최근 디지털카메라의 기술 개발은 빛이 부족한 상황에서도 사진용 플래시와 같은 장비를 사용하지 않고서 사진을 촬영할 수 있는 다양한 고감도 기능을 탑재하는 경향이다. 또한 다양한 고감도에 적용시킬 수 있는 디지털카메라의 노이즈감소기능도 동시에 개발되고 있다. 그러나 노이즈가 발생하기 쉬운 고감도 상황에서 디지털카메라의 노이즈감소기능은 노이즈를 감소시키는 동시에 이미지의 해상도도 감소시키는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 디지털카메라의 노이즈감소기능이 이미지 해상도에 미치는 영향을 실험을 통해 양적으로 수치화 하고자 한다. 실험은 해상도와 노이즈 타깃을 디지털카메라의 감도별로 촬영하고, 측정값을 분석한 결과 노이즈감소기능이 적용될 때 최대 15%까지 해상도가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구는 디지털카메라의 사용자에게는 노이즈감소기능의 정확한 활용을 가능하게 하며 제조사에게는 노이즈감소기능을 검증해 볼 수 있게 할 것이다.
SMPS는 신속한 스위칭에 의하여 높은 $d{\upsilon}$/dt 및 di/dt 특성을 가지며, 이러한 스위칭 특성으로 SMPS에서 발생하는 EMI 노이즈는 기기 내부 및 외부에 간섭을 일으킨다. 일반적으로 전자파 이미션은 전도성 이미션 및 방사성 이 미션으로 분류되며. 전도성 이미션은 공통모드와 차동모드로 구분한다. 최근 노이즈전류를 평형시킴으로써 공통모드 노이즈를 감소시키는 방법이 연구되었다. 이 방법은 공통모드 노이즈가 시스템 불평형의 결과라는 측면을 고려한 것이며. 노이즈 전류의 평형상태에서 컨버터를 동작시키면 공통모드 노이즈가 크게 줄어들 수 있음을 보여준다. 본 논문에서는 절연형 SMPS에서 노이즈 전류의 평형기법을 이용하여 SMPS의 1차 및 2차 측의 노드 확장에 따른 노이즈 감소를 분석한다.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
고밀도 자기기록이 가능하기 위해서는 Ku가 크고 노이즈가 작은 매체가 필요하다. CoCrPt 기록층은 보자력이 크고 열적으로 안정하나 결정립크기가 크고 결정립간 교환 상호작용이 커서 노이즈가 크다.[1][2] 한편 CoCrPt 에 Ta, B 등 제4원소를 첨가하면 결정립이 크기가 감소하고 노이즈는 감소하나 Ku가 감소하여 열적으로 불안정해진다.[3] (중략)
본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.
LCD의 동화상 퍼짐(blur) 노이즈를 측정하고 그 특성을 평가하였다. 실험결과, 퍼짐 노이즈는 시선이 동화상을 추적하면서 이동할 경우에 발생하며 시선이 고정되어 있을 경우에는 발생하지 않았다. 그리고 화상 퍼짐에 의한 계조 감소는 선형적이며 속도 의존성이 있었다. 이 실험결과를 근거로 한 퍼짐 노이즈 시뮬레이터를 개발하고 퍼짐 노이즈를 시뮬레이션 한 결과, 화상의 이동속도가 빠를수록 퍼짐 노이즈가 증가하였으며 이것은 측정결과와도 일치하였다. 백라이트 점등비 제어에 의한 퍼짐 노이즈 특성을 시뮬레이션 한 결과, 점등비가 낮을수록 노이즈가 저감되나 백라이트의 점등 타이밍이 2개의 인접한 프레임에 걸쳐서 있으면 오히려 노이즈가 심해졌다. 또한 프레임을 120[Hz]로 배속시켜 구동하는 경우에는 기존의 두 화상 사이에 새로운 화상이 생김으로써 얻는 화상 이동속도의 감소가 퍼짐 노이즈를 저감시켰다.
Skull X-ray 영상에서 노이즈의 발생은 불가피하며, 이는 영상 화질과 진단 정확도를 저하시키고 디지털 영상 장치의 특성상 오류를 증가시킨다. 이러한 노이즈는 선량을 증가시키면 쉽게 감쇠되긴 하지만 환자가 받는 피폭선량이 더 큰 문제를 야기할 수 있다. 그래서 선량문제를 해결하고 동시에 노이즈를 줄이기 위해저 선량에서 노이즈 감소 알고리즘이 활발히 연구되고 있는데, 초기에 개발되고 널리 사용되어진 median filter와 Wiener filter는 노이즈 감소 효율이 떨어지고 영상경계에 대한 정보가 많이 손실된다는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 이전 노이즈 감소효율의 문제점을 보완할 수 있는 total variation (TV) 알고리즘을 skull X-ray 영상에 적용하여 정량적으로 평가하고 비교를 하는 것이다. 이를 위해 Siemens사의 X-ray 장치를 사용하여 성인 skull을 모사할 수 있는 팬텀을 통해 다양한 관전압과 관전류량을 사용하여 실제 skull X-ray 팬텀 영상을 획득하였다. 또한, 각각의 팬텀 영상에 noisy image, median filter, Wiener filter, TV 알고리즘을 적용하였을 때의 대조도 대 잡음비 (CNR)와 변동계수 (COV)를 비교 측정했다. 실험 결과 TV 알고리즘을 적용하였을 때, 모든 조건에서 CNR와 COV 특성이 우수함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 이번 연구를 통해 TV 알고리즘을 사용하여 영상의 질을 높일 수 있는지에 대해 확인해 보았고, 이론적으로 CNR 값은 관전류량이 증가할수록 노이즈가 감소함으로 인해 증가하는 것을 알아볼 수 있었다. 반면에, COV는 관전류량이 증가할수록 감소하였으며 관전압이 증가하였을 때 noise는 감소하고 투과량이 증가하여 COV가 감소하는 것을 알아볼 수 있었다.
어깨관절 컴퓨터 단층 검사 시 발생하는 노이즈 및 줄무늬 인공물에 있어 Boost3D 알고리즘 적용을 통해 노이즈 및 줄무늬 인공물 감소 효과를 알아보고자 하였다. 어깨관절이 포함된 흉부팬텀을 이용한 팬텀 연구와 2020년 9월부터 2020년 10월까지 어깨관절 컴퓨터단층검사를 실시한 35명에 대한 어깨관절 영상을 통해 임상 평가를 하였다. 평가는 Boost3D 알고리즘 적용 전 그룹과 후 그룹으로 나누어 노이즈 값, 신호 대 노이즈 비, 평균 대 표준편차 비 값을 분석하였다. 팬텀 영상 평가 및 임상 영상 평가에서 분석한 노이즈 값 및 평균 대 표준편차 비 값 모두 Boost3D 적용 후 그룹에서 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(p<0.05). 본 연구를 통해 Boost3D 적용을 통해 노이즈 및 줄무늬 인공물이 감소됨을 알 수 있었으며, 평균 대 표준편차 비 값이 높게 나타나 우수한 영상으로 판단할 수 있다. 어께관절 컴퓨터 단층 검사 시 Boost3D 알고리즘을 이용한다면 어깨관절 부위에서 발생할 수 있는 노이즈 및 줄무늬 인공물을 감소시킨 우수한 영상을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
두부 CT에서 피폭선량을 줄이기 위해서 저관전압 사용이 요구된다. 그러나 노이즈가 증가하는 현상이 발생해서 2차 데이터 가공 시 오류를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 저관전압을 사용하고 노이즈를 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 실험 결과 100kVp 에서 노이즈 값이 높게 나타났고, 140kVp에서 가장 낮게 나타났다. 100kVp에서 선량이 낮게 나타났고, 140kVp에서 선량이 높게 기록되었다. 역치값에 따른 웨이블릿의 적용 결과 웨이블릿 Th30에서 노이즈값은 4.51로 감소하였다.(50% 감소) 100kVp, 회전시간 0.5 sec (선량: 40.64 mGy)파라미터 조건과 웨이블릿 Th 30을 사용하면 65.3%의 피폭선량 감소가 가능하였다. 연구에서 제시한 방법을 두부CT영상에 적용한다면 환자의 안전과 정확한 정보를 해석하는데 도움을 줄 것이라고 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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