 한국기업의 현지화가 기업성과에 미치는 영향:미시자료 분석

The Purpose of this paper is to analyze the relationship between localization and performance of Korean corporations in Latin America. The empirical findings show that localization has a positive coefficient but statistical insignificance. Among the factors affecting corporate sales, only two variables such as introduction of new products and setting price have positive effects on corporate performances, And among variables affecting corporate net profits, only a variable of introduction of new products has a positive impact on corporate performances. JEL Classification: F0,F2, M1