• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.91-100
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• 2006

고정 소수점 처리기만큼 낮은 복잡도와 비용으로 넓은 동작 영역의 데이터 처리가 가능한 블록 부동 소수점 체제에서 블록 LMS 알고리즘의 구현을 위한 기법을 제시하였다. 제안 기법은 필터 계수 및 데이터의 표현을 위한 적절한 포맷을 적용하였다. 또한, 시변 mantissa와 시변 exponent를 갖는 스텝 크기에 대해 scaled 표현을 적용하였다. Scaled 표현과 새로운 상한을 이용하여, 필터 계수의 무게 mantissa와 exponent에 대한 업데이트 관계를 개발하였으며, 오버 플로우가 발생하지 않도록 할 뿐만 아니라 이미 직접 곱해진 미소량도 고려하였다. 또한 필터 계수의 mantissa와 필터 출력 역시 고속 블록 LMS 알고리즘 기법의 적절한 수정에 의해 더욱 빠르게 평가할 수 있는 방법을 보였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제48권6호
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• pp.606-613
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• 2005

목 적 : APSGN은 소아에서 흔히 볼 수 있는 급성 사구체 신염의 하나로, 대부분의 환자에서 급성기 이후 완전한 회복을 보이지만, 소수의 환자에서는 급성기 합병증으로 사망하거나, 이후에 만성 신부전으로 진행하기도 하는 것으로 알려져 있다. 최근 과거에 비하여 발생빈도가 줄어들었으나, 여전히 소아에서 흔히 볼 수 있는 신질환으로 최근 10년간의 임상 양상을 살펴보고, 과거의 보고들과의 차이를 알아보고자 하였다. 방 법 : 1994년 1월부터 2003년 12월까지 서울아산병원 소아과에서 APSGN으로 진단받고 입원 또는 외래 치료를 시행한 105명의 환아를 대상으로 후향적으로 의무기록을 검토하여 연구하였다. 결 과 : APSGN으로 진단받은 환아들의 남녀비는 2 : 1이었고, 평균연령은 $8.5{\pm}2.6$세였다. 연평균 발생 비율은 $10.5{\pm}4.9$였고, 연중 발생을 살펴보면 대부분(60.0%)의 환아가 10월에서 1월 사이에 발생하였다. 내원 당시 부종이 82명(78.1%), 육안적 혈뇨 70명(66.7%), 고혈압 50명(47.6%), 핍뇨 22명(20.9%)에서 나타났고, 현미경적 혈뇨 105명(100%), ASO 양성 99명(94%), C3 감소 96명(91.45), 단백뇨 67명(63.8%)에서 나타났고, BUN이 증가한 경우가 38명(26.2%)였다. C3가 감소하였던 96명 중 70명(75.3%)에서 8주째 정상으로 회복되었다. 22명의 환아에서 신장조직 검사를 시행하였다. 급성기 증상은 대부분의 환아에서 1-2주 사이에 소실되었다. 결 론 : APSGN의 임상양상은 과거의 연구들과 비교하여 큰 차이가 없었고, 급성기 회복률 및 단기예후는 우수하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권6호
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• pp.59-68
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• 2002

본 논문에서는 블록 효과(blocking effect)가 없고, 압축성능 또한 높아 영상압축을 포함한 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있는 2차원 이산 웨이블렛 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 필터를 설계하였다. 필터로는 4개의 필터 탭을 갖는 Two-channel QMF(Quadrature Mirror Filter) PR(Perfect Reconstruction) Lattice 필터를 사용하였다. 제안된 DWT 아키텍쳐는 단순하지만 효과적인 스케줄링 기법을 이용하여 설계되어 최소의 하드웨어(곱셈기, 덧셈기, 레지스터 등)로 구성되었고, 이 아키텍쳐에 두 개의 연속적인 입력이 동시에 제공되면 효율적으로 2차원 DWT를 수행함을 보였다. 제안된 아키텍쳐는 RTL 레벨 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 100% 하드웨어 이용도(utilization)를 나타낸다. 다른 연구 결과들과 비교하였을 때 최소의 하드웨어를 사용하여 상대적으로 높은 수행능력을 보였다. 효과적인 메모리 매핑 방법과 그를 위한 주소 발생 방법이 제안되었으며, 고정 소수점 연산 시에 발생하는 에러를 분석하여 적절한 양자화 비트를 결정하기 위한 다양한 시뮬레이션과 성능이 분석되었다.

• 대한수의학회지
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• 제40권3호
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• pp.421-430
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• 2000

태아기, 신생아기, 생후 1개월령, 6개월령 및 성체의 한국재래산양 췌장에서 pancreatic poluypeptide(PP) 면역반응세포의 분포 및 출현빈도를 PAP 법에 의해 검색하였다. 외분비부에서는 모든 연령에서 관찰되었으며 췌장세포 사이에 분포하였다. PP 면역반응세포는 신생아가기에서 생후 1개월에 증가한 후 점차 감소하였다. 췌도관에서는 PP 면역반응세포가 생후 1개월부터 관찰되면 그후 점차 감소하였다. 췌도관에서는 PP 면역반응세포가 생후 1개월부터 관찰되면 그후 점차 감소하였다. 이들 면역반응세포는 생후 1개월령 및 6개월령의 췌도관 상피하 결합조직에서 소수 관찰되었다. 그러나 성체에서는 췌도관 상피세포 사이에서 극소수 관찰되었다. 그러나 성체에서는 췌도관 상피세포 사이에서 극소수 관찰되었다. 내분비부(췌장섬)에서 PP 면역반응세포는 신생아기부터 관찰되며, 생후 1개월령부터의 PP면역세포의 분포는 췌장성 주변부에 중등도 또는 소수가 산재하는 것과 다수의 PP 면역반응세포가 췌도 전체 (생후 1개월령)또는 췌도 중앙부(생후 6개월령)에 산재하는 것 등 두가지 유형을 나타내었다. 결론적으로 한국 재래산양의 췌장에 있어서 PP 면역반응세포의 분포와 출현빈도는 발생단계에 따라 상이하였다. 이는 발생단계 동안의 식이성 및 생리학적 조건변화가 이와같은 상이함을 유발하는 요인이 된 것으로 사료된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.120-129
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• 2023

해양구조물은 염분에 의한 손상뿐만 아니라 해양미생물과 부유물질의 착상 등에 의해 추가적인 손상이 발생하게 되며, 이를 억제하기 위하여 선박등의 경우에는 주기적인 도장을 통하여 필요성능을 유지하고 있다. 그러나 콘크리트 또는 강재지지구조는 주기적인 도장이 어렵고 해양환경의 오염위험이 존재하는 것이 사실이다. 본 연구에서는 친수성 셀룰로오스 나노섬유와 AKD를 사용하여 소수성능을 갖는 친환경 재료를 사용하여 방오코팅제를 개발하였다. 균질한 배합을 위해 나노섬유의 함량을 1 %로 고정하고, AKD, 증류수와 폐유리를 디지털 교반기와 호모게나이져로 교반 제작하였다. 제작된 코팅제의 접촉각은 130°이상으로 나타났으며, 15°기울기의 물방울 흐름시험에서도 충분한 성능을 갖추고 있어 자가세척기능을 갖춘 것으로 판단된다. 또한 온도에 따른 점성 특성 분석을 통해 상온에서 시공이 가능한 것을 확인하였으며, 미세구조 분석을 통해 콘크리트표면에 코팅제가 균질하게 도포되는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권5호
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• pp.479-485
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• 2011

열 전자 방출 형 전자 빔 장치에서 영상을 획득하기 위해서는 텅스텐 필라멘트에서 발생한 전자빔을 스캔 할 장치가 필요하다. 이때, 스캔 되는 주파수에 따라서 시료 표면에서 튀어 나오는 2 차 전자신호에 대하여 잡음 성분의 발생이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 잡음 성분 제거를 위한 필터 설계를 위해서 2 차 전자신호에 대한 실시간 주파수 분석을 통해 신호와 잡음 성분을 구분했다. 그리고 부동 소수점 연산이 가능한 DSP 에서 디지털 필터 설계를 통하여 신호대비 잡음 성분 제거를 통하여 고배율로 획득한 전자현미경의 영상의 질을 향상 시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2A호
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• pp.103-109
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• 2006

OFDM 시스템은 전송단과 수신단의 발진기의 불일치로 인해 발생하는 주파수 오프셋의 영향에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 주파수 오프셋은 정수 부분과 소수 부분으로 구분할 수 있다. 정수 부분 주파수 오프셋은 부반 송파 사이의 직교성에는 영향을 주지는 않지만, 수신된 데이터 심볼들 간에 순환성 천이를 일으켜 비트 오류 확률이 0.5가 되게 한다. 이 논문에서는 다중 경로 페이딩(multipath fading) 채널 환경에서 학습 심볼 하나 만을 요구하면서 최대 우도(Maximum Likelihood: ML) 함수를 이용한 새로운 정수 부분 주파수 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법이 학습 심볼의 수를 줄여 줄뿐만 아니라, 복잡성을 늘이지 않으면서 성능이 우수함을 모의 실험을 통해 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

• Applied Microscopy
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• 제31권2호
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• pp.157-165
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• 2001

정상 성인 고환의 버팀세포(Sertoli cell)는 비분열세포이며, 정세관(seminiferous tubule)단면에서 비교적 불분명하게 관찰되고, 정세관 세포 성분의 $10\sim15%$를 차지하고 있다. 전자현미경적으로 버팅 세포는 특징적인 핵소체와 원형질막 및 세포질 소기관을 갖고 있다. 원형질막은 사춘기에 발달한 두 종류 즉 버팅세포와 버팀세포 및 버팅세포와 생식세포 사이의 세포연접을 가지고 있다. 그러나 태이에서 버팅세포의 정확한 미세구조에 대한 기술은 드물다. 이에 본 저자는 태아 고환의 발생 제 14주부터 제27주 사이의 17예를 수집하여 정상 미세구조를 확인하고, 태아기 버팀세포의 분화 양상을 알아보고자 하였다. 태아기에서 버팀세포와 생식세포 및 버팀세포와 버팀세포 사이의 세포연접은 부착반점과 비슷한 구조로 이루어져 있었고, 이들은 관찰 대상인 태령 제14주부터 관찰되었다. 태아기 버팅세포의 세포소기관의 발달은 전반적으로 미약하였다. 비교적 풍부하게 사립체가 태령 제14주부터 관찰되었고, 무과립세포질세망이 소수, 그리고 과립세포질세망이 비교적 풍부하게 관찰되었다. 지방소포의 수는 비교적 일정하게 관찰되었고, 포도당입자는 발생 단계에 따라 점차 증가하는 소견을 보였다. 미세섬유와 Charcot-Bottcher의 결정소체는 본 연구대상에서는 관찰되지 않았다. 결론적으로, 태아기의 버팀세포에서는 어른에서 관찰되는 특징적인 소견들이 관찰되지 않았으며, 어른과는 다소 다른 전자현미경 소견을 나타냈다. 하지만 버팅세포의 분화양상을 정확히 알기 위해서는 태령 제27주 이후부터 사춘기까지의 연구가 추가되어야 할 것으로 생각한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-55
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• 2021

최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.