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( Jiho Yoo ) 생화학분자생물학회 2022 BMB Reports Vol.55 No.11
Mitochondria are cellular organelles that perform various functions within cells. They are responsible for ATP production, cell-signal regulation, autophagy, and cell apoptosis. Because the mitochondrial proteins that perform these functions need Ca<sup>2+</sup> ions for their activity, mitochondria have ion channels to selectively uptake Ca<sup>2+</sup> ions from the cytoplasm. The ion channel known to play the most important role in the Ca<sup>2+</sup> uptake in mitochondria is the mitochondrial calcium uniporter (MCU) holo-complex located in the inner mitochondrial membrane (IMM). This ion channel complex exists in the form of a complex consisting of the pore-forming protein through which the Ca<sup>2+</sup> ions are transported into the mitochondrial matrix, and the auxiliary protein involved in regulating the activity of the Ca<sup>2+</sup> uptake by the MCU holo-complex. Studies of this MCU holocomplex have long been conducted, but we didn’t know in detail how mitochondria uptake Ca<sup>2+</sup> ions through this ion channel complex or how the activity of this ion channel complex is regulated. Recently, the protein structure of the MCU holo-complex was identified, enabling the mechanism of Ca<sup>2+</sup> uptake and its regulation by the MCU holo-complex to be confirmed. In this review, I will introduce the mechanism of action of the MCU holo-complex at the molecular level based on the Cryo-EM structure of the MCU holo-complex to help understand how mitochondria uptake the necessary Ca<sup>2+</sup> ions through the MCU holo-complex and how these Ca<sup>2+</sup> uptake mechanisms are regulated. [BMB Reports 2022; 55(11): 528-534]
Nonnegative Matrix Factorization with Orthogonality Constraints
Jiho Yoo,Seungjin Choi 한국정보과학회 2010 Journal of Computing Science and Engineering Vol.4 No.2
Nonnegative matrix factorization (NMF) is a popular method for multivariate analysis of nonnegative data, which is to decompose a data matrix into a product of two factor matrices with all entries restricted to be nonnegative. NMF was shown to be useful in a task of clustering (especially document clustering), but in some cases NMF produces the results inappropriate to the clustering problems. In this paper, we present an algorithm for orthogonal nonnegative matrix factorization, where an orthogonality constraint is imposed on the nonnegative decomposition of a term-document matrix. The result of orthogonal NMF can be clearly interpreted for the clustering problems, and also the performance of clustering is usually better than that of the NMF. We develop multiplicative updates directly from true gradient on Stiefel manifold, whereas existing algorithms consider additive orthogonality constraints. Experiments on several different document data sets show our orthogonal NMF algorithms perform better in a task of clustering, compared to the standard NMF and an existing orthogonal NMF.
비음수 행렬의 부분적 공동 분해를 이용한 드럼 음원 분리
유지호(Jiho Yoo),김민제(Minje Kim),강경옥(Kyeongok Kang),최승진(Seungjin Choi) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
본 논문에서는 드럼 음원이 포함된 다성 음악 (polyphonic music) 에서 드럼 신호를 분리해 내는 문제를 다룬다. 기존의 방법은 비음수 행렬 분해 (nonnegative matrix factorization)를 사용하여 찾아낸 주파수 특성들로부터 지지벡터기계 (support vector machine) 을 이용하여 드럼 신호의 주파수 특성들만을 분류해 내는 방식으로 드럼 음원 분리를 수행한다. 하지만 드럼 신호의 주파수 특성과 일반적 악기 신호의 주파수 특징을 분류해 내는 지지벡터기계의 학습에는 드럼이 아닌 악기의 신호가 학습 데이터로 필요하며, 다양한 악기에 대하여 이러한 데이터를 만드는 것은 매우 어렵다. 여기서는 드럼 외의 악기 신호에 대한 추가적인 데이타를 필요로 하지 않고, 드럼 신호에 대한 사전 정보만을 사용하여 드럼 신호를 분리해 내는 방법으로써, 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 방법을 제안한다. 대상이 되는 신호의 스펙트로그램 행렬과 드럼 소리로 구성된 사전 정보 신호의 스펙트로그램 행렬을 동시에 분해하되, 분해된 행렬의 일부분을 공유하도록 설정함으로써 자연스럽게 드럼 신호의 특성을 분리해 내는 것이 가능하다. 간단한 곱셈에 의한 업데이트 방식을 통해 이와 같은 작업을 수행할 수 있으며, 실제 음원에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다.