이 논문에서는 타원 기둥 형태의 이상체에 의한 자력 벡터와 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 화성암 관입이나 킴벌라이트 구조 등은 축 대칭성을 가지면서 주향 방향과 수직한 방향의 반지름이 서로 다른 타원 기둥 형태를 가지는 경우가 많다. 이런 타원 기둥의 자력 반응은 이전 논문에서 유도한 중력 변화율 텐서에 자화 방향에 대한 정보를 포함시킨 포아송 관계식을 이용하여 유도하였다. 타원 기둥의 자력 변화율 텐서는 벡터 자력을 미분하여 유도하는데 삼중 적분으로 표현되는 타원 기둥의 인력 퍼텐셜을 각 축방향으로 3회 미분한 총 10개의 삼중 미분 함수를 구하는 것과 동일하다. 미분과 적분의 순서는 바꾸는 것이 가능하므로 결과적으로 자력 변화율 텐서는 타원 기둥의 인력 퍼텐셜을 3회 미분한 후, 깊이 방향으로 적분하고 나머지 이중 적분은 복소 평면에서 타원 기둥의 단면을 폐곡선으로 하는 경로를 따라 선적분으로 변환하여 유도된다. 이 논문에서 복소 평면에서 선적분으로 유도한 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식은 립쉬츠-한켈 적분으로 유도한 원기둥의 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식과 완벽하게 일치함을 보였다.
이 논문에서는 타원판의 자력과 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 화성암 관입이나 킴벌라이트 구조 등은 축 대칭성을 가지면서 단면이 타원인 경우가 많다. 타원 단면의 넓이가 변하는 타원 기둥은 타원판의 조합으로 모사할 수 있다. 타원판의 자력 반응은 이전 논문(Rim, 2024)에서 유도한 중력 변화율 텐서에 자화 방향에 대한 정보를 포함시킨 포아송 관계식을 이용하여 유도하였다. 타원판의 자력 변화율 텐서는 벡터 자력을 미분하여 유도하는데 타원판의 인력 퍼텐셜을 각 축방향으로 3회 미분한 총 10개의 삼중 미분 함수를 구하는 것과 동일하다. 미분의 순서는 바꾸는 것이 가능하므로 결과적으로 자력 변화율 텐서는 타원판의 인력 퍼텐셜을 3회 미분한 후, 복소 평면에서 타원판의 경계를 폐곡선으로 하는 경로를 따라 선적분으로 변환하여 유도된다. 이 논문에서 복소 평면에서 선적분으로 유도한 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식은 립쉬츠-한켈 적분으로 유도한 원판의 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식과 완벽하게 일치함을 보였다.
목적: 확산텐서자기공명영상(DT-MRI: Diffusion Tensor Image)을 이용하여 확산의 주축을 구성하는 세 성분에 대한 고유치 (eigefvalue)의 영상을 구현해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 고유치 영상을 구현하기 위해서 3.0 테슬러 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 확산텐서영상을 얻었으며, Moore-Penrose pseudo-inverse 방법과 SVD(single value decomposition) 방법을 이용하여 확산 주축을 계산하였다. 이 과정을 픽셀단위로 반복적으로 계산하여 새로운 확산 주축 영상들을 만들었으며, 이 확산 주축 영상들과 분할 비등방성 영상의 관계를 조사하였다. 결과: 확산텐서영상 기법으로 얻어진 확산텐서영상을 이용하여, 세 방향의 확산 주축에 대한 고유치 영상을 구성하였으며, 고유치 영상들과 분할 비등방성 영상을 함께 분석함으로써, 뇌의 해부학적 구조물에 따른 분할 비등방성 값의 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 확산 주축에 대한 고유치의 변화에 대한 컴퓨터 모의실험에서, 변화하는 고유치에 따른 분할 비등방성 값의 변동 추이를 알아볼 수 있었다. 그리고 확산 주축의 크기가 비등방성을 좌우하는 것이 아니라, 세 확산 주축의 조합으로 비등방성의 정도를 표현한다는 것을 확인할 수 있었다. 확산 주축 방향의 고유치들을 분리하여 영상화 함으로써, 뇌의 병변에 의한 비등방성의 변화의 원인이 확산 주축의 어떠한 변화에 의해 발생하는 것인지 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비등방성 확산 방법과 구조텐서를 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하기 위하여 비등방성 확산 방법을 적용한 후 영상의 국부적인 기울기 정보를 잘 나타내는 구조텐서를 이용하여 영상 진단 및 영상 정합 시불필요한 흉근 부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인 할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 축 방향 대칭성을 가지면서 두께를 무시할 수 있는 원판형 이상체 대한 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 밀도가 일정한 원판형 이상체의 중력 포텐셜을 원통 좌표계를 이용하여 정의한 후, 미분을 통하여 벡터 중력의 r 성분과 z 성분을 유도하였다. 벡터 중력 r 성분을 직교 좌표계에서 2개의 수평 성분으로 분해하여 벡터 중력을 구한다. 원판형 이상체의 중력 변화율 텐서는 직교 좌표계로 표현된 벡터 중력을 각 성분 방향으로 미분하여 유도하였다.
이 논문에서는 타원 기둥에 대한 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 임의의 3차원 이상체에 대한 벡터 중력은 이상체의 모양에 따른 3중 적분이 포함된 인력 포텐셜을 각 축 방향으로 미분하여 구한다. 축 대칭성을 가진 이상체에 의한 벡터 중력은 먼저 축방향으로 적분하여 2중 적분 형태로 축약한다. 켤레 복소수를 도입한 복소 그린 정리를 이용하면 2중 적분은 1차원 폐곡선 선적분 형태로 변환된다. 최종적으로 타원 기둥에 의한 벡터 중력은 타원 기둥 단면의 경계를 폐곡선의 매개변수로 설정하여 1차원 수치적분으로 유도된다. 같은 방식으로 타원 기둥에 의한 중력 변화율 텐서는 인력 퍼텐셜을 2차 미분하여 3중 적분으로 표현된 중력 변화율 텐서를 구한 후, 수직 축 방향으로 적분하여 2중 적분으로 축약한다. 벡터 중력에서 적용한 방법과 동일한 복소 평면에서의 그린 정리를 도입하여 타원 기둥에 의한 중력 변화율 텐서 반응식의 모든 성분을 유도한다.
본 논문에서는 다음향(multisource) 환경에서의 음향 사건 검출 정확도를 높이기 위해 비음수 텐서 분해(nonnegative tensor factorization, NTF)와 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한 이중 채널 음향 사건 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 이중 채널 입력 신호들에 NTF 기법을 적용하여 얻은 각 음향 사건 별 채널 이득을 활용하여 다수의 음향 사건들을 검출한다. 그러고 나서, 채널 이득에 의해 검출된 음향 사건의 발생 여부를 검증하기 위하여 채널 이득을 우도 가중치로 활용하는 HMM 기반의 우도비 검증을 수행한다. 제안된 방법의 검출 정확도를 평가하기 위하여 다양한 잡음과 사건간 중첩 밀도를 고려하는 다중 사건 발생 환경에 대한 F-measure를 측정하였고, 기존의 혼합 가우시안 모델 및 비음수 행렬 분해 기반의 음향 사건 검출 방법들과 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비하여 모든 실험 조건에서 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 블로그 공간을 텐서로 표현하고, 이를 분석한다. 분석 결과에 따르면, PARAFAC 분해를 통하여 특정 주제를 나타내는 커뮤니티들을 올바르게 파악할 수 있었으며, 각 커뮤니티에서 영향력 있는 블로그들과 키워드들, 그리고 권위 있는 포스트들을 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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