분자영상은 살아있는 개체의 몸 속에서 일어나는 생물학적 반응이나 특정한 표적분자를 비관혈적이며 반복적으로 영상화하는 기술이다. 이를 위해서는 두 가지 기본 요소가 요구되는 바 하나는 관심 생물현상에 의해 농도나 분광특성이 변하는 분자영상용 추적자이며 다른 하나는 이런 추적자를 모니터링하는 장비이다. 분자 핵의학 영상기술은 이제 신경과학분야에서도 활발히 적용되고 있으며 신경관련 기초연구나 뇌질환 관련 신약개발에 이미 중요한 역할을 하고 있다. 최근에는 살아있는 개체에서 약제 투여가 뇌에 미치는 약물학적, 생리적 영향을 조사하는 데에도 이용되고 있다. 다가오는 미래에는 각종 뇌질환에서 특이적 표적을 공략하는 새로운 분자치료가 개발되어 뇌질환 치료에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상되고 있다. 그 예로, 파킨슨씨 병과 같은 퇴행성 신경질환에 줄기세포를 이용한 자가수선, 신경보호, 약물분비 치료, 성장인자와의 병행치료 등이 개발되고, 유전자 치료도 이용될 것으로 보인다. 신경 분자 핵의학 영상은 이와 같은 새로운 뇌질환 치료기술의 개발에 있어서 뇌 안에서 일어나는 분자수준의 변화를 실시간으로 모니터링함으로써 관련연구에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.
공학적 시스템 최적설계의 가장 중요한 과정은 설계변수와 시스템 응답과의 관계를 파악하는 것이다. 시스템 최적화의 경우 반응표면법이 주로 사용되고 있다. 반응표면법의 최적화 과정은 대표적인 후보대안을 이용하여 설계공간을 구성하고, 설정된 설계 공간에서 설계 최적점을 찾는다. 설계공간의 구성에 따라 최적점이 변화되므로 합리적인 최적점을 찾기 위해서는 설계공간의 구성이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 설계변수와 시스템응답의 관계를 신경반응표면을 이용하여 설계공간을 구성하고, 구성된 설계 공간 안에서 다목적유전자 알고리즘을 이용하여 최적 형상을 예측 할 수 있는 '신경반응표면을 이용한 공학 구조물 설계 프레임워크 구축'을 시도하였다. 구축된 프레임워크의 유용성을 확인하기 위해 비선형 수학함수 문제를 적용하였다. 구축된 프레임워크를 통해 공학문제의 최적화 과정에서 시간의 제약을 해결하고, 효과적인 최적설계가 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 실제 조선해양공학 최적화 문제에 적용을 시도할 것이다.
Background: The meningeal hemangiopericytoma (MHPC) is a vascular tumor arising from pericytes. Most intracranial MHPCs resemble meningiomas (MNGs) in their clinical presentation and histological features and may therefore be misdiagnosed, despite important differences in prognosis. Materials and Methods: We report 8 cases of MHPC and 5 cases of MNG collected from 2007 to 2011 from the Neuro-Surgery and Histopathology departments. All 13 samples were re reviewed by two independent pathologists and investigated by immunohistochemistry (IHC) using mesenchymal, epithelial and neuro-glial markers. Additionally, we screened all tumors for a large panel of chromosomal alterations using multiplex ligation probe amplification (MLPA). Presence of the NAB2-STAT6 fusion gene was inferred by immunohistochemical staining for STAT6. Results: Compared with MNG, MHPCs showed strong VIM (100% of cases), CD99 (62%), bcl-2 (87%), and p16 (75%) staining but only focal positivity with EMA (33%) and NSE (37%). The p21 antibody was positive in 62% of MHPC and less than 1% in all MNGs. MLPA data did not distinguish HPC from MNG, with PTEN loss and ERBB2 gain found in both. By contrast, STAT6 nuclear staining was observed in 3 MHPC cases and was absent from MNG. Conclusions: MNG and MHPC comprise a spectrum of tumors that cannot be easily differentiated based on histopathology. The presence of STAT6 nuclear positivity may however be a useful diagnostic marker.
현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.
Molecular imaging provides a visualization of normal as well as abnormal cellular processes at a molecular or genetic level rather than at a anatomical level. Conventional medical imaging methods utilize the imaging signals produced by nonspecific physico-chemical interaction. However, molecular imaging methods utilize the imaging signals derived from specific cellular or molecular events. Because molecular and genetic changes precede anatomical change in the course of disease development, molecular imaging can detect early events in disease progression. in the near future, through molecular imaging we can understand basic mechanisms of disease, and diagnose earlier and, subsequently, treat earlier intractable diseases such as cancer, neuro-degenerative diseases, and immunologic disorders. In beginning period, nuclear medicine started as a molecular imaging, and has had a leading role in the field of molecular imaging. But recently molecular imaging has been rapidly developed. Besides nuclear imaging, molecular imaging methods such as optical imaging, magnetic resonance imaging are emerging. Each imaging modalities have their advantages and weaknesses. The opportunities from molecular imaging look bright. We should try nuclear medicine continues to have a leading role in molecular imaging.
This paper presents an optimization algorithm for a stable Dynamic Neural Network (DNN) using genetic algorithm. Optimized DNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. DNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. The real time implementation is very important, and thus the neuro controller also needs to be designed such that it converges with a relatively small number of training cycles. SDNN has considerably fewer weights than DNN. The object of proposed algorithm is to the number of self dynamic neuron node and the gradient of activation functions are simultaneously optimized by genetic algorithms. To guarantee convergence, an analytic method based on the Lyapunov function is used to find a stable learning for the SDNN. The ability and effectiveness of identifying and controlling, a nonlinear dynamic system using the proposed optimized SDNN considering stability' is demonstrated by case studies.
본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter; ${\gamma}$, RBF parameter; ${\epsilon}$, insensitive loss function parameter)를 탐색하기 위하여 적용되었다. 매개변수 최적화 알고리즘으로는 grid search (GS), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 채택하였으며, 비교분석을 통해 최적화 알고리즘의 적용성을 평가하였다. 또한 SVR과 최적화 알고리즘을 결합한 모델 (SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO, SVR-ABC)은 기존에 수자원 분야에서 널리 적용되어온 신경망(Artificial neural network, ANN) 및 뉴로퍼지 (Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS) 모델과 비교하였다. 그 결과, 모델 효율성 측면에서 SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 ANN보다 우수한 결과를 나타내었으며, ANFIS와는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 SVR-GS보다 상대적으로 우수한 결과를 나타내었으며, 모델 효율성 측면에서 SVR-PSO 및 SVR-ABC는 가장 우수한 모델 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 매개변수 최적화 알고리즘은 SVR의 매개변수를 최적화하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. SVR과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델은 기존의 ANN 및 ANFIS 모델과 더불어 하천수위 예측을 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
In contrast to many of the malignant tumors that occur in the central nervous system in adults, the management, responses to therapy, and future perspectives of children with malignant lesions of the brain hold considerable promise. Within the past 5 years, remarkable progress has been made with our understanding of the basic biology of the molecular genetics of several pediatric malignant brain tumors including medulloblastoma, ependymoma, atypical teratoid rhabdoid tumour, and high grade glioma/diffuse intrinsic pontine glioma. The recent literature in pediatric neuro-oncology was reviewed, and a summary of the major findings are presented. Meaningful sub-classifications of these tumors have arisen, placing children into discrete categories of disease with requirements for targeted therapy. While the mainstay of therapy these past 30 years has been a combination of central nervous system irradiation and conventional chemotherapy, now with the advent of high resolution genetic mapping, targeted therapies have emerged, and less emphasis is being placed on craniospinal irradiation. In this article, the present and future perspective of pediatric brain malignancy are reviewed in detail. The progress that has been made offers significant hope for the future for patients with these tumours.
We consider the problem of constructing observers for nonlinear systems with unknown inputs. Connectionist networks, also called neural networks, have been broadly applied to solve many different problems since McCulloch and Pitts had shown mathematically their information processing ability in 1943. In this thesis, we present a genetic neuro-control scheme for nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.