최근, 동작 상상(Motor Imagery) Electroencephalogram(EEG)를 기반으로 한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템은 의학, 공학 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. Common Spatial Pattern(CSP) 알고리즘은 동작 상상 EEG의 특징을 추출하기 위한 가장 유용한 방법이다. 그러나 CSP 알고리즘은 공분산 행렬에 의존하기 때문에 Small-Sample Setting(SSS) 상황에서 성능에 한계가 있다. 또한 사용하는 주파수 대역에 따라 큰 성능 차이를 보인다. 이러한 문제를 동시에 해결하기 위해, 4-40Hz 대역 EEG 신호를 9개의 필터 뱅크를 이용하여 분할하고 각 밴드에 Regularized CSP(R-CSP)를 적용한다. 이후 Mutual Information-Based Individual Feature(MIBIF) 알고리즘은 R-CSP의 차별적인 특징을 선택하기 위해 사용된다. 본 연구에서는 대뇌 피질의 운동영역 부근 18개 채널을 사용하여 BCI CompetitionIII DatasetIVa의 피험자 다섯 명(aa, al, av, aw 및 ay)에 대해 각각 87.5%, 100%, 63.78%, 82.14% 및 86.11%의 정확도를 도출하였다. 제안된 방법은 CSP, R-CSP 및 FBCSP 방법보다 16.21%, 10.77% 및 3.32%의 평균 분류 정확도 향상이 있었다. 특히, 본 논문에서 제안한 방법은 SSS 상황에서 우수한 성능을 보였다.
Hyaluronidases are a family of enzymes that catalyse the breakdown of hyaluronic acid, which is abundant in the extracellular matrix and cumulus oocyte complex. To investigate the activity of recombinant bovine sperm hyaluronidase 1 (SPAM1) and determine the effect of the Asn-X-Ser/Thr motif on its activity, the bovine SPAM1 open reading frame was cloned into the mammalian expression vector pCXN2 and then transfected to the HEK293 cell line. Expression of recombinant bovine hyaluronidase was estimated using a hyaluronidase activity assay with gel electrophoresis. Recombinant hyaluronidase could resolve highly polymeric hyaluronic acid and also caused dispersal of the cumulus cell layer. Comparative analysis with respect to enzyme activity was carried out for the glycosylated and deglycosylated bovine sperm hyaluronidase by N-glycosidase F treatment. Finally, mutagenesis analysis revealed that among the five potential N-linked glycosylation sites, only three contributed to significant inhibition of hyaluronic activity. Recombinant bovine SPAM1 has hyaluronan degradation and cumulus oocyte complex dispersion ability, and the N-linked oligosaccharides are important for enzyme activity, providing a foundation for the commercialization of hyaluronidase.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
본 논문에서는 FMM(Fast Multipole Method)을 적용하여 평면형 다층 구조인 마이크로스트립 프랙탈 안테나 구조에 대한 고속 해석을 구현하였다. 우선 FMM 알고리즘에 이용되는 적분식인 MPIE(Mixed Potential Integral Equation)을 풀기 위해서 실수축 적 분 방법(RAIM: Real-Axis Integration Method)으로부터 정확한 공간 영역 그린함수를 구한다. 구해진 그린함수를 MoM(Method of Moment)을 이용하여 계산할 경우, 연산과 메모리 요구량 $O(N^2)$이 소요되는데, 이를 거대 구조의 해석에 대해 적용할 때나 높은 정확성을 위한 셀(미지수 N) 수의 증가하는 경우 계산량이 기하급수적으로 증가하여 구조 해석에 문제가 된다. FMM은 이와 같은 연산과 메모리 요구량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. FMM은 그린함수의 가법 정리(addition theorem)를 이용하여 행렬-벡터 곱의 복잡성을 줄여 연산과 메모리 요구량을 $O(N^{1.5})$으로 줄인다. 시어핀스키(Sierpinski) 프랙탈 안테나의 구조에 대해 MoM과 FMM를 적용, 상용 툴과 계산 결과의 정확성, 계산 시 메모리 크기, 해석 시간 등을 비교하여 효율성을 보여주었다.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.
시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.
역문제에 기반한 음향 온도 측정법에서는 단면의 음속 분포 계산이 필수적이며, 이를 위하여 단면 외곽에 위치한 센서들 간의 지연시간을 계측하고, 이를 입력으로 하는 전달행렬과 계수 벡터를 이용한 역문제를 이용하여 음속 분포를 예측한다. 그러나, 센서 개수의 부족으로 인하여 충분한 수의 음향 경로가 확보되지 못하면, 지연시간 벡터의 개수가 한정될 수 있다. 지연시간 벡터의 개수는 공간 해상도와 관련 있으며, 부족한 지연시간 벡터의 개수는 공간 해상도의 저하를 초래하여 정확한 온도 재구성 결과를 얻지 못할 수 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 실제 측정된 지연시간으로부터 온도장을 재구성 한 뒤, 임의의 경로에 해당하는 지연시간을 재구성 된 온도장으로부터 재형성하여 지연시간 벡터의 개수를 증가시켰다. 측정된 지연시간 벡터와 재형성 된 지연시간 벡터를 함께 사용할 경우, 음향 경로의 개수가 증가하므로 공간 분해능의 향상을 기대할 수 있다. 임의의 온도 분포를 가지는 2차원 단면을 수치 예제로서 채택하였고, 측정된 지연시간만을 이용한 결과와 재형성 된 지연시간을 함께 사용한 재구성 결과를 비교하였다. 그 결과, 재형성 된 지연시간과 측정된 지연시간을 함께 사용한 경우의 온도 재구성 오차가 측정된 지연시간만을 사용한 온도 재구성 오차보다 최대 15 % 감소하였다.
조선조에 주조된 古錢 시료 50개를 입수하여 그 속에 함유된 9종의 원소(Sn, Fe, As, Ag, Co, Sb, Ir, Ru, Ni)는 중성자방사화분석에 의하고 3종 원소(Cu, Pb,Zn)는 원자흡수분광분석법에 의해 각각 정량하였다. 초기 청동화는 주성분인 Cu, Pb,Zn의 비가 90:4:3였고 말기 청동화는 7:2:0이었다. 황동화는 17세기에 비롯되었으며 그 주성분인 Cu, Pb,Zn의 조성은 7:1:1이었다. 이들 12종 원소의 분석데이타를 사용하여 원소 상호간의 상관관계를 상관메트릭스법으로 검토하였다. 그리고 주성분 분석법으로 각 시료의 농도 분포를 평면에 나타내었으며, 제조연대 및 제조관청이 같은 시료가 모이면 이들 시료를 SIMCA를 위한 참조 시료로 삼았다. SIMCA에 의해 8개군으로 분류되었으며 참조시료 및 시험시료가 어떤 군에 속하는지 또는 열외인지 연구 검토하였다.
월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.
협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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