이 논문에서는 저면적 256-point FFT 구조를 제안한다. 저면적 구현을 위하여 CSD(Canonic Signed Digit) 곱셈기 방식을 채택하여 구현하였다. CSD 곱셈기 방식을 효율적으로 적용하기 위해서는 곱셈연산의 가지 수가 적어야 하는데, 여러 알고리즘을 조사한 결과 Radix-$4^2$ 알고리즘이 곱셈연산의 가지 수가 적음을 발견하였다. 따라서 제안 구조는 Radix-$4^2$ DIF 알고리즘과 CSD 곱셈기 방식을 사용하였다. 즉 Radix-$4^2$ 알고리즘을 사용하여 4개의 스테이지에서 사용되는 곱셈연산의 가지 수를 최소화한 후에 각각의 곱셈연산 블록은 CSD 곱셈기를 사용하여 구현하였다. CSD 곱셈기 구현에서 공통패턴을 공유하여 덧셈기의 수를 줄일 수 있는 CSS(Common Sub-expression Sharing) 기술을 사용하여 구현면적을 더욱 감소시켰다. 제안된 FFT 구조를 Verilog-HDL 코딩 후 합성하여 구현한 결과, Radix-4를 사용한 구조와 비교하여 복소 곱셈기 부분의 29.9%의 cell area 감소를 보였고 전체적인 256-point FFT 구조에 대한 비교에서는 12.54% cell area 감소를 보였다.
많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 입력 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록 데이터로부터 가변 길이 부호 스트림을 생성한다. 가변 길이 부호를 에러 발생 환경 채널에 연속적으로 전송할 경우, 해당 부호화기들은 채널 에러에 많은 영향을 받는다. 따라서 대부분의 영상과 비디오 기법에서는 채널 에러에 대하여 비트 스트림을 보호하기 위한 방법으로 디코딩의 시작 위치를 지시하기 위한 재동기(resynchronization) 마커로 여분의 제어 비트들을 추가한다. 이런 여분의 추가 정보를 감소시키기 위한 기법으로 에러 내성 엔트로피부호화(EREC)가 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 추가되는 여분의 제어 비트를 감소하기 위해 가변 길이 부호들을 고정 길이 부호의 형태로 인코딩 하는 에러 내성 엔트로피 코드(EREC : Error Resilient Entropy Code)의 성능을 향상시켜 전송 에러 발생에서 전송되는 압축 영상의 화질을 크게 개선할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 EREC와 제안 기법을 비교하였을 때, 동일한 비트 에러율(BER)에서 제안 기법이 객관적 화질뿐만 아니라 주관적으로도 향상된 화질의 결과 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 간단한 시공간 블록 부호 (STBC)를 적용한 MC-CDMA 시스템에서 상수 모듈러스 (CM) 기반의 블라인드 적응 수신기를 설계하는 방법을 제시한다. 전송 심볼들을 검파하기 위하여 사용되는 여파기 계수 벡터들을 부분 벡터들로 분할하고, CM 메트릭을 최소화시키는 최적의 부분 벡터들 간의 특별한 관계식을 유도한다. 이러한 특별한 관계를 이용하여 변형된 CM 메트릭을 제시한다. 그리고 나서, 변형된 CM 메트릭을 최소화시키는 블라인드 적응형 통계적 변화율 CM 알고리즘 (SG-CMA)을 제안한다. 제안하는 기법의 여파기 계수 벡터들은 유도한 특별한 관계를 만족하는 영역에서만 갱신되기 때문에, 제안하는 블라인드 적응 SG-CMA 기법이 기존의 SG-CMA 기법보다 더 빠른 수렴 속도를 갖는다. 그리고, 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안하는 SG-CMA 기법의 우수성을 검증한다.
최근 각 대학에서 소프트웨어교육을 강조하여 교양과목에 많이 편성하고 있다. 하지만 학생들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 프로그래밍 학습 동기가 부족하거나 배우려고 하는 의욕이 없는 경우가 많다. 본 연구에서 회복탄력성을 알아보고자 하는 이유는 프로그래밍 학습의 실패를 극복하여 포기하지 않고 다시 학습을 진행할 수 있는 회복하는 힘을 가질 수 있도록 지도하기 위함이다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 학생 집단과 파이썬을 학습하는 학생 집단을 대상으로 회복탄력성 사전-사후 검사를 진행하였다. 연구결과로는 스크래치는 학생들이 다소 쉽게 받아들이고 열심히 하려는 모습을 보였지만, 파이썬은 상대적으로 스크래치보다 어려움이 있었음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습을 지속할 수 있는 요인을 파악하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.
지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.
본 논문에서는 기지국이 단말들에게 데이터를 전송하는 경우에, 전체 시스템의 수율을 향상시키기 위하여 다중사용자 다중안테나 기법(MU-MIMO), 시공간부호화 기법(STBC), 비직교 다중접속 기법(NOMA)을 동시에 적용하는 방식을 제안한다. 기지국과 가까이 위치한 두 개의 단말에 대해서는 MU-MIMO 기법을 적용하고, 기지국과 멀리 떨어진 단말은 채널 정보를 얻기가 어렵기 때문에 STBC 기법을 적용한다. 또한 기지국에 가까운 단말과 멀리 떨어진 단말의 데이터들을 구분하기 위하여 NOMA 기법을 적용한다. MU-MIMO를 적용하는 단말들 간에는 서로 직교하는 두 개의 프리코딩 벡터들을 사용함으로써 서로 간의 간섭이 존재하지 않도록 설계한다. 또한 기지국에서 멀리 떨어진 단말에 대해서는 두 개의 프리코딩 벡터들을 사용하는 STBC 기법을 적용한다. 성능 분석 및 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 전체 시스템 수율 값을 갖는다는 것을 보인다.
H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.
고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.
본 논문은 저 복잡도 비디오 복호화기를 위한 디블록킹 필터를 제안한다. 휴대전화와 같은 모바일 장치에서 많이 사용되는 H.264/AVC Baseline 프로파일은 MPEG-4 Visual 보다 압축 성능은 두 배 이상 높지만, 1/4-픽셀 보간 필터, 적응적 엔트로피 모델 및 디블록킹 필터를 사용함에 따라 복호화기의 복잡도가 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 성능은 유지하면서 복호화기의 복잡도를 감소시키기 위하여 저 복잡도 디블록킹 필터를 제안한다. 본 논문에서 제안된 저 복잡도 디블록킹 필터는 BS (Boundary Strength)값에 대해 CBP (Coded Block Pattern)값을 이용하여 계산함으로써, 기존의 방법보다 분기문의 수를 49% 감소시켰다. 또한, 인트라 매크로블록 경계에서 적용되는 강한 필터링 (Strong Filtering)에 대해 필터링의 적용 범위를 두 픽셀로 제한하였다. 실험 결과, 제안하는 저 복잡도 디블록킹 필터는 H.264/AVC Baseline 프로파일에 비해 BDBitrate를 -0.02% 감소 시켰고, 디블록킹 필터의 복잡도는 42%, 복호화기 전체의 복잡도는 8.96% 감소 시켰다.
Kim, Mijie;Park, Yong Joo;Ahn, Huiyeon;Moon, Byeonghak;Chung, Kyu Hyuck;Oh, Seung Min
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제31권
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pp.10.1-10.8
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2016
Objectives Aromatase inhibitors that block estrogen synthesis are a proven first-line hormonal therapy for postmenopausal breast cancer. Although it is known that standardized extract of Ginkgo biloba (EGb761) induces anti-carcinogenic effects like the aromatase inhibitors, the effects of EGb761 on steroidogenesis have not been studied yet. Therefore, the effects of EGb761 on steroidogenesis and aromatase activity was studied using a H295R cell model, which was a good in vitro model to predict effects on human adrenal steroidogenesis. Methods Cortisol, aldosterone, testosterone, and $17{\beta}$-estradiol were evaluated in the H295R cells by competitive enzyme-linked immunospecific assay after exposure to EGb761. Real-time polymerase chain reaction were performed to evaluate effects on critical genes in steroid hormone production, specifically cytochrome P450 (CYP11/ 17/19/21) and the hydroxysteroid dehydrogenases ($3{\beta}$-HSD2 and $17{\beta}$-HSD1/4). Finally, aromatase activities were measured with a tritiated water-release assay and by western blotting analysis. Results H295R cells exposed to EGb761 (10 and $100{\mu}g/mL$) showed a significant decrease in $17{\beta}$-estradiol and testosterone, but no change in aldosterone or cortisol. Genes (CYP19 and $17{\beta}$-HSD1) related to the estrogen steroidogenesis were significantly decreased by EGb761. EGb761 treatment of H295R cells resulted in a significant decrease of aromatase activity as measured by the direct and indirect assays. The coding sequence/Exon PII of CYP19 gene transcript and protein level of CYP19 were significantly decreased by EGb761. Conclusions These results suggest that EGb761 could regulate steroidogenesis-related genes such as CYP19 and $17{\beta}$-HSD1, and lead to a decrease in $17{\beta}$-estradiol and testosterone. The present study provides good information on potential therapeutic effects of EGb761 on estrogen dependent breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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