경부 CT검사 시 선속경화인공물(Beam Hardening Artifact)에 의해 제 6번 7번 경추 및 추간판 등의 질환 및 그밖에 해부학적 구조를 정확히 구분하기에 어려움이 있다. 경부 CT검사를 시행할 경우 자세의 변화방법을 적용한 견관절의 방향과 위치에 따른 영상평가 및 커널값의 변화에 따른 영상평가를 통하여 선속경화 인공물의 원인을 알아보고 가장 적절한 검사자세 및 Kernel값을 실험을 통하여 알아보고자 하였다. 경부 CT검사를 위해 내원한 환자 30명(2010년 7월1일 ~ 2010년 12월31일까지 내원한 환자)을 대상으로 Somatom Sensation 16(Siemens, Enlarge, Germany)장비를 이용하였고, workstation은 AW 4.4 version(GE, USA)을 이용하였다. 환자 자세는 견관절의 방향과 위치에 따라 세가지 자세로 변화를 주었으며 양쪽 팔을 편안하게 위치시킨 바로 누운 자세(group N), 왼쪽 팔을 거상 시킨 자세(group S) 그리고 양손을 외 선위(eversion)시켜 최대한 아래로 내리는 자세(group P)로 견관절의 방향을 변화를 주어 스캔을 시행하였고, 두 번째로 영상 재구성 방법을 이용하여 스캔 데이터에 커널값을 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp)로 변화를 주어 재구성 하였다. 검사자세의 변화와 Kernel값의 변화를 주어 얻어진 영상 데이터를 이용하여 각 각의 노이즈 값 측정과 영상평가를 통하여 분석해보았다. 경부 CT검사 시 검사자세는 양손을 외선위(eversion)시켜 최대한 아래로 내리는 자세(group P)로 하며, 커널 값은 B40(medium)또는 B50(medium sharp)으로 재구성할 경우 가장 적절한 자세와 커널값으로 분석되어 임상에 적용 시 매우 유용할 것으로 사료된다.
CT 영상은 커널의 종류와 재구성 방법에 따라 다양하게 나타나며, 관심 영역의 CT감약계수 및 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 커널의 종류에 따른 노이즈, 공간분해능 및 MTF를 측정하여 영상을 평가하였다. 다중채널CT 스캐너를 이용하여 팬텀 및 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp), B80(ultra sharp)으로 재구성하여 물, 공기, 간의 실질 조직, 근육, 지방 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 정량적으로 측정하여 영상을 비교하였다. 그 결과CT 감약계수는 물($1.1{\sim}1.8\;HU$), 공기($-998{\sim}-1,000\;HU$)이고, 물에서의 노이즈($5.4{\sim}44.8\;HU$), 공기($3.6{\sim}31.4\;HU$)이다. 인체에서 간 실질 조직과 지방, 근육의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 지방의 CT 감약계수($-2.2{\sim}0.8\;HU$), 간의 실질 조직에서 CT감약계수($60.4{\sim}62.2\;HU$), 노이즈($7.6{\sim}63.8\;HU$), 근육의 CT감약계수($53.3{\sim}54.3\;HU$), 노이즈($10.4{\sim}70.7\;HU$) 사이에서 분포하였고, 커널이 높아질수록 노이즈도 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.879-886
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2009
본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.
본 논문에서는 재생 커널 기법을 사용하여 혼합모드 균열진전 문제에 대한 연속체 기반의 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 재생 커널 기법은 기존의 유한요소법과 달리 요소망을 재구성할 필요가 없어, 커널 함수의 연속성을 증가시켰을 때 높은 정밀도의 형상함수를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 균열선단 주변에서 J-적분을 수행하기 위해 선형탄성 조건이 고려되었다. 변위장과 응력 확대 계수의 설계변수에 대한 감도해석을 위하여 물질도함수를 도입하였으며 직접 미분법보다 효율적인 애조인 방법을 사용하여 설계민감도를 유도하였다. 수치 예제들을 통해서 재생 커널 기법을 이용한 균열진전 해석결과의 타당성을 확인하였으며 애조인 방법을 이용한 형상 설계민감도 해석 결과를 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 간단한 모델에 대하여 형상 최적설계를 수행하여 균열이 발생될 수 있는 구조물에 대해서 균열에 의한 피해를 최소화할 수 있도록 균열을 제어할 수 있는 최적의 형상을 도출하였다.
In this paper, we propose an image reconstruction method utilizing an optimized adaptive interpolation kernel along with a 2D M-channel perfect reconstruction filter bank (M-ch PR-FB) structure. In particular, the proposed approach leads to construction of a sharper image than a direct conversion, still preserving high frequency components of the original image through the subband processing of the 2D M-ch PR-FB. Finally, the image quality of the proposed approach is demonstrated by comparing with those of the direct methods using conventional interpolation kernels.
단일 디스크 입출력 환경은 클러스터 시스템의 분산된 디스크들을 하나의 통합된 디스크의 이미지로 제공하여 사용자에게 편의성을 제공한다. 하지만, 디바이스 수준에서의 서비스를 제공하고 이로 인해 여러 노드에서의 파일의 병렬적인 접근을 지원하기 위해서는 클러스터 파일 시스템의 지원이 요구된다. 본 논문은 리눅스 시스템에서 가장 많이 사용하는 EXT2 파일 시스템을 단일 입출력 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 클러스터 파일 시스템으로의 확장하는 방안에 대해서 설명한다. 기존의 EXT2 파일 시스템을 커널 모듈의 형태로 재구성하고, 버퍼 캐쉬와 메타 데이터의 일관성 유지를 위하여 분산 락 모듈물 구현하고 이를 이용하여 데이터의 일관성과 동기화 문제를 동시에 해결하도록 하여, EXT2 파일 시스템을 클러스터 파일 시스템으로 확장하였다
본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩을 위한 새로운 프레임 예측 필터링 기법과 하드웨어 구조를 제안하였다. MCTF와 hierarchical B-picture는 비디오 프레임간의 상관성을 제거하는 기술의 일종으로 본 논문에서 다루고자 하는 대상이다. 두 기술은 시간에 대해서 비인과성 시스템에 해당하므로 소프트웨어 및 하드웨어 구현 시에 프레임 버퍼링을 위한 대기지연시간이 매우 길고 대용량의 프레임 버퍼를 요구하는 단점이 있다. 이러한 비인과성 시스템을 인과성 시스템으로 재구성하여 효율적으로 구현할 수 있는 구조를 제안하고자 한다. 동일한 연산이 반복으로 수행되는 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 프레임 예측 필터링 셀(FPFC : frame prediction filtering cell)을 제안하고 이를 확장하여 전체 연산구조를 재구성하였다. 먼저, 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 프레임 처리를 위한 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 FPFC 커널을 구성하고, 이를 이용하여 스케일러블 비디오 코딩을 위한 FPFC 프로세서를 구현하였다.
전이학습을 수행한 심층 인공신경망을 압축센싱 심혈관 자기공명영상에 적용하였다. 전이학습은 선행학습 신경망의 구조나 필터 커널, 가중치를 현재의 학습이나 응용에 활용하는 방법이다. 전이학습은 학습 속도를 향상시키고, 학습 데이터가 제한적일 때 신경망의 일반화에 도움이 된다. 8명의 건강한 지원자가 참여한 심장 자기공명영상 실험에서 전이학습을 수행한 신경망은 단독학습 신경망에 비해 학습시간이 5배 이상 단축되었다. 시험 데이터에 대해서도 전이학습을 수행한 신경망은 전이학습을 수행하지 않은 신경망에 비하여 낮은 정규화 평균제곱오차와 향상된 재구성 영상화질을 보였다.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 $1024{\times}1024$ 크기의 타일(Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따라 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 1024$\times$1024 크기의 타일 (Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 0.35$\mu$m CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따각 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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