본 연구에서는 방사선의 투사에너지에 따라 달라지는 산란선의 영향정도를 객관적이고 정량적인 방법인 PSNR로 평가할 수 있는 새로운 방법은 제시하고자 하였다. Target을 CR로 두었을 때와 Target을 DR로 두었을 때의 MSE와 PSNR의 값에는 변화가 없었으며, 관전압에 따란 MSE와 PSNR값에 변화가 나타났다. CR과 DR 모두 관전압 변화에 따라서 MSE와 PSNR의 변화가 있는 것으로 보아 Computon 산란선 영향이 있는 것으로 나타났다. CR과 DR의 경우 80 kVp영역에서 MSE와 PSNR의 변화가 급격하게 일어나는 현상이 발생하는 것은 광전효과에 의한 광전자와 Computon 산란에 의한 Computon 전자, 그리고 Computon 산란선이 동시에 검출기에 영향을 미친 것으로 나타났다. 향후 CR과 DR장치의 영상에서 광전효과의 에너지 대역인 60 kVp를 기준으로 하여 70 kVp, 80 kVp, 90 kVp, 100 kVp의 MSE와 PSNR 의 값을 비교하여 관전압의 변화에 따라 CR과 DR의 장치의 산란선과 화질저하에 대한 연구가 이루어지길 제안한다.
넓은 통과대역과 좁은 천이대역폭을 갖는 디지털 필터는 이동통신 장비의 CODEC이나 의료장비등에 사용된다. 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터는 다른 주파수 특성의 디지털 필터에 비해 계수 및 내부신호의 양자화 영향을 크게 받기 때문에 긴 워드 길이가 요구되며 이로 인해 칩의 면적 및 소모 전력이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터의 저전력 구현을 위하여 CPL (Complementary Pass-Transistor Logic), 격자 웨이브 디지털 필터와 수정된 DIFIR (Decomposed & Interpolated FIR) 알고리듬을 이용한 설계 방법을 제시한다. CPL에서의 단락전류 성분을 줄이기 위하여 PMOS 몸체효과, PMOS latch 및 weak PMOS를 이용하는 3가지 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과 전파지연, 에너지 소모 및 잡음여유 면에서 PMOS latch를 사용하는 방법이 가장 유리하였다. 통찰력을 가지고 CPL 회로를 최적화하기 위해 CPL 기본구조에 대해 시뮬레이션 결과로부터 전파지연과 에너지 소모에 대한 경험식을 유도하여 트랜지스터의 크기를 정하는데 적용하였다. 또한 필터계수를 CSD (Canonic Signed Digit)로 변환하고 계수 양자화 프로그램을 이용하여 필터계수의 non-zero 비트수를 최소화시켜 곱셈기를 효율적으로 구현하였다. 알고리듬 측면에서 하드웨어 비용을 최소화하기 위해 수정된 DIFIR 알고리듬을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법의 전력 소모가 기존 방법보다 38% 정도 감소되었다.
본 논문에서 정수단위 화소(integer pixel unit)로 움직임 예측(motion estimation)을 수행하는 빠른 움직임 예측(fast motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은, sum norm을 사용하여 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 연속 제거 기법(SEA : Successive Elimination Algorithm)을 기반으로 16×16블록에서는 전체 영역에 대해 검색을 하고 16×8, 8×16, 8×8블록에서는 16×16블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 가장 좋은 벡터를 구하고, 8×4, 4×8, 4×4블록은 8×8블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 벡터를 검색하여 그 중에서 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 것이다. 이러한 움직임 검색(motion search) 방법을 가변 크기 블록(16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4)으로 움직임 예측을 하는 H.264 부호기(encoder)에 적용하였다. 제안하는 검색 알고리즘을 계산 복잡도 측면에서 보면, 조기 종료가 적용 안 된 나선형으로 전체 영역을 검색(Spiral full search without early termination)하는 방법보다 23.8배가 빨라졌고, 4×4 블록들의 계층적 SAD(Sum of Absolute Difference)를 이용하는 빠른 움직임 예측 방식보다 4.6배의 속도증가를 보인다. 반면에 신호 대 잡음 비(PSNR : Peak Signal to Noise Ratio)는 0.1dB에서 0.4dB정도 떨어짐을 보인다.
우리는 이중공명 광펌핑(double resonance optical pumping; DROP)효과를 이용하여 루비듐($^{87}$ Rb) 원자의 5P$_{3}$2/-4D$_{3}$2/와 5P$_{3}$2/-4D$_{5}$ 2/ 전이선에서 DROP 스펙트럼을 관측하고, 1.5 $\mu\textrm{m}$ 레이저의 주파수를 무변조 안정화하였다. 관측한 DROP 스펙트럼은 기존의 광-광이중공명(optical-optical double resonance; OODR) 스펙트럼보다 높은 신호대잡음비를 가지며, 약 10 MHz의 좁은 선폭을 갖고 있다. DROP 스펙트럼의 상대적인 세기는 자발방출에 의한 광펌핑 정도로 설명할 수 있었다. DROP스펙트럼에 안정화된 1.5 $\mu\textrm{m}$ 레이저의 주파수 흔들림은 샘플링 시간 0.1초에서 0.2 MHz로 측정되었고, 상대주파수 흔들림은 평균시간 100초에서 약 1${\times}$$10^{-11}$이었다.
일반적으로 관성계 내의 물체에 대한 동적특성의 파악을 위해서는 속도, 가속도 및 각속도, 각가속도에 대한 정보를 필요로 하며 자이로는 이중에서 각속도를 측정하는 장치이다. 운동하는 질량에 회전각속도가 인가될 때 발생되는 코리올리힘을 측정하여 회전각속도를 검출하는 개념의 각속도 센서인 진동자이로는 성능이 회전형 자이로에 비해 떨어지나 구조가 간단하고 소형이며 대량생산이 가능한 장점이 있다. 진동자이로의 효시로는 1950년 영국의 Sperry Gyroscope Company의 "Gyroton"이며, 전자기력을 이용한 가진과 측정이 그 특징으로서 실험실 조건에서 지구의 자전속도를 측정할 수 있었다. 그후 1960년대에 General Electric에서 "VYRO"라는 모델을 개발했는데 압전소자를 이용하여 가진과 측정을 하는 방법이 사용되었다. 1980년대에 Watson Ind., Soderkvist등은 센서자체가 압전물질로 만들어진 자이로를 실험하였고 1990년도에 들어서는 진동자이로의 원리를 마이크로 머시닝 기술과 연계시켜서 소형 경량화와 대량생산을 목표로 연구가 일부 진행되고 있다. 현재 제품화되어 실제 응용되고 있는 예로는 무라다사의 삼각프리즘 형태의 자이로, 토킨사의 원통형 자이로 등이 있으며 이러한 자이로는 캠코더 화면의 안정화 장치에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 압전소자의 압전, 전왜 방정식으로 출발하여 자이로헤드의 동적 거동을 해석하였다. 진동자이로는 물체의 공진주파수에서의 진동현상을 이용하며, 두 방향의 고유진동수를 일치시켜야 하는 등의 설계조건이 있다. 이러한 조건을 만족하도록 사각보 구조를 기본으로 하여 새로운 형태의 자이로헤드를 고안하였다. 자이로헤드의 구동회로를 설계, 해석하고 각속도를 측정할 수 있는 검출회로를 설계하여 설계된 진동자이로의 동적 특성을 확인하고 보정회로를 이용하여 사용 주파수 영역을 넓혔다.이용하여 사용 주파수 영역을 넓혔다.러한 강이성들이 보장되는 제어이론들 중 H$_{\infty}$ 제어이론이 많이 연구/응용 되고 있다. 특히 공칭 플랜트 모델과 함께 사용되는 플랜트 모델과 함께 사용되는 플랜트 불확실성 모델은 직접적으로 성능 및 안정도에 영향을 미치므로 주의 깊게 선정해야 한다. 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field and the
조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.
'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 따라서 키보드나 마우스를 대체하여 제스처를 입력으로 컴퓨터를 제어할 수 있는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자 객체의 검출과 주요 신체부위의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 본 논문에서는 깊이정보가 부정확한 조건에서 사용자 객체검출과 주요 신체부위를 추정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2D 영상정보와 3D 깊이정보를 이용하여 조명 변화와 잡음에 강인하고, 3D 깊이정보를 1D 신호로 변환하여 처리함으로써 실시간에 적합하며, 이전 객체정보를 이용하여 더욱 정확하고 환경변화에 강인한 사용자 검출 방법을 제안한다. 또한 주요 신체부위 추정 방법에서 본 논문에서는 2D 외곽선 정보와 3D 깊이정보 및 추적을 혼합 사용하여 사용자 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안된 사용자 객체 검출방법은 2D정보만을 이용하는 방법에 비해 조명변화와 복잡한 환경에 강인하고, 깊이정보가 부정확한 경우에도 정확한 객체검출을 수행하였다. 또한 제안된 주요 신체부위 추정방법은 2D 외곽선 정보만 이용할 경우 겹친 부분에 대한 검출이 불가능하고, 색상 정보를 사용하는 방법은 조명이나 환경에 민감한 단점을 극복함을 확인할 수 있다.
CR과 DR 장비에서 팬텀을 이용하여 선량과 노출지수(exposure index, EI)의 변화를 관찰하고 처리된 영상에서 NSR(noise to signal ratio)과 CNR (contrast to noise ratio)을 측정하여 디지털 시스템에서 방사선량을 최적화하기 위한 인자들 간의 상관관계를 알아보고자 하였다. EI와 입사표면선량(entrance surface dose, ESD)는 CR과 DR 장비에서 모두 주어진 선량의 증가에 따라 비례하여 증가하였다. 적정범위 내 EI 산출시 CR의 경우 DR 보다 더 많은 선량이 요구되었으나 두 시스템에서 모두 EI 지표는 노출인자인 kVp, mAs의 증가에 대해 선형으로 비례하여 증가하였다. 특히, 검출기 효율이 우수한 DR 시스템에서는 선량 변화에 대해 더 안정된 감도를 나타내었고, 최소의 선량증가에도 영상의 유용한 대조도를 형성하여 화질의 향상에 쉽게 도달할 수 있었다. 이는 검출기 흡수선량과 밀접한 관련이 있는 EI 지표의 정확성을 예측 가능하게 하였다. EI의 물리적 특징과 영상평가를 위한 NSR 측정은 DR 시스템에서 CR 보다 더 낮은 NSR이 나타났으며 CR에서는 6 mAs이상의 관전류에서는 관전압의 값에 따른 영향이 상대적으로 적었다. 본 연구 결론은 디지털 시스템 검출기의 흡수선량 측정의 지표인 EI는 노출인자와 선형비례관계에 있었고 EI가 제조사에서 제공한 범위 내에 존재할 때 그 EI 지표가 우수할수록 최적의 영상화질을 얻을 수 있었다. 또한 디지털 방사선 영상 기술에서 EI의 물리적 특징의 활용은 실제 임상에서 영상의 화질향상에 도움을 주고 검출기의 품질관리를 통하여 환자의 불필요한 피폭선량을 줄이는 데 많은 기여를 할 수 있을 것이다.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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