신경아세포종은 미분화된 신경외배엽 세포로부터 유래한 신경능세포에 의해 형성된 소아기에 보는 가장 많이 발생하는 악성 종양 중 하나이다. 신경아세포종인 Neuro-2a 세포는 신경세포의 분화, 세포사 억제 효능, 세포독성 검정 등에 활용되고 있다. Neuro-2a 역시 다른 신경아세종과 같이 염색체 변이를 가지고 있지만, 이에 대해 고밀도의 게놈수준에서 염색체 변이에 대해 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 고집적 마이크로어레이(최소 43,000 개의 코딩, non-코딩 유전자 서열이 집적된 마이크로어레이)기반의 비교유전체보합법을 활용하여, 고해상도의 Neuro-2a 유전체 이상을 분석하였다. 마이크로 어레이 데이터는 Hidden Markov Model을 활용하여, 유전체 변이를 double loss, single loss, normal, single gain 그리고 amplification으로 나누어 분석하였다. Neuro2a는 MYCN 유전자의 증폭은 관찰되지 않았고, GDNF, BDNF, NENF등의 neurotrophic factor 가운데 NENF의 gain 현상이 관찰 되었다. 염색체의 이상은 4,8,10,11,15번에서 발견되었으며, 염색체 3,17,18,19에서는 전부 20개 미만의 염색체 이상이 발견되었다. 염색체 이상이 연속적으로 일어난 부위 중 gain으로서 가장 긴 부분은 Chr8:8,427,841-35,162,415의 약 26.7 Mb이며, single loss로서 가장 긴 곳은 Chr4:73,265,785-88,374,165의 약 15.1 Mb였다. 염색체의 위치는 UCSC 데이터베이스 (UCSC mm8, NCBI Build 36)에 근거하였다.
본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고속으로 홀로그램을 생성할 수 있는 하드웨어의 구조를 제안하고 이를 구현하였다. 제안한 하드웨어는 홀로그램 평면의 행 단위로 병렬 연산을 수행할 수 있는 구조를 가지고 있고, 한 행의 각 홀로그램 화소들이 독립적으로 연산될 수 있는 알고리즘을 이용하였다. 이러한 연산 방법을 통해서 홀로그램 생성 하드웨어서 가장 문제가 되는 메모리 접근량을 대폭 감소시킴으로써 하드웨어 처리능력의 실시간성을 대폭 향상시켰다. 제안한 하드웨어는 입력 인터페이스, 초기 파라미터 연산기, 홀로그램 화소 연산기, 라인 버퍼, 그리고 메모리 제어기로 구성된다. 제안한 하드웨어는 기존의 하드웨어와 동일한 처리 능력을 가지면서도 메모리 접근횟수는 약 20,000배 감소시킬 수 있었다. 구현한 하드웨어는 198MHz에서 안정적으로 동작할 수 있었고, 168,960개의 LUT, 153,944개의 레지스터, 그리고 19,212개의 DSP 블록을 사용하였다.
한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.46-55
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2006
(주)지노믹트리는 DNA 마이크로어레이 기술을 기반으로 하는 분자진단회사로서, 다음의 세가지 사업에 전력하고 있다. 첫째는 독창적이며 특화된 바이오마커 발굴기술 (MAGIC system)을 바탕으로 각종 암진단을 위한 바이오마커 개발연구 두 번째는 당사의 원천 기술인 다중동시검출 시스템을 이용한 질병 진단 시스템 및 증폭시스템 세 번째는 마이크로어레이 기술을 이용한 유전자 발현 분석, Array CGH, DNA 메틸레이션 분석 그리고 miRNA 검출 등의 지노믹스시대의 연구를 위한 토탈솔루션을 제공하고 있다. 지난 5년간의 마이크로어레이 기반기술을 이용한 자체연구 활동을 수행하면서 축적된 마이크로어레이 관련기술 노-하우들을 국내 마이크로어레이 연구자들에게 공급하기 위하여 노력하고 있다. 특히 당사의 지노믹서비스 부문은 유전자 발현 분석 솔루션 제공을 위해서 자체적으로 제작하여 공급하고 있는 human cDNA(17K/25K) 및 rat cDNA (5.0K) 마이크로어레이, Human (22K) 및 mouse (10K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로 어레이 그리고 미생물 연구를 위한 대장균 (6K) 및 폐렴균 (2.2K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로어레이 제공 및 이를 이용한 유전자 발현 분석 서비스를 제공하고 있다. 체적으로 제작되는 마이크로어레이 서비스는 2001년 도입한 ISO9001 품질인증시스템의 기반하에서 제작부터 생산까지의 엄격한 품질관리 과정을 거쳐서 고품질의 마이크로어레이를 이용한 분석서비스를 제공 하고 있다. 또한 고객요구형 서비스를 위하여 국외 유수의 마이크로어레이 회사 (Agilent, Microarray Inc, TIGR, Eurogentec 등)의 whole genome 기반의 마이크로어레이 제품을 이용한 분석서비스를 제공하고 있으며 마이크로어레이 실험을 위해서 필수적으로 이용되고 있는 시약 (labeling kit), 마이크로어레이 hybridization을 위한 hardware (hybridization chamber, hnay centrifuge)등을 자체적으로 개발하여 공급하고 있다. DNA copy number 측정을 위한 Array CGH 분석을 위해서는 자체적으로 제작공구하고 있는 human cDNA 마이크로어레이 (17K/25K) 그기고 rat (5.0K) 마이크로어레이를 이용한 분석서비스 및 whole genome 기반의 Agilent 올리고뉴클레오타이드 CGH 어레이 (44K, 35Kb resolution)를 이용한 분석서비스를 제공하고 있다. Epigenetic study를 하는 연구자들을 위한 메틸레이션 마이크로어레이 분석 서비스를 제공하고 있다. 기존분석법인 Bisulfite 처리기반의 분석이 아닌 enzyme digestion후 PCR 증폭방법을 이용한 분석방법을 이용함으로써, bisulfite 처리에 의한 DNA 손실문제를 최소화 하였다. 현재 50개의 문헌을 통해 잘 보고된 메틸레이션 유전자들에 대한 분석서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 표적컨텐츠의 숫자를 증가시킬 예정이다. 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있는 micro RNA 검출을 위한 DNA 마이크로어레이 서비스를 제공할 예정이다 (2006년 3월 출시). 현재 까지 알려진 약 320개의 모든 miRNA를 탑재하고 있는 소형 DNA 마이크로어레이를 이용한 분석서비스로서 1장의 마이크로어레이 실험을 통하여 알려진 모든 miRNA의 비교분석이 가능하다. 마이크로어레이 실험 뿐만 아니라 data 분석을 위한 software도 상당히 중요한 비중을 차지하고 있다 이를 위하여 (주)지노믹트리는 Agilent에서 개발한 GeneSpring GX (유전자 발현 분석), Signet (마이크로어레이 database) 및 GeneSpring GT (SNP 분석)를 공급하고 있다. 통계적인 기반 지식의 없은 일반 user들을 위한 간편하면서도 종합적인 기능을 포함하고 있는 우수한 프로그램으로 이미 국제적으로 많은 인정을 받고 있다. (주)지노믹트리는 국내외 많은 연구자들의 경제적, 시간적 연구여건을 고려한 마이크로어레이 토탈솔루션을 제공하고 있으며, 실험 분석에서 data 마이닝 그리고 마이크로어레이 실험 디자인에 이르는 토탈솔루션을 제공하고 있다.
본 논문에서는 위상 천이 디지털 홀로그래피(PSDH; Phase-Shifting Digital Holography) 및 디지털 워터마킹(Digital Watermarking) 기반 디지털 홀로그램의 이중 암호화 기술을 제안한다. 이를 위해 먼저 디지털 워터마크에 사용할 로고 영상을 정하고, 이 영상에 대한 이진 위상 컴퓨터형성 홀로그램(CGH; Computer Generated Hologram)을 반복 알고리즘을 이용하여 설계한다. 그리고 랜덤하게 발생시킨 이진 위상 마스크를 워터마크로 정하고, 설계된 이진 위상 CGH와 XOR 논리연산을 통해 워터마크 정보에 대한 키 영상을 생성한다. 그리고 물체 영상을 위상 변조하여 세기가 일정한 함수로 만든 후, 워터마크인 랜덤하게 발생시킨 이진 위상 마스크를 곱하여 물체파를 생성한다. 이 물체파는 워터마크 정보가 포함된 잡음과 유사한 패턴을 가지는 1차 암호화된 영상이라고 할 수 있다. 이를 2-단계 PSDH기술을 적용하여 기준파와 간섭을 시키면 가시성이 향상된 최종 간섭무늬를 얻는다. 이 간섭패턴이 최종적으로 구하고자 하는 물체 영상의 2차 암호화된 영상이 된다. 암호화된 영상의 복호화는 2-단계 PSDH기술을 통한 암호화된 영상들을 이용하여 적절한 산술연산 처리한 후, 프레즈넬 변환 및 1차 암호화 과정의 역순으로 진행하면 된다. 제안된 방법의 암호화 및 복호화 기술은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증된다.
본고에서는 수학적 모델을 기반으로 디지털 홀로그램 생성하는 기술에 대해 기술한다. 디지털 홀로그램 생성은 먼저 스칼라 회절에 대한 수학적 모델을 이용하여 생성이 가능하며, 위상 분포를 갖는 디지털 홀로그램 생성 또한 다양한 방법에 의해 실현이 가능하다. 디지털 홀로그램 생성 분야에서 주요 이슈 중에 하나는 높은 계산복잡도를 갖는 디지털 홀로그램 생성을 가속화하는 방법이다. 본고에서는 이와 같이 디지털 홀로그램 생성에 관한 기본 방법 및 가속화 방법 등을 나타낸다.
In this paper, we proposed the new method of extracting the position and the length of the input-line by using only two parameters ($\theta$, $\rho$) from the HT(Hough Transform) data. The computer simulations and the optical experiments by using the HT CGH(Computer Generated Hologram) filter is perfermed. The results are very similar to those of the computer simulation results.
Jo Bessel 빔은 무회절 빔으로서 빔이 전파해 가면서 강도 분포의 변화가 없는 빔이다.$^{[1]}$ 이 베셀빔을 구현하기 위해서는 무한대의 크기를 갖는 수렴렌즈를 사용하여야 하기 때문에 완벽한 베셀빔을 구현할 수는 없다. 그러나 원고리형 슬릿$^{[3]}$ , Axicon 및 Computer -Generated Hologram(CGH)을 사용하여 근사적인 Bessel 빔을 만들 수 있다. 본 실험에서는 Negative Branch Unstable Resonator(NBUR) 고리형 Nd:YAG 공진기와 scraper 출력경을 사용하여 원고리형 출력광을 얻으며, 이에 의한 Bessel 빔을 구현 하기 위한 이론적인 배경과 이의 전산시늉을 시도하고, 실험결과와의 비교, 분석하였다. (중략)
PCA변환에 의한 다중패턴 홀로그램의 패턴정합 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 다중패턴 홀로그램의 패턴정합과정에서 공간영역과 주파수영역에서의 PCA변환과정을 통해 패턴정합을 수행함으로써 두 영역간의 유사도결과를 비교한다. 기존의 CGH방법에 근거하여 주파수 변환을 적용하여 패턴이 생성되고, 이때 주파수영역에서의 패턴매칭시 두 영상간의 유사도판별을 보다 정확하게 하고자 PCA변환에 근거한 정합방법을 수행하고자 한다.
We propose a high-speed layer-based algorithm for synthesizing computer-generated holograms (CGHs), featuring sparsity-based image segmentation and computational parallelism. The sparsity-based image segmentation of layer-based three-dimensional scenes leads to considerable improvement in the efficiency of CGH computation. The efficiency enhancement of the proposed algorithm is ascribed to the field localization of the fast Fourier transform (FFT), and the consequent reduction of FFT computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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