• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.249-255
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• 2014

유전체 단위 반복 변이(CNV)는 유전적 구조변이의 하나로서, 암을 포함하는 인간의 질병과 밀접한 연관성이 있는 것으로 알려져 있다. 암 유전자를 규명하기 위하여, 연구자는 특정 암 환자의 대규모 유전체 데이터를 분석하여 CNV를 찾아내야하며, 동시에 대규모 유전/임상 데이터를 연계 분석하여야 한다. 본 연구는 NGS 데이터로부터 CNV를 추출하고, 추출된 CNV와 관련된 유전/임상 정보를 체계적으로 연계 분석하는 기능을 제공하는 새로운 분석 툴 CNVDAT를 제안한다. CNV 추출 모듈은 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 CNV를 추출하며, 리드 데이터에 잡음이 포함된 경우에도 CNV의 타입/위치를 정확히 추출해낸다. 또한 시퀀스 분석 모듈은 변이 영역의 브라우징 및 상호 비교를 지원하는 사용자 친화적 프로그램으로서, 암/정상 샘플의 변이 영역의 동시 분석 기능과 refGene, OMIM DB를 기반으로 하는 CNV-유전자-표현형 매핑의 연관성 분석 기능을 제공한다. 본 프로그램의 소스 코드와 샘플프로그램은 http://dblab.hallym.ac.kr/CNVDAT/에서 다운 받을 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.355-362
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• 2012

건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.391-401
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• 2004

본 논문은 고해상도 영상 서비스를 위하여 부분 영상의 공간임의접근(Spatial Random Access)을 효과적으로 구현하기 위하여 비트 스트림 지도 (B-map)를 이용한 부호화 방법을 제안한다. 다양한 환경에서, TV 브라운관, 모니터, PDA용 LCD와 같은 표준 디스플레이 장치들은 디지틸 시네마 또는 파노라마 영상과 같은 고해상도 영상을 위한 충분한 해상도와 프레임 크기를 지원하지 못하는 실정이다. 따라서 사용자는 다운샘플링된 저해상도의 영상이나 디스플레이의 크기에 맞춰진 부분 영상만을 볼 수밖에 없다. 제안한 B-map은 부호화 과정에서 생성된 비트 스트림에 대한 블록 단위의 배열 정보를 가지고 있으며, 복호 시 해당 영상의 비트 스트림보다 앞서 보내져 참조됨으로써 효과적인 지역 복호(Local decoding)를 가능하게 한다. B-map을 이용한 방식은 타일링을 비롯한 비교 대안들에 비해 효율적인 지역 복호화를 구현할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.48-57
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• 2006

본 설계에서는 최근 부상하고 있는 motor control, 3-phase power control, CMOS image sensor 등 각종 센서 응용을 위해 고해상도와 저전력, 소면적을 동시에 요구하는 12b 200KHz 0.52mA $0.47mm^2$ 알고리즈믹 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 고해상도와 처리 속도를 얻으면서 동시에 전력 소모 및 면적을 최적화하기 위해 파이프라인 구조의 하나의 단만을 반복적으로 사용하는 알고리즈믹 구조로 설계하였다. 입력단 SHA 회로에서는 고집적도 응용에 적합하도록 8개의 입력 채널을 갖도록 설계하였고, 입력단 증폭기에는 folded-cascode 구조를 사용하여 12비트 해상도에서 요구되는 높은 DC 전압 이득과 동시에 층L분한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, MDAC 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접 신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법을 적용하였으며, SHA와 MDAC 등 아날로그 회로에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하여 저전력을 구현하였다. 기준 전류 및 전압 발생기는 칩 내부 및 외부의 잡음에 덜 민감하도록 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 또한, 다운 샘플링 클록 신호를 통해 200KS/s의 동작뿐만 아니라, 더 적은 전력을 소모하는 10KS/s의 동작이 가능하도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um n-well 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 각자 최대 0.76LSB, 2.47LSB 수준을 보인다. 또한 200KS/s 및 10KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR은 각각 최대 55dB, 70dB 수준을 보이며, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 각각 0.94mW 및 0.63mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다.