주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.
고음질 합성을 하면서도 다양한 음색을 갖도록 하기 위해서는 파형부호화를 이용한 합성법에 적용할 수 있는 피치 변경법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡률을 최소화하는 영교차 단위의 시간축 조절에 의한 피치 변경법과 피치 동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요한 피치시점 검출법을 제안함으로써 고음질을 유지하면서 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄이고 스펙트럼 왜곡률을 최소화하고 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치 변경법을 제안하였다. 결과적으로 전체 피치 변경율에 대해서는 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡률이 0.73%개선되었고 피치 압축시에는 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡율이 2.18%개선되었다.
본 논문은MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression)를 화자 적응시 과적응 방지를 위해 트리 구조에서 HHM 파라메타의 변환을 결정하는 점유 문턱값 (occupation threshold)의 영향을 감소하는 방법에 대해 기술한다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 분석과 독립성분 분석을 통해 모델 혼합성분의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 적은 적응데이터에 의한 과적응의 영향을 감소시켰다. 점유 문턱값을 작게 설정함으로써 변환함수의 수를 증가시켰을 경우, 기존의 MLLR 알고리즘은 과적응에 의해 화자 독립 모델보다 낮은 인식률을 나타내는 반면, 제안한 MLLR알고리즘은 화자 독립 모델의 성능에 비해 평균 2%이상 인식율 향상을 나타내었다.
Ginsenosides have been regarded as the principal components, responsible for the pharmacological and biological activities of ginseng. Absorption of major ginsenosides at the gastrointestinal tract was extremely low, when ginseng taken orally. In order to improve the absorption and bioavailability, transformation of major ginsenosides into more active and valuable minor ginsenoside is much required. In this present study, We isolated a lactic acid bacteria Leuconostoc fallax LH3 from the Korean fermented food Kimchi, which have higher ${\beta}$-glucosidase activity. Using the ethanol precipitated curd enzyme of Leuconostoc fallax LH3, we investigated the biotransformation of ginsenoside Rd at different experimental condition to increase transformation. The maximum convertion was supported at 30 $^{\circ}C$ and decreased when temperatures increased. In order to optimize the effect of pH, the curd enzyme was mixed 20 mM sodium phosphate buffer (pH 3.5 to pH 8.0). Ginsenoside Rd was almost hydrolyzed between pH 7.0 and pH 9.0, but not hydrolyzed above pH 10.0. Ginsenoside Rd was hydrolyzed after 24 hrs incubation, but whereas the ginsenoside F2 was appeared from 36 hrs, and all ginsenoside Rd was transformed to F2 after the 60 hrs incubation. Based on this study, the curd enzyme of Leuconostoc fallax LH3 transformed the ginsenoside Rd at the 30$^{\circ}C$ and the pH optimum of 7.0 to 9.0 after the 60 hrs incubation time.
주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.
Robinson with ${coworkers}^{1}$ have introduced two-state outer-neighbor bonding model to explain the anomalies of water. The studies on the properties of water as a function of temperature and pressure revealed that, unlike other ideas, all $H_2O$ molecules in liquid are tetrabonded. On the average they are forming two different bonding types. One type is the regular tetrahedral water-water bonding similar to that found in the ordinary ice Ih, whereas the other is a more dense nonregular tetrahedral bonding similar to that appearing in the ice II. The transformation between these two bonding forms is evidenced by FT-NIR experiment. The FT-NIR measurements were done for liquid water in the temperature range from $20^{\circ}C$ up to $80^{\circ}C$ in a wide extent of frequencies: 12 000 - 4000 $cm^{-1}$ /. Temperature dependent variations in the volume fraction of these two structures are directly related to the spectral changes. The absorbance variations are explored by means of the two-dimensional correlation spectroscopy (2DCOS), principal component analysis (PCA), curve fitting and second derivatives. The presence of the isosbestic points in a range of the combination and overtone transitions indicates that the experimental spectra are a superposition of two temperature independent components. One component of diminishing intensity with temperature increase, is assigned to a stronger hydrogen bonds occurred in the Ih type, whereas the second component showing an opposite behavior, one can attribute to a weaker H-bonds characteristic for the II type. The understanding of the hydrogen bonding network in the liquid water is very important in interpretation of the interaction between water and protein chain. The two-state model of water surrounding the protein surface could advance an understanding of the hydration process.
Objectives: Family caregivers (FCs) are often the primary source of social and emotional support for cancer patients and play a major role in how well they manage their illness. The aim of this study was to create an Turkish version of the Quality of Life - Family Version (QOL-FV) and to evaluate its psychometric properties in a sample of FCs of cancer patients. Materials and Methods: This study was carried out with the FCs of 218 patients with cancer. Data were collected with a Demographic Questionnaire and the QOL-FV and The Multidimentional Scale of Perceived Social Support (MSPSS). The QOL-FV was developed by Ferrell and Grant and is composed of 4 subdimensions. Linguistic validity, translation, back translation, and content validity were tested with expert opinions. Test-retest reliability, and internal consistency reliability were assessed. Construct validity was tested by factor analysis and with the scale of the MSPSS. Results: The family caregivers were between the ages of 46-56 (32.6%), a great number of them being male (52.8%). The scale is made up of four subdimensions. The result of the test-retest analysis of this scale was calculated as r:0.86. As a result of the reliability analysis, six items were eliminated from the scale, factor analyses were fulfilled according to varimax transformation through the method of principal components. Four new subdimensions were restrustured at the end of the analysis. The scale of Cronbach ${\alpha}$ coefficient was calculated as 0.90. Concurrent validity showed low correlations with the MSPSS (r=0.29). Conclusions: The QOL-FV, adapted into Turkish, was found to have sufficient reliability and validity.
Ginsenosides are the principal components responsible for the pharmacological and biological activities of ginseng. Ginsenoside Rd was transformed into compound K using cell-free extracts of food microorganisms, with Lactobacillus pentosus DC101 isolated from kimchi (traditional Korean fermented food) used for this conversion. The optimum time for the conversion was about 72 h at a constant pH of 7.0 and an optimum temperature of about $30^{\circ}C$. The transformation products were identified by thin-layer chromatography and high-performance liquid chromatography, and their structures were assigned using nuclear magnetic resonance analysis. Generally, ginsenoside Rd was converted into ginsenoside F2 by 36 h post-reaction. Consequently, over 97% of ginsenoside Rd was decomposed and converted into compound K by 72 h post-reaction. The bioconversion pathway to produce compound K is as follows: ginsenoside Rd$\rightarrow$ginsenoside F2$\rightarrow$compound K.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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