기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
의료영상 분야에서 볼륨 가시화가 광범위 하게 이용되고 있다. 3차원 영상의 적용으로 환자 진단을 위해 높은 품질의 영상이 요구되고 있고, 그에 따라 정확하게 구현할 수 있는 볼륨 가시화 기법이 연구되고 있다. 하지만 3차원 영상을 구현할 때 이산적인 값을 가진 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 가시화를 하므로 에일리어싱 현상이 나타나게 된다. 이런 현상을 없애기 위해서는 표본 값을 많게 하는 과표본화 방법이 있다. 과표본을 위해 사용하는 기법 중에서 캐트멀-롬 스플라인 방법이 있다. 이 기법은 계산이 쉽고 주어진 제어점들을 지나기 때문에 비교적 정확한 보간값을 구하지만 화소 값의 변화도가 큰 부분에서는 오버슈트나 언더슈트가 생겨 기존의 값과 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 캐트멀-롬 스플라인 보간법에 가우시안 함수를 이용하여 화소 값의 변화도에 따른 장력조정으로 보간값의 가중치를 조절하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 영상을 보간하였을 때 오버슈트 현상이 줄어들고 원 영상과의 최대신호대 잡음비를 비교할 때도 우수한 결과를 확인하였다.
이 논문에서는 무선 멀티캐스트 전송에서 서비스가 요구하는 품질을 만족시키면서 주파수 효율을 높이는 적응변조부호화 기법과 (adaptive modulation and coding: AMC) 차단 하이브리드 자동 재전송 (truncated hybrid automatic repeat request: HARQ) 기법의 계층간 결합 방식을 제안한다. 제안 방식은 공통 채널로 데이터를 다수의 수신자에게 전달하는 멀티캐스트 전송에서 서비스가 요구하는 최대 지연 시간을 만족하도록 재전송 횟수를 제한할 때 모든 수신자가 목표 패킷오류율 품질을 만족하는 적응변조부호화 기법의 선택 기준을 제공한다. 성능 유도 결과 제안한 계층간 결합 방식은 재전송과 부호 결함을 허용함으로써 기존의 적응변조부호화 기법보다 주파수 효율을 증가시킬 뿐 아니라, 신호대잡음비가 비교적 큰 환경에서는 유니캐스트 기반의 계층간 결합 방식보다 성능이 우수함을 보인다.
본 연구에서는 HEVC로 인코딩된 스트림을 6MHz 대역폭 DVB-T2 시스템을 통해서 전송하는 우리나라 지상파 4K-UHD 실험방송 환경에서, 상용 수신기 3종에 대해서 양시청 최소 신호 대 잡음비(ToV C/N)와 양시청 수신기 최소 입력 전계 레벨(Sensitivity)을 실험실 테스트를 통해서 측정하였다. 26.37Mbps 전송률을 기준으로, ToV 평균 C/N=18.8dB 정도로 측정되었고, 수신기 Sensitivity는 최소 -84.2dBm에서 최대 -80.0dBm으로 측정되었다. 이로부터, 수신기 노이즈 바닥(Floor)은 평균 -100dBm 가량으로 계산되었다.
간섭정렬(Interference Alignment : IA)은 높은 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio : SNR)에서 다중 사용자 간섭 채널에서 도달 가능한 최대 자유도를 얻을 수 있는 데이터 전송 기법이다. 그러나 대부분의 간섭정렬에 대한 연구는 네트워크 내의 모든 채널의 정보를 송, 수신단에서 완벽하게 알아야 하는 비현실적인 가정에 기반을 둔다. 본 논문에서는 K 사용자 다중안테나 간섭채널에서 간섭정렬을 위한 채널 상태 정보 (Channel-State Information : CSI)의 궤환 량을 효율적으로 감소시킬 수 있는 CSI 궤환 구조를 제안한다. 기존의 IA기법은 K의 2차함수의 형태로 궤환 오버헤드가 증가하는 반면, 제안된 궤환 구조는 송, 수신 단 사이에서 계산된 IA 송신기의 순차적인 교환을 통하여 K에 선형적으로 증가하는 오버헤드를 갖는다. 또한, 주어진 궤환 구조 하에서 제한된 궤환 채널에 의한 잔여 간섭의 세기를 분석하였으며, 이 때 발생하는 잔여 간섭을 최소화 할 수 있는 IA 조건, 즉, 주어진 채널환경에 따라 각 수신단에서 잔여 간섭을 최소화할 수 있는 최적의 IA 쌍을 순차적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
디지털유방촬영술은 유방암의 조기진단에 매우 중요하다. 그러나 방사선량을 과다하게 피폭하는 경우에는 환자에게 유방암의 발생확률을 증가 시킬 수 있다. 본 연구에서는 제조사별 관전압과 타깃-필터의 변화에 따른 흡수선량률과 화질을 분석하고 최적의 타깃-필터조합을 찾아 환자의 피폭선량 변화를 확인하고자 하였다. 각 제조사별 흡수선량률에서는 Mo/Mo를 사용할 때 가장 낮게 측정되었다. 대조도는 Mo/Rh를 사용할 때 우수하게 나타났다. SNR은 Mo/Mo(Siemens), Mo/Rh(Hologic), Mo/Rh(GE) 에서 우수하게 나타났다. 본 연구의 결과는 최대의 환자선량감소, 고대조도 영상획득, 높은 SNR 영상획득등 사용목적에 따라 타깃-필터 선택 시 좋은 참고지표가 될 것이다.
본 논문에서는 여러 송수신 안테나를 갖는 송신기(source node), 중계기(relay node), 수신기(destination node)로 구성된 두 홉(two-hop) 빔포밍(beamforming) 중계 시스템을 고려한다. 송수신 심벌간 평균제곱오차(mean square error: MSE)를 최소화하는 송수신기 빔포밍 벡터와 중계기 가중치 행렬을 설계한다. 이때, 송신기 또는 중계기에 송신 전력을 줄이기 위하여, 국소(local)부동식전력제약(inequality power constraint)을 사용한다. 제약식이 있는 평균제곱오차 최소화 문제는 라그랑즈(Lagrange) 방법을 써 제약식이 없는 최적화 문제로 바꿀 수 있고, Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 조건으로부터 그 해를 얻을 수 있다. 제안한 중계 시스템에 송신기와 중계기 송신전력을 각각 국소부동식으로 제약하여, 그 결과 두 홉에 채널 상태가 다를 경우, 최대 신호대잡음비(signal-to-noise ratio: SNR)를 얻는 기존 방식과 대등한 성능을 내며, 동시에 송신기 또는 중계기 송신 전력을 줄일 수 있다. 이를 모의실험을 통해 확인하였다.
위상측정 간섭계(phase-measuring interferometer)를 이용한 표면조도(surface roughness) RMS값 수십 $\AA$급과 sub $\AA$급 반사경 기판의 조도 평가 특성이 조사되었다. 위상측정 간섭계의 조도 측정오차에 대한 위상 및 강도 데이터 평균의 영향이 조사되었으며, 이를 근거로 조도 측정오차를 최소화하는 최적의 위상 평균횟수와 강도 평균횟수가 도출되었다. 수십 $\AA$급 샘플의 경우, 조도 측정값은 데이터 평균의 영향을 적게 받은 반면, sub $\AA$급 반사경 기판 조도 측정시에 위상 평균 30회, 강도 평균20회에서 안정적이고, 신호 대 잡음비가 최대인 조도 측정값을 얻을 수 있었다. 이때의 조도 측정값은 광학적 heterodyne 간섭계에 의한 조도 측정결과와도 잘 일치하였다. 최적 데이터 평균횟수에서 표면조도 측정 반복도 역시 0.01$\AA$이하의 양호한 측정오차를 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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