Naqvi, Ahmad Abu Turab;Anjum, Farah;Khan, Faez Iqbal;Islam, Asimul;Ahmad, Faizan;Hassan, Md. Imtaiyaz
Genomics & Informatics
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제14권3호
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pp.125-135
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2016
Helicobacter pylori is a Gram-negative bacteria that is responsible for gastritis in human. Its spiral flagellated body helps in locomotion and colonization in the host environment. It is capable of living in the highly acidic environment of the stomach with the help of acid adaptive genes. The genome of H. pylori 26695 strain contains 1,555 coding genes that encode 1,445 proteins. Out of these, 340 proteins are characterized as hypothetical proteins (HP). This study involves extensive analysis of the HPs using an established pipeline which comprises various bioinformatics tools and databases to find out probable functions of the HPs and identification of virulence factors. After extensive analysis of all the 340 HPs, we found that 104 HPs are showing characteristic similarities with the proteins with known functions. Thus, on the basis of such similarities, we assigned probable functions to 104 HPs with high confidence and precision. All the predicted HPs contain representative members of diverse functional classes of proteins such as enzymes, transporters, binding proteins, regulatory proteins, proteins involved in cellular processes and other proteins with miscellaneous functions. Therefore, we classified 104 HPs into aforementioned functional groups. During the virulence factors analysis of the HPs, we found 11 HPs are showing significant virulence. The identification of virulence proteins with the help their predicted functions may pave the way for drug target estimation and development of effective drug to counter the activity of that protein.
본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.
본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위한 영역 기반 스테레오 정차 기법을 제안한다. 영역 기반 스테레오 정합의 주된 문제점은 윈도우 크기에 따라 다른 결과를 초래한다는 것이다. 지금까지 대부분의 영역기반 정합 기법은 윈도우의 크기를 반복적으로 갱신하는 방법을 사용하였으나, 이는 초기 시차(disparity)에 매우 민감하며 계산 비용도 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스테레오 영상의 특징 정보를 이용하여 가중치를 생성하고, 각 영상의 대응점을 탐색하여 정합한다. 먼저, 평행하게 설치된 두 대의 카메라로부터 획득된 영상에 대한 에지를 검출하여 특징점을 추출한다. 이를 이용하여 두 영상간의 상관관계를 구하여 가중치 함수를 생성하고, 각 영상에 대한 가중치를 적용한 후, 기준영상에 대한 대응점을 찾아 정합한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험결과 다양한 영상에서도 적응적인 가중치를 생성함으로써 향상된 결과를 보였다.
최근 디지털 방송의 발달과 인터넷 보급으로 인해 디지털 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 저작권 보호 뿐만 아니라 자막이나 인물 소개, 배경 음악에 대한 정보 등 유용한 정보를 은닉하면서 화질 열화를 최소화하기 위하여 움직임벡터의 변경 최소화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 매크로블록에서 구한 정보와 워터마크 정보를 비교하여 특성 벡터를 추출하고, 이에 따라 비트의 반전 여부를 결정함으로써 움직임 벡터의 변경을 최소화한다. 따라서 기존의 움직임벡터 기반의 비디오 워터마킹기법에 비해 화질 열화가 최소화될 수 있다. 또한 삽입 정보에 대한 무결성을 제공하며, 워터마크를 매우 간단히 검출할 수 있고, 원 영상이 필요없는 블라인드 워터마킹이 가능하다. 그리고 기존의 비디오 스트림의 형식이 변경되지 않으므로 기존의 MPEG-1, -2 표준과 호환성이 뛰어나다. 본 논문은 실험 결과 기존의 방법에 비해 $0.5{\sim}1.5dB$ 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
무선 센서 네트워크에서는 전송파워 제어를 이용하여 전력소비를 줄이고 채널간의 간섭을 줄일 수 있다. 무선 링크의 품질은 시간 및 공간적인 상황에 따라 변화하기 때문에 링크의 실패가 빈번하다. 기존의 전송파워 제어 기법은 링크 품질 변화에 적응할 수 있도록 주기적으로 이웃 노드와 비컨 패킷을 주고 받아 동적으로 전송파워를 조절하도록 하였다. 하지만 전송파워를 조절하는 주기에 따라서 링크 품질의 변화에 적용하는 시간과 트래픽 및 에너지 오버헤드에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 링크의 품질변화에 따른 동적인 전송파워 제어 기법과 전송파워 제어 주기를 변경하는 기법을 제안한다. 이를 통하여 링크가 불안정할 때에는 전송파워 제어 주기를 감소시켜 민첩하게 링크 품질을 유지하며, 링크가 안정할 때는 전송파워 제어 주기를 증가시켜 이에 따른 프로토콜의 오버헤드를 줄이고자 하였다.
This paper provides an evaluation of an optimization-based, multiple-input double-output (MIDO) run-to-run (R2R) control scheme for general semiconductor manufacturing processes. The controller in this research, termed adaptive dual response optimizing controller (ADROC), can serve as a process optimizer as well as a recipe regulator between consecutive runs of wafer fabrication. In evaluation, it is assumed that the equipment model could be appropriately described by a pair of second-order polynomial functions in terms of a set of controllable variables. Of practical relevance is to consider a drifting effect in the equipment model since in common semiconductor practice the process tends to drift due to machine aging and tool wearing. We select a typical application of R2R control to chemical mechanical planarization (CMP) in semiconductor manufacturing in this evaluation, and there are five different CMP process scenarios demonstrated, including mean shift, variance increase, and IMA disturbances. For the controller, ADROC, an on-line estimation technique is implemented in a self-tuning (ST) control manner for the adaptation purpose. Subsequently, an ad hoc global optimization algorithm based on the dual response approach, arising from the response surface methodology (RSM) literature, is used to seek the optimum recipe within the acceptability region for the execution of next run. The main components of ADROC are described and its control performance is assessed. It reveals from the evaluation that ADROC can provide excellent control actions for the MIDO R2R situations even though the process exhibits complicated, nonlinear interaction effects between control variables, and the drifting disturbances.
컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.
본 논문에서는 잡음에 의해 손상된 텍스트 영상으로부터 복원 및 분할을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 영역의 복원을 위하여 색상 및 비색상 성분을 2차 대칭 스틱 텐서로 표현하고 보팅 기반의 손상된 영역을 복원하였으며, 마지막으로 클러스터링 방법에 의해 분할을 수행한다. 먼저 우리는 제안된 색상 선택함수에 의해 잡음에 강건한 색상과 비색상 성분을 선택한다. 두 번째 단계에서는 각각의 선택된 특징 벡터들은 스틱 텐서로 표현하였으며 제한된 보팅 커널의 필드내에서 이웃하는 보터들과 통신을 통하여 새롭게 정의된다. 따라서 2차 보팅 후 각각의 스틱 텐서는 이웃하는 텐서와 같은 특성을 가지며 손상된 영역들을 복원할 수 있다. 마지막으로 복원된 영상의 성능을 평가하기 위하여 적응적 평균 이동 알고리즘과 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상 분할을 수행하였다. 실험에서 제안된 방법은 전체적인 처리과정을 자동적으로 수행 가능하였으며 배경 및 객체의 영역에서 효율적인 복원 및 분할을 수행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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