고차원 유전체 자료를 사용하는 유전체 연관 분석에서는 벌점 우도함수 기반의 회귀계수 규제화 방법이 질병 및 표현형질에 영향을 주는 유전자를 발견하는데 많이 이용된다. 특히, 네트워크 기반의 규제화 방법은 유전체 연관성 연구에서의 유전체 경로나 신호 전달 경로와 같은 생물학적 네트워크 정보를 사용할 수 있으므로, Lasso나 Elastic-net과 같은 다른 규제화 방법들과 비교했을 경우 네트워크 기반의 규제화 방법이 보다 더 정확하게 관련 유전자들을 찾아낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 네트워크 기반의 규제화 방법은 그룹 구조를 갖고 있는 고차원 유전체 자료에는 적용시킬 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 실제 SNP 데이터와 DNA 메틸화 데이터처럼 대다수의 고차원 유전체 자료는 그룹 구조를 가지고 있으므로 본 논문에서는 이러한 그룹 구조를 가지고 있는 고차원 유전체 자료를 분석하고자 네트워크 기반의 규제화 방법에 주성분 분석(principal component analysis; PCA)과 부분 최소 자승법(partial least square; PLS)과 같은 차원 축소 방법을 결합시키는 새로운 분석 방법을 제안하고자 한다. 새롭게 제안한 분석 방법은 몇 가지의 모의실험을 통해 변수 선택의 우수성을 입증하였으며, 또한 152명의 정상인들과 123명의 난소암 환자들로 구성된 고차원 DNA 메틸화 자료 분석에도 사용하였다. DNA 메틸화 자료는 대략 20,000여개의 CpG sites가 12,770개의 유전자에 포함되어 있는 그룹 구조를 가지고 있으며 Illumina Innium uman Methylation27 BeadChip으로부터 생성되었다. 분석 결과 우리는 실제로 암에 연관된 몇 가지의 유전자를 발견할 수 있었다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
본 논문에서는 구개인두부전증(VeloPharyngeal Insufficiency, VPI) 환자의 음성을 효과적으로 인식하기 위해 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN), 장단기 모델(Long Short Term Memory, LSTM) 구조 신경망을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 결합한 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 모델 적응 기법을 적용하여, 기존 Gaussian Mixture Model(GMM-HMM), 완전 연결형 Deep Neural Network(DNN-HMM) 기반의 음성 인식 시스템과 성능을 비교한다. 정상인 화자가 PBW452단어를 발화한 데이터를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인 화자의 VPI 모의 음성을 이용하여 화자 적응의 사전 모델을 생성한 후에 VPI 환자들의 음성으로 추가 적응 학습을 진행한다. VPI환자의 화자 적응 시에 CNN-HMM 기반 모델에서는 일부층만 적응 학습하고, LSTM-HMM 기반 모델의 경우에는 드롭 아웃 규제기법을 적용하여 성능을 관찰한 결과 기존 완전 연결형 DNN-HMM 인식기보다 3.68 % 향상된 음성 인식 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 LSTM-HMM 기반의 하이브리드 음성 인식 기법이 많은 데이터를 확보하기 어려운 VPI 환자 음성에 대해 보다 향상된 인식률의 음성 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.
무선 통신 시스템은 전자파 신호의 전파 특성과 주위 환경/장애물에 의해 다중 경로 페이딩을 겪게 되어 수신 신호의 급격한 전력 감쇄가 생길 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다. 한편으로 송신기에서 생성된 하나의 동일한 송신 신호가 여러 경로를 통해서 해당 수신기에 도달하므로 이점을 적극적으로 활용하면 데이터 수신 성능을 향상 시킬 수 있는데 이것의 한가지 방법이 레이크 신호처리 기법이다. 본 연구는 PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 구현하는 무선통신 수신기에서 레이크 신호처리 기법에 대해서 연구하였다. 기존의 고정 PN 레이크 복조기는 다중 경로 페이딩 채널의 임펄스 응답 계수의 공액 복소수 값을 계수로 하는 유한 길이 디지털 필터에 의해 수신 신호론 처리한 후, PN 복조 과정을 거쳐 데이터 신호를 재생하게 된다. 본 연구에서는 기존의 PN 복조 과정을 대체하는 최적 복조기의 개념 및 적응 설계 기법을 제안하였다. 제안된 최적 레이크 복조기에 대해 이론적인 성능 분석을 수행하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 유도된 결과들의 타당성을 검증하였다. 결과로 새로운 최적 레이크 신호처리기법을 통해 기존의 고정 PN 레이크 복조기에 비해 심볼평균제곱오차가 10dB 이상의 월등한 성능 향상이 가능함을 보였다. 또한 다중 경로 신호의 결합과 PN 복조를 동시에 한 복조 심볼 구간 안에서 수행하는 통합 복조기에 비해서도 약 10 dB 정도의 성능 향상이 있었다. 그리고 최적 레이크 복조기의 심볼평균제곱오차가 이론적인 한계치인 백색잡음 채널에서 QPSK 복조기의 심볼평균제곱오차에 매우 근접함을 보였다.
본 연구에서는 절리면 암석 시료에 대한 직접 전단시험을 수행하기 위해 새로 고안된 Compact CNS shear box의 성능과 적용 가능성에 대해 조사하였다. 정적 CNS 절리면 직접 전단시험은 인공적으로 거칠기를 생성한 절리 암석을 대상으로 실시하였으며 절리면 거칠기 계수 및 초기 수직응력 조건을 변화시키면서 수행하였다. 또한, DIC 분석을 통해 변위 데이터 검증 및 파괴 패턴을 관찰하였고 실험으로부터 도출된 전단 특성들을 기존에 연구되었던 전단 거동 예측 모델들과 비교분석하였다. 그 결과 기존의 특정 경험적 전단 거동 예측 모델과 높은 상관관계를 나타내는 것을 확인하였으며 전단 거동 특성이 파괴 패턴과 관련이 있을 가능성에 대해 고찰하였다. 결론적으로, 절리면 전단 특성에 대한 데이터를 제공하는데 있어서 CNS 전단 박스의 적용 가능성과 효과를 입증하였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
목적: 방사선조사에 의해 형성된 DNA 손상정도가 산소에 의해 변화되는 추세을 이론적 모델을 이용하여 평가 및 분석하였다. 방법 및 대상: Water radiolysis(물의 방사성분해)시 생성되는 유리기 들간의 반응, 손상된 DNA의 형성, 손상의 복구, 및 산소에 의한 손상의 고정들을 시간 미분 방정식을 이용하여 표현하였다. 문헌에 나와 있는 반응상수(rate constants)들은 그대로 사용되었고 알려지지 않은 상수들은 실험에서 얻어진 데이터에서 얻은 곡선을 대입하여 얻었다. 화학반응상수 변화와 산소농도변화에 따른 세포 생존도를 구하였다. 모델을 통해 얻어진 세포 생존도와 방사선량의 상관관계를 세포 생존곡선으로 표시하였다. 산소에 의한 손상의 fixation(고착화)과정과 산소농도가 세포생존에 미치는 영향을 분석하여 보았다. 산소가 세포생존에 미치는 정도를 정량화 하기 위하여 산소증가효과비(Oxygen Ehhancement Ratio, OER)를 계산하여 실험치와 이론치를 비교하였다. 결과: 산소에 대한 민감성 연구에서 DNA생존도는 산소의 농도와 화학반응속도상수에 영향을 받았다. 산소의 농도가 0에서 1.0 $\times$$10^{7}$ 으로 변화할 때 세포 생존도에는 변화가 없었다. 그러나 1.0 x $10^{7}$ 에서 1.0 $\times$$10^{10}$ 변화할 경우 세포의 생존률이 감소하였다. 모의연구에서 얻은 OER치는 10% 세포생존시에는 2.32, 45% 세포생존시에는 1.9 이었다. 결론: 산소의 감수성 연구에서 보여주듯이 방정식을 이용하여 얻어진 새포생존곡선은 실험에서 얻어진 세포생존곡선을 재연할 수 있었다 또한 방사선조사시 생성되는 손상된 세포의 양은 산소 반응상수가 가장 크고 산소농도가 증가되는 경우에 증가됨을 알수있었다. 모의연구에서 얻은 산소증가효과비는 세포생존이 low level인 경우 높은 일치성을 보여 주었다 따라서 본 연구는 세포살해시 산소의 효과를 semi-empirical 모델을 사용하여 예측할수 있다는 것을 보여주고 있다.
하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.
측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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