인체에 발생하는 여러 질환을 진단 및 치료하고 예후를 결정하는데 혈관의 분포 및 그 상태를 관찰하는 것은 극히 중요하다. 형관조영술의 진단적 기치 및 그 임상적 응용은 1950년대 부터 널리 인정되고 있다. 다만 조영제 주입에는 동맥의 천자 및 도관(Catheter)삽입이라는 비교적 침습적 방법에 의존하여 왔다. 최근 Computer의 도입으로 대표되는 전자기술의 발전 등으로 혈관 특히 동맥의 저농도 조영상을 전산처리로서 숫자화하여 증강, 가산 또는 감산시키는 기법이 개발되어 1970년대 후반에 이르러 임상적으로 응용되게 되었다. 이러한 전산화 감산 형과조영술(Digital Subtraction Angiography : DAS)은 종래의 혈관조영술의 기본 수기에 전산 시스템을 복합시킨 것으로 그 임상적 효과는 매우 큰 것이다.
목적 : Siemens사의 Flash 3D(Pixon(R) method, 3D OSEM)는 검사 시간을 단축하면서 재구성을 통해 영상의 질을 높일 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램으로써 핵의학 단층 촬영 시 유용하게 적용되고 있는 영상처리기법이다. 그러나 감산된 영상을 Flash 3D로 재구성하여 시행하는 뇌 혈류 부하 검사 시에 영상 획득시간을 짧게 하여 검사를 시행하면 재구성된 감산 영상의 신호 대 잡음비가(SNR, signal to noise ratio) 기저 영상에 비해 낮아지는 문제점이 있었다. 감산 영상의 SNR을 높이기 위해 LEAP 검출기를 사용하였고, 뇌혈관의 해상력보다는 혈관 확장의 예민도에 더 중점을 두었다. 본 실험은 뇌혈관 부하 단층 촬영 시 LEAP 검출기의 적용 가능성을 확인하고, Flash 3D를 이용한 적정 수준의 재구성 매개 변수를 파악하는 데 목적이 있다. 실험재료 및 방법 : (1) 팬텀 평가: $^{99m}Tc$을 넣은 Hoffman 3D Brain $Phantom^{TM}$을 이용하였다. LEAP와 LEHR 검출기로 첫 번째 영상을(부하 영상에 해당) 획득하고 $^{99m}Tc$의 반감기인 6시간 후 동일한 방법으로 두 번째 영상을(기저 영상에 해당) 획득하였다. 또한, 각각의 기저 영상과 감산 영상의 SNR 및 백질과 회백질의 비를 측정하였다. (2) 환자 영상의 평가: 2008년 5월부터 2009년 1월까지 LEAP 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 15명과 LEHR 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 13명의 환자를 대상으로 영상을 정성분석 하였다. Phantom에서 얻은 재구성 매개 변수를 대입하여 평가하였다. 하루 검사 프로토콜로 시행하였으며 기저에서 925 MBq, 부하에서 925 MBq의 $^{99m}Tc$-ECD를 투여하였다. 결과 : (1) 팬텀 평가: 각 검출기에서 획득한 계수치를 측정한 결과 LEHR 기저에서는 41~46 kcount, 부하에서 79~90 kcount, 감산에서 40~47 kcount가 측정되었다. LEAP의 경우 기저에서 102~113 kcount, 부하에서 188~210 kcount, 감산에서 94~103 kcount가 측정되었다. LEHR 감산 영상의 SNR은 LEHR 기저 영상과 비교하면 37% 감소하여 나타났고, LEAP 감산 영상의 SNR은 LEAP 기저 영상과 비교하면 17% 감소하여 나타났다. 회백질과 백질의 비는 LEHR 기저에서 2.2:1 감산에서 1.9:1로 측정되었고, LEAP 기저에서는 2.4:1 감산에서 2:1로 측정되었다. (2) 환자 영상의 평가: LEHR 검출기로 획득한 계수는 기저에서 대략 40~60 kcount, 부하에서 80~100 kcount 사이였다. 기저 및 부하 영상은 FWHM을 7 mm로 (타 장비의 Cutoff에 해당), 감산 영상은 FWHM을 11 mm로 설정하는 것이 적절하였다. LEAP는 기저에서 대략 80~100 kcount, 부하에서 180~200 kcount로 측정되었다. LEAP 영상은 기저 및 부하에서 FWHM을 5 mm로, 감산에서 7 mm로 설정해야 영상의 흐림을 줄일 수 있었다. 기저 및 부하 영상은 LEHR 영상이 LEAP 영상보다 해상력이 우수했다. 그러나 감산 영상의 경우 팬텀 실험과 같이 LEHR 영상의 SNR이 떨어져 영상이 거칠게 보였다. 감산 영상은 LEAP 영상이 LEHR 영상에 비해 SNR 및 예민도가 높게 평가되었다. LEHR과 LEAP 검출기의 모든 영상에서 subset과 iteration은 8회가 적절하였다. 결론 : LEAP 검출기를 이용해 적정 수준의 필터를 사용함으로써 SNR을 높여 보다 선명한 감산 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하루 검사 프로토콜을 적용하여 Flash 3D로 재구성하는 경우, 보다 나은 감산 영상을 얻기 위해 LEAP 검출기의 적용을 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
유한체 연산을 기반으로 하는 공개키 암호 시스템은 고속 연산이 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 8-bit ATmega128 프로세서 환경에서 이진 기약다항식 $f(x)=x^{271}+x^{207}+x^{175}+x^{111}+1$과 $f(x)=x^{193}+x^{145}+x^{129}+x^{113}+1$을 이용한 감산 연산의 효율성을 높이는 데에 중점을 두었다. 기존의 감산 연산 알고리즘인 Fast reduction의 최종적인 감산 결과 값을 제시함으로써, 중복 발생하는 메모리 접근을 최소화 하여 최적화된 감산 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법을 어셈블리 언어로 구현 시 기존의 감산 연산 알고리즘과 비교하여 각각 53%, 55% 향상된 결과를 얻었다.
저전력 전류-모드 신호처리를 위해 새로운 AB급 전류 감산기와 이를 이용한 노튼(Norton) 증폭기를 설계하였다. 전류 감산기는 트랜스리니어 셀(translinear cell), 2개의 전류 미러, 그리고 공통-이미터 증폭기로 구성되었다. 전류 감산의 원리는 트랜스리니어 셀로 입력되는 두 전류의 차가 전류 미러에 의해 얻어지고 이 전류는 공통-이미터 증폭기에 의해 ${\beta}$배 증폭되는 것이다. 노튼 증폭기는 설계한 AB급 전류 감산기와 광대역 전압 버퍼(buffer)로 구성되었다. 시뮬레이션 결과 전류 감산기는 $20{\Omega}$의 입력 저항, 50배의 전류 증폭도, $i_{IN1}$ > $i_{IN2}{\geq}4I_B$의 전류 입력 범위를 갖고 있다는 것을 확인하였다. 노튼 증폭기는 ${\pm}2.5V$ 공급전압에서 312MHz의 단위-이득 주파수, 130dB의 트랜스래지스턴스(transresistance), 4mW의 소비전력은 갖고 있다.
유방촬영술은 유방암의 조기검진을 위해 시행되는 대표적인 검사이다. 하지만 유방 구성물질의 물리적 특성에 의존하는 유방촬영상은 병변의 악성 또는 양성 여부에 대한 정보 제공이 불가능하다. 이중에너지 영상 감산법을 시행하는 경우 유방촬영상에서 특정 물질에 대한 정보를 추출할 수 있지만 피폭선량을 증가시킬 뿐만 아니라 물질분리의 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 본 연구에서는 물질의 선감약계수를 적용한 유방팬텀을 모사하여 광자계수검출기 기반 이중에너지 유방촬영에서 특정 물질에 대한 가중함수를 적용하여 분리의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술을 제안하였다. 그리고 유방팬텀영상으로부터 물질분리의 정확도를 평가하기 위해 대조도 및 잡음 특성을 분석하였다. 분석 결과 이중에너지 가중 영상 감산법의 악성종양에 대한 대조도는 일반적인 유방촬영과 이중에너지 영상 감산법에 비해 각각 0.98, 1.06배로 큰 차이가 없다. 그렇지만 이중에너지 가중 영상 감산법 적용 시 양성종양에 대한 대조도가 0에 근사하기 때문에 양성종양에 대한 악성종양의 상대적인 대조도가 13.54배로 크게 향상된 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 이중에너지 가중 영상 감산법은 유방촬영 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.
인간 친화적인 10진 계산을 위한 3초과 십진 가·감산기 회로를 제안한다. 십진 회로를 이용한 계산 시속도 문제는 carry lookahead (CLA) 회로를 이용하여 해결할 수 있다. 제안하는 3초과 십진수 가산기 설계에서는 CLA와 함께 보정회로 및 변환회로를 개선함으로서 지연시간을 줄일 수 있다. 3초과 코드를 사용함으로서 감산과정에서 가산기만을 사용하여 계산을 할 수 있다 이 3초과 십진 가ㆍ감산회로는 기존의 설계에 비하여 상당한 속도 개선효과를 얻게 해준다.
수술로서 간질 병소가 확인된 환자들을 대상으로 한 이 연구에서 발작기-발작간기 SPECT를 비교 판독하여 간질병소를 국소화한 것과 영상을 위치 이동하여 좌표를 일치시키고 정규화 하여 감산하여 얻은 감산 SPECT로 국소화한 것이 대등한 진단성능을 지니고 있으며 감산 SPECT로부터 MR이나 PET과 같은 수준의 정보를 얻을 수 있음을 확인하였다. 감산 SPECT에서 발작기 혈류 증가를 범위와 강도를 고려한 적절한 역치를 설정하여 발작기-발작간기 SPECT에 더하여 감산 SPECT가 얼마나 부가적 진단가치를 가지는지 확립하여야 한다고 생각하였다.
미생물학적 감산현상에 의하여 과실주중의 산미를 조절하기 위한 방법으로 효모에 의하여 사과산을 알코올로 분해하는 Maloalcohol 발효를 유도하고자 하여 본 연구를 하였다. 이미 발표된 Schizosaccharomyces pombe 0-77보다 단 시간에 강력히 사과산을 소비하는 효모균을 딸기의 과피로부터 분리, 동정하였다. 본 분리균을 J. Lodder의 “The Yeasts”에 준하여 동정한 바 분열법에 의하여 증식하며 포자를 형성하고 galactose 를 발효못하므로 Schizosacoha-romyces 속으로 분류하였다. 위균사를 잘 형성하며 melibiose를 발효하므로 Schizosaccharomyces japonicus와 일치 하였다. 그러나 변종의 동정은 어려우나 위균사의 형태로 보아 Schizosaccharomyces japonicus var. japonicus로 동정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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