종래의 탄성파 모델링은 지표를 수평면으로 가정하고 그 아래쪽에 여러 개의 반사면에 대한 모델링이 대부분 이었다. 그러나, 실제 탐사에서는 복잡한 지형을 가진 지표에서 탐사가 수행되기 때문에 탄성 매질에서의 반응을 명확하게 구분해 내는 것이 힘들다. 지표에 탄성파 전파특성을 규명하기 위하여 모델에 지형을 고려할 수 있도록 하여 시간영역 유한요소법을 이용하여 매질의 반응을 구하였다. 이러한 이러한 알고리즘을 이용하여 지표에서 진원을 가했을 때 수평 및 제방(mound), 채널(channel)등의 구조로부터 지표의 수신기에서 합성 탄성파 기록을 관찰하고, 스냅사진(snapshot)을 얻어냄으로써 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 지표 및 지하 반사면에 의한 복잡한 탄성파의 전파 양상을 파악할 수 있었다. 불규칙 지표면을 따라 전파하는 표면파가 모서리에서 새로운 진원으로 작용하여 큰 잡음이 생성됨을 관찰하였고, 지표를 따라 전파하는 높은 에너지의 레일리파, 상대적으로 낮은 압축파, 전단파 등의 전파 양상으로부터 파의 천이 상태를 관찰할 수 있었다.
스카이라인 질의 처리는 센서 네트워크 응용에서 다차원 데이터를 효과적으로 활용할 수 있어서 그 역할이 중요하다. 센서 네트워크는 배터리 제약 사항을 가지고 있기 때문에, 센서 네트워크에서의 스카이라인에 관한 연구는 에너지 소비를 최소화 하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해 기존연구에서 필터링 기법이 제안되었다. 하지만 기존 필터링 기법은 일회성 질의에 초점을 맞추고 있고, 상위 노드의 정보만을 활용하기 때문에 그 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 연속스카이라인 질의 처리를 위한 상향식 필터링 투플 선정 방법을 제안한다. 하위노드에서 생성된 이전 스카이라인 정보를 각 센서노드에 저장하고, 필터링 투플 선정에 활용함으로써 불필요한 데이터 통신을 감소시킬 수 있다, 이와 더불어 추가 필터링 투플을 선택할 때 사용될 수 있는 SFT(Support Filtering Tuple)방법을 제안한다. 센서 데이터의 경우, 이전 센싱된 데이터와 현재 데이터 간의 시간 관계성(temporal correlation)의 특징을 갖고 있다. SFT 방법은 저장된 과거 데이터를 기반으로 현재데이터를 예측하여 추가 필터링 투플을 선정하여 필터링 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법들이 기존 방법에 비해 데이터 감소율과 총 통신량 측면에서 효율적임을 보여준다.
Polymorphisms of inflammation-related genes have been found to be associated with non-Hodgkin lymphoma (NHL) or some of its subtypes, but only a few relevant data have been reported in China. In this study, the Snapshot method was used to assess genetic variation; a total of 14 single nucleotide polymorphisms (SNPs) for 6 inflammatory factors in 157 NHL cases (64 Uygur ethnic subjects, 93 Han Chinese) and 435 controls (231 Uygur and 204 Han Chinese) were studied from the Xinjiang province of China. Haplotype distribution was estimated using PHASE 2.3 software. Statistical differences in the genotype and haplotype frequencies between case and control groups were also considered and estimated. For the Han population, the geneotype distributions for TNF-${\alpha}rs1800629$, TNF-${\alpha}rs1800630$, IL-6 rs1800795, IL-6 rs1800797, NF-KB1 rs1585215 and TLR-4 rs4986790 showed significant differences between the case and control groups (p<0.05). The TNF-${\alpha}$ gene frequencies of ACG and CCA haplotypes in the cases were higher than in the controls (OR=2.45, 95% CI: 1.55-3.89, p=0.0002, OR=2.53, 95% CI: 1.10-5.80, p=0.029, respectively), and the same findings were detected for TNF-${\beta}$ gene CA haplotype (OR=1.87, 95% CI: 1.21-2.90, p=0.0054). However, for the Uygur population, no such significant differences were detected within the gene-type distribution of the 14 SNPs. The TNF-${\alpha}$ gene frequency of the CCA haplotype between the two groups (OR=1.98, 95% CI: 1.11-3.51, p=0.021) revealed a statistically significant difference. Our results showed that polymorphic variations of inflammation-related genes could be important to the NHL etiology of the Han population, and that these may only have limited influence on the Uygur population.
본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
최근 진단 분야에서 PET/CT는 종양학 분야는 물론 심장, 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. 그 중 심장 분야에서 $^{13}N-NH_3$ 심근 관류 PET/CT는 MBF를 이용한 절대 심근 관류의 측정이 가능하며 심근 관류 SPECT에 비하여 공간 분해능과 대조도가 우수하고 CT를 이용한 보다 정확한 감쇄 보정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사 시 각 재구성 방법에 따른 정량적 심근 관류, 반정량 심근 관류 지표의 변화와 image quality의 변화를 비교하였다. 2013년 1월부터 11월까지 서울대학교병원에서 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사를 시행받은 14명(평균연령 $60.24{\pm}7.21$세, 평균 몸무게 $71.54{\pm}7.43kg$, 남자 8명, 여자 6명)의 데이터를 분석하였다. 안정기, 부하기 각 10분 listmode scan의 data를 이용 동적, 정적 영상을 FBP, iterative2D, Iterative3D, TrueX의 재구성 방법을 이용하여 재구성하였다. 안정기, 부하기의 각 동적 영상을 이용하여 MBF에서 재구성 방법에 따른 RCA, LAD, LCX의 각 territory 별 심근관류와 global, reserve (stress/rest)값을 비교하였다. 또한 정적 영상을 이용 QPS에서 각 재구성 방법에 따른 extent와 TPD 를 비교하였으며 재구성 방법 별 정적 영상의 snapshoot을 제작하여 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test를 시행하였다. 각 재구성 방법에 따라 vendor에서 권고 되는 iterative2D 대비 정량적 심근 관류의 CFR은 최소 -18.68% (P=0.0002)에서 최대 7.91% (P<0.0001)의 변화를 보였으며, 반 정량적 지표들은 안정기에서 extent는 최소 -0.86%p (P=0.1953)에서 최대 5.36%p (P<0.0001), TPD는 최소 -0.57%p (P=0.2053)에서 최대 4.36%p (P<0.0001), 부하기에서 extent는 최소 1.93%p (P=0.4275)에서 최대 5.43%p (P=0.0003), TPD는 최소 1.57%p (P=0.4595)에서 3.93%p (P<0.0001) 증가된 값을 보였다. 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test에서는 FBP로 재구성된 영상이 최하위로 평가 되었으며 TrueX, iterative2D, iterative3D 순으로 평가되어 iterative3D로 재구성된 영상이 판독 시 가장 우수한 영상을 평가되었다. 각 병원은 장비에 따른 각 재구성 방법에 의한 정량적 심근 관류의 변화, 반 정략적 지표들의 과대 또는 과소평가되는 정도를 확인하고 병원 장비의 실정에 적합한 동적, 정적 재구성 방법을 확립하여 진단에 보다 유용하고 정확한 심근 관류 값을 제공하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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