간접변환방식 CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) 엑스레이 디텍터 시스템의 성능 분석 및 개선을 위하여 공간주파수에 따른 DQE (detective quantum efficiency)를 모델링 하였다. 모델의 검증을 위하여 마모그라피 W/Al 선질에 대한 modulation-transfer function (MTF), noise-power spectrum (NPS)를 측정하고 이로부터 DQE를 계산하였으며, 모델과 측정된 DQE는 전체 공간주파수 영역에서 서로 잘 일치함을 확인하였다. 검증된 모델을 이용하여 형광스크린 양자효율 및 MTF, Swank 잡음, 포토다이오드 양자효율 등 CMOS 디텍터 시스템의 DQE 성능에 영향을 미칠 수 있는 다양한 디자인 파라미터의 역할을 살펴보았다. 엑스레이 디텍터 시스템의 신호 및 잡음 분석에 대해 이와 같은 선형시스템 전달을 이용한 이론적인 접근법은 이미 개발된 의료영상시스템을 이해할 수 있는 유용한 도구일 뿐만 아니라 새로운 디텍터 개발 및 최적화를 위한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
The methylotrophic yeast Hansenula polymorpha has been extensively studied as a model organism for methanol metabolism and peroxisome biogenesis. Recently, this yeast has also attracted attention as a promising host organism for recombinant protein production. Here, we describe the fabrication and evaluation of a DNA chip spotted with 382 open reading frames (ORFs) of H. polymorpha. Each ORF was PCR-amplified using gene-specific primer sets, of which the forward primers had 5'-aminolink. The PCR products were printed in duplicate onto the aldehyde-coated slide glasses to link only the coding strands to the surface of the slide via covalent coupling between amine and aldehyde groups. With the partial genome DNA chip, we compared efficiency of direct and indirect cDNA target labeling methods, and found that the indirect method, using fluorescent-labeled dendrimers, generated a higher hybridization signal-to-noise ratio than the direct method, using cDNA targets labeled by incorporation of fluorescence-labeled nucIeotides during reverse transcription. In addition, to assess the quality of this DNA chip, we analyzed the expression profiles of H. polymorpha cells grown on different carbon sources, such as glucose and methanol, and also those of cells treated with the superoxidegenerating drug, menadione. The profiles obtained showed a high-level induction of a set of ORFs involved in methanol metabolism and oxidative stress response in the presence of methanol and menadione, respectively. The results demonstrate the sensitivity and reliability of our arrays to analyze global gene expression changes of H. polymorpha under defined environmental conditions.
본 연구의 목적은 비침습적 동맥스핀라벨링(arterial spin labeling) 자기공명영상을 이용하여 다편(multislice) 뇌 관류영상(perfusion-weighted Images)을 얻을 수 있는 최적화 방법을 연구하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 세 가지 인자를 최적화하는 데 초점을 두었다. 첫째, 뇌로 흘러 들어오는 혈액을 최적으로 라벨링할 수 있는 펄스를 만드는 것이다. 시뮬레이션 결과 900도의 각을 이루는 반전펄스(adiabatic hyperbolic secant Inversion pulse)는 반전을 효과적으로 할 수 있고 반전을 이루는 형태가 직각에 가깝게 할 수 있는 최적이었다. 둘째, 영상을 얻고 난 후에 계속하여 남아 있는 자화(residual magnetization)을 최소화하는 것이다. 이를 최소화하기 위해서는 포화 펄스(saturation pulses)와 자화를 손상시키는 자장(speller gradients)을 동시에 사용하는 것이 최상의 방법임을 알았다. 마지막으로, 라벨링하는 영역과 영상을 얻는 영역 사이의 거리를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다. 두 영역 간의 최소 거리는 약 20 mm 정도가 최적임을 발견하였다. 위에서 얻은 최적화된 인자들을 바탕으로 13명의 정상인의 뇌에서 관류 영상을 얻은 결과 매우 좋은 대조도의 영상을 얻을 수 있었다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 다수의 부반송파들이 동위상으로 중첩되면서 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 위상회전 기법은 OFDM 신호에 위상 가중치를 곱하여 신호의 비선형 왜곡 없이 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 따라서 위상회전 기법의 위상 탐색 과정에 계산의 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 위상 가중치를 구할 수 있는 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적해를 구하기 위하여 사용되는 Metaheuristic 알고리즘을 위상탐색 과정에 적용하기 위한 모델링 과정을 제시하고 PTS 기법에 최적화함으로써 PAPR을 감소시키는 구조를 제안한다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율을 시뮬레이션을 통해 분석했다.
본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.
이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.
DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.
Na, Domin;Ryu, Jaeil;Hong, Suk-Joo;Hong, Sun Hwa;Yoon, Min A;Ahn, Kyung-Sik;Kang, Chang Ho;Kim, Baek Hyun
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제20권2호
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pp.81-87
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2016
Purpose: To analyze the feasibility of three-dimensional (3D) diffusion-weighted (DW) PSIF (reversed FISP [fast imaging with steady-state free precession]) sequence in order to evaluate peripheral nerves in the elbow. Materials and Methods: Ten normal, asymptomatic volunteers were enrolled (6 men, 4 women, mean age 27.9 years). The following sequences of magnetic resonance images (MRI) of the elbow were obtained using a 3.0-T machine: 3D DW PSIF, 3D T2 SPACE (sampling perfection with application optimized contrasts using different flip angle evolution) with SPAIR (spectral adiabatic inversion recovery) and 2D T2 TSE (turbo spin echo) with modified Dixon (m-Dixon) sequence. Two observers used a 5-point grading system to analyze the image quality of the ulnar, median, and radial nerves. The signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) of each nerve were measured. We compared 3D DW PSIF images with other sequences using the Wilcoxon-signed rank test and Friedman test. Inter-observer agreement was measured using intraclass correlation coefficient (ICC) analysis. Results: The mean 5-point scores of radial, median, and ulnar nerves in 3D DW PSIF (3.9/4.2/4.5, respectively) were higher than those in 3D T2 SPACE SPAIR (1.9/2.8/2.8) and 2D T2 TSE m-Dixon (1.7/2.8/2.9) sequences (P < 0.05). The mean SNR in 3D DW PSIF was lower than 3D T2 SPACE SPAIR, but there was no difference between 3D DW PSIF and 2D T2 TSE m-Dixon in all of the three nerves. The mean CNR in 3D DW PSIF was lower than 3D T2 SPACE SPAIR and 2D T2 TSE m-Dixon in the median and ulnar nerves, but no difference among the three sequences in the radial nerve. Conclusion: The three-dimensional DW PSIF sequence may be feasible to evaluate the peripheral nerves around the elbow in MR imaging. However, further optimization of the image quality (SNR, CNR) is required.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
지수함수형태의 전달함수를 갖는 전계흡수 광변조기(electroabsorption modulator: EAM)의 비선형성 보상을 위해 로그함수형태의 전달함수를 갖는 반도체 광증폭기(semiconductor optical amplifier : SOA)를 이용한다. 우선 SOA의 전달함수는 EAM의 전달함수와 역함수 관계를 갖기 때문에 EAM의 상호변조왜곡 (intermodulation distortion: IMD)을 보상한다. 더불어 SOA가 제공하는 이득에 의해 변조신호는 증폭되어진다. 이 두 가지에 의해 EAM의 SFDR(spurious free dynamic range)은 증가한다. 이때 SOA는 EAM 뒷단에 직렬로 연결되어 이득포화영역에서 동작되어진다. EAM의 IMD 보상을 향상시키기 위해서는 SOA의 이득을 증가시켜 이득포화영역 기울기를 증가시켜야 한다. 하지만 SOA의 이득 증가에 따라 ASE 잡음도 증가하여 시스템의 잡음레벨을 높여 EAM의 SFDR은 감소한다. 즉 SOA의 이득포화영역 기울기와 ASE 잡음은 이득에 대해 trade-off를 가지게 되고 모의실험 결과 이득이 약 8㏈일 때 최적화 된다. 이 지점에서 EAM의 SFDR 향상은 약 9㏈였다. SOA를 사용한 EAM 선형성 향상 방법은 구성이 간편하고 3개의 소자를 집적할 경우 낮은 삽입손실, 낮은 편광의존성, 낮은 처핑 등 효율적인 아날로그 광변조기로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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