• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.311-326
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• 2018

H.264/AVC-MPEG의 JM v10.2 코드 기반에서 QCIF ($176{\times}144$) 해상도를 가지는 News 샘플 영상을 사용하여 실험을 하였다. 암호화를 하게 될 관심영역(Region of Interest, ROI)이 H.264 표준의 움직임 예측 및 보상의 특성상 연속적으로 각 프레임마다 불필요하게 참조하여 드리프트를 발생시켰다. 드리프트를 완화하기 위해 암호화가 된 I픽처를 특정 주기로 재삽입하는 최신 관련연구의 방법은 추가 연산량 증가로 이어져 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 증가하는 요인이 된다. 따라서 움직임 예측 및 보상 단계에서 각 프레임마다 암호화가 될 관심영역에서의 Block과 Frame의 참조 탐색 범위를 제한하고, 암호화가 되지 않을 비관심영역에서의 참조 탐색 범위는 정상적인 인코딩 효율을 유지하기 위해 제한하지 않는다. 이와 같이 특정 참조 탐색 범위가 제한된 영상 인코딩을 한 후, 영상 속 개인정보 보호를 위해 얼굴과 같이 개인 식별이 가능한 관심영역에 대해 RC4 비트스트림 암호화 하는 방법을 제안한다. 그리고 동일한 환경의 조건에서 암호화되지 않은 원본 영상과 최신 관련연구 방법과 본 연구의 제안 방법을 각각 구현한 후, 실험 결과들을 비교 분석하였다. 최신 관련연구 방법과 다르게 제안방법을 통해 시간상 드리프트를 완화하면서, 제안방법이 적용된 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 원본 영상보다 2.35% 증가되고 최신 관련연구 방법보다 14.93% 감소되었다. 이와 같이 향상된 결과는 본 연구의 실험을 통해 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.11-20
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• 2013

인공위성 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 물리해양학적 현상을 정량적으로 관측하는데 가장 유용한 도구 중의 하나이다. SAR의 도플러 편이(Doppler shift) 현상은 센서와 해양표면 유체와의 상대적인 움직임 차이로 인해 발생될 수 있다. 따라서, 단 채널 SAR 원시자료에 기록된 도플러 정보는 해양의 유체 이동속도를 추정하는데 유용하다. 유체의 이동속도는 측정된 도플러 중심주파수(estimated Doppler centroid)와 예측된 도플러 중심주파수(predicted Doppler centroid) 사이의 차이를 측정함으로써 계산될 수 있다. 예측된 도플러 중심주파수는 표적이 움직이지 않는다고 가정했을 때의 중심주파수로서 위성의 궤도, 시선 각, 자세 등과 같은 기하모델을 통해 계산될 수 있고, 측정된 도플러 중심주파수는 실제 SAR 촬영시 표적의 움직임에 해당하는 도플러 중심주파수로서 원시자료에 기록된 정보를 이용하고 평균상관계수법(Average Cross Correlation Coefficient; ACCC)을 적용하여 추출될 수 있다. 이렇게 추출된 도플러 속도에서 브래그 공명을 일으키는 표면 장력파의 위상속도를 제거하여 좀더 정밀한 표층 해류의 속도를 추출하였다. 이러한 기법들을 동해를 촬영한 Envisat ASAR 원시자료에 적용하였으며, 추출된 해류속도를 HF-radar에서 관측한 해류속도와 비교하였다.

• 한국안광학회지
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• 제13권1호
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• pp.5-13
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• 2008

목적: 각막 부착 콘택트렌즈에는 어떠한 힘이 작용하며 또한 이 힘에 따른 렌즈의 운동을 알아보고자 본 해설을 작성하였다. 방법: 렌즈 아래 눈물층에는 모세관작용에 따른 힘이 발생하고 렌즈 회전에 따른 눈물층 간격변화에 기인하는 복원력이 발생한다. 눈깜빡임에 따라 콘택트렌즈는 눈꺼풀-렌즈 사이 마찰력과 눈꺼풀의 가속도에 의한 힘, 눈물층의 복원력 및 점성저항력에 의해 운동(움직임)이 결정된다. 눈깜빡임 도중/후 매순간 렌즈의 위치를 예측할 수 있는 미분방정식과 그 수치계산 프로그램 모델을 수립하였다. 이 컴퓨터 모델을 사용하여 눈깜빡임 주기, 렌즈의 BC, 눈꺼풀 압력 변화에 따른 매 순간 렌즈 위치를 예측할 수 있었다. 결과: 눈깜빡임 주기가 길수록, 눈꺼풀 압력이 클수록 눈꺼풀에 의한 마찰력 영향이 커져 렌즈 움직임이 커지며 BC가 증가할수록 눈물층 간격이 증가하여 점성저항력이 감소하며 따라서 렌즈 움직임이 커지는 것을 알 수 있었다. 눈깜빡임 후 렌즈는 눈물층 간격 변화에 따른 복원력과 눈물층의 점성저항력에 의해 진폭이 감소하는 진동을 하면서 평형위치로 복귀하게 된다. 이 경우 BC가 증가할수록 저항력이 감소하여 평형 위치로의 접근이 빨라진다. 결론: 콘택트렌즈의 움직임은 렌즈-각막 사이 눈물층의 물성 및 형상과 아울러 눈깜빡임에 의해 지배된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.27-38
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• 2006

제한된 채널 대역폭이나, 저장 공간의 한계가 있는 경우 일정한 화질의 영상을 얻기 위해서는 영상의 움직임, 화면전환, 버퍼 용량, 채널 대역폭등의 변화에 순간, 순간 적응할 수 있는 비트율 제어 방법이 필요하다. 각 프레임마다 목표한 비트수를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지, 또는 버퍼에 의한 영상 지연 시간을 얼마나 짧게 할 수 있는지 등이, 효율적인 부호화기를 구성하는데 필요한 기술들이다. 따라서 본 논문에서는 비디오 부호화기에서 찾을 수 있는 여러 가지 선형 관계를 이용하여 위의 요구 조건을 만족하는 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 3가지의 선형 관계에 대해서 설명을 한다. 첫 번째로, 비트수(R)와 양자화 된 변환 계수 중 Zero의 비율(p)과의 관계. 두 번째, PSNR과 양자화변수(QP) 사이의 관계, 그리고 마지막으로 QP와 p에서의 선형적 특성을 찾을 수 있었다. 제안된 비트율 제어 방법과 H.264/MPEG-4 AVC JM9.3의 비트율 제어 방법을 비교 실험하여 본 결과, 제안된 방법에서 정확한 비트수 예측, 낮은 버퍼 충만도, 높은 PSNR을 관찰 할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.163-168
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• 2002

흉곽 내 종양의 방사선 치료를 계획함에 있어, 피부의 움직임을 관찰하여 호흡에 의한 종양의 이동 범위를 추정하는 예비 연구로서 동물 실험을 시행하였다. 실험 동물로는 20 kg 크기의 황구를 이용하였고, 폐의 움직임과 피부의 움직임을 비교하기 위하여 형광투시경과 CCD 카메라를 동시에 이용할 수 있는 시스템을 자체 제작하였다. 폐의 하엽에 해당하는 부위의 피부 위에 방사선에 비투과성인 표시점을 올려놓고, 형광투시경으로 전면과 측면에서 상엽과 하엽의 움직임을 측정하였다. 동시에, CCD 카메라로부터 피부 움직임의 영상을 저장하여 두 개의 측정 결과를 비교하였다. 피부는 진폭 6 mm의 주기로 움직이고, 폐 안의 표적도 운동의 진폭(최대 15 mm)과 방향이 폐의 움직임을 따라 변하는 동안 거의 같은 주기로 움직이는 것이 관찰되어, 피부 위의 표시점과 실제 움직이는 표적은 평균 0.85 이상의 강한 상관 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 상관 관계로 볼 때, 피부의 움직임으로부터 호흡에 의해 움직이는 폐 내부 종양의 위치를 예측하는 것이 가능함을 알 수 있었다. 동물 실험의 경우 호흡에 의한 피부의 움직임으로부터 정확한 표적의 위치를 예측하는 것이 가능하였고, 이 방법을 실제 환자에서도 응용할 수 있는 가능성이 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.80-92
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• 2008

기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제27권4호
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• pp.228-239
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• 2009

목 적: 비소세포성 폐암에서 호흡동기방사선치료의 이득을 평가하고 이런 치료법의 적용으로 이득이 있을 환자들을 선택하기 위한 예측인자들을 선정하기 위하여 방사선치료를 위해 시행되었던 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상들을 후향적으로 분석하였다. 대상 및 방법: 15명의 병기 1~3기 비소세포성 폐암 환자들에서 3 종류의 다른 계획용표적체적(PTV)을 사용하여 치료계획들이 수립되었다. 즉 PTVroutine은 동기창(gating window)의 중심에 해당되는 단일 bin의 육안적종양체적(GTV)에 통상적인 균일 margin을 적용해 구성하였고 환자 특이적인 PTVall phases는 호흡주기 내 모든 6 bins의 복합 GTV로부터 구성되었다. 그리고 호흡동기치료에 사용된 PTVgating은 호기말단(end-exhalation)에서 3 연속적인 bins의 복합 GTV로부터 구성되었다. 결 과: PTVroutine에 비해 PTVall phases는 43.2%의 PTV 감소율을 나타냈고, PTVgating은 PTVall phases와 비교해서 9.5%의 추가적인 PTV 감소율을 보였다. PTVroutine과 비교해서 PTVall phases와 PTVgating의 사용은 평균폐선량(MLD)을 각각 18.1%와 21.6% 감소시켰고 $V_{20}$은 각각 18.2%와 22.0% 감소되었다. 종양 움직임과 용적 분석들을 통해 선택된 3D 움직임벡터, 호흡동기로 인한 3D 움직임의 감소크기와 PTV 감소율, 그리고 두 극단의 호흡단계 GTV들 간에 서로 중복되는 용적의 비율 같은 예측인자들은 호흡동기로 인한 추가적인 MLD, $V_{20}$ 감소율들과 유의한 상관성을 보였다. 결 론: 4DCT를 이용한 환자 특이적 PTV의 사용과 비교해서 호흡동기로 인한 추가적인 이득은 크지 않았으나, 이러한 이득은 예측인자들에 따라 분명한 상관성과 차이를 보였다. 이런 예측인자들은 호흡동기방사선치료에 적합한 환자들을 선택하기 위해 유용할 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권1호
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• pp.14-20
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• 2008

본 연구는 호흡조절방사선치료(Respiration gated radiotherapy)를 위해 종양의 실제 움직임과 호흡조절감시장치로 측정한 피부움직임과의 차이를 분석하여 호흡조절방사선치료 시 발생 가능한 오차를 예측하고자 하였다. 호흡에 따른 종양의 움직임을 알아보기 위해 본원에서 2007년1월 10일부터 2월 28일까지 횡경막 주위의 종양 움직임이 큰 폐부위 환자8명, 복부부위 환자 2명에 대해 투시검사기와 호흡조절감시장치를 이용하여 종양의 움직임 영상 및 복부에 위치시킨 적외선 반사장치의 움직임을 측정하였으며, 이 두 측정값의 차이를 정량적으로 비교 평가하였다. 투시검사기에서 종양의 움직임은 $1.3{\sim}3.5cm$ 종축방향(craniocaudal direction)으로 측정되었으며, 호흡조절감시장치는 $0.43{\sim}2.19cm$ 종축방향(craniocaudal direction)의 움직임이 측정되었다. 두 측정값의 비는 $1.31{\sim}5.56$으로 나타났으며 정규화 한 두 값의 표준편차는 $0.08{\sim}0.87cm$ (평균 0.204 cm)로 나타났다. 위상차가 존재한 patient 3를 제외하면 평균 0.13 cm, 최대 0.23 cm의 차이를 보이고 있다. 호흡조절감시장치로 종양의 움직임을 예측할 경우 0.23 cm 차이 이내에서 잘 예측됨을 말 수 있었고, 이 결과로 호흡조절방사선치료 시 0.2cm 정도 오차범위 내에서 치료가 가능할 것으로 예측된다. 다만 위상차이가 있는 환자는 호흡조절방사선치료를 적용하지 않는 것이 바람직하다고 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1173-1183
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• 2006

본 논문에서는 H.264의 확장형(scalable extension) 부호화 기법인 SVC(Scalable Video Coding)에서 채택하고 있는 AR-FGS(Adaptive Reference FGS) 기법의 재생화면 화질 향상을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 표준 FGS(Fine Granularity Scalability) 기법에서는 FGS 계층의 부호화 성능 향상을 위하여 기본계층(base layer) 재생화면과 향상계층(enhancement layer) 참조화면에 대해 가중평균(weighted average)을 적용하여 FGS 부호화를 수행하는 AR-FGS 기법을 채택하고 있다. 그러나, 향상계층 부호화 정보가 비트스트림 절삭(bitstream truncation)에 의하여 FGS 복호기에 전달이 되지 못 할 경우 FGS 부호기와 복호기에 이용이 되는 참조화면의 차이로 인하여 움직임 보상 과정에서 오류의 전파(error drift)가 발생하여 FGS 계층에서 화질 저하를 초래하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FGS 계층에서 움직임 보상에 이용될 예측신호를 구하기 위해 활용이 되는 향상계층 참조화면을 효과적으로 생성하기 위하여 사이클 블록 부호화(cyclical block coding)의 원리를 이용한다. 사이클 블록 부호화에서는 FGS 계층의 복호화 화질에 큰 영향을 미치는 중요 양자화 변환계수(quantized transform coefficient)를 초기 부호화 사이클에 포함시킴으로써 우선적으로 부호화 및 전송이 되게 하는 부호화 기술이다. 양자화 변환계수가 사이클 블록 부호화에 포함되는 순서가 앞설 경우 대역폭 감소로 인한 비트스트림 절삭이 적용될 때에도 복호기에 우선적으로 전달될 확률이 상대적으로 높다. 이러한 원리를 바탕으로 사이클 블록 부호화에 서 각 사이클 별로 생성되는 비트스트림이 향상계층 참조화면의 생성에 기여하는 중요도에 따라 그 가중치를 다르게 조절함으로써 특정 부호화 사이클에서 생성된 비트스트림 정보가 절삭에 의해 FGS 복호기에 전달되지 못하더라도 복호화 시 그 영향을 최소화하여 화질 저하를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 개선된 AR-FGS 기법을 구현할 경우 기존의 표준 방법에 비하여 재생화면의 화질이 최대 1dB 안팎으로 개선이 됨을 실험을 통해 확인하였다.