MRI 스캔중 촬상 대상물의 화상평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타로서 쌍일차 보간과 중첩특성을 이용해서 k공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 촬상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 촬상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러한 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
MRI 스캔중 촬상 대상물의 화강평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타써 쌍일처 보간과 중첩 특성을 이용해서 k 공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘 및 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩느를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 찰상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 활상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러만 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
시간 오차는 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기술에 기반한 무선랜 (wireless local area network: WLAN) 시스템에서 주파수 옵셋 추정 시, 오류를 일으키는 원인들 중 하나이다. 시간 오차가 주파수 옵셋 추정 시에 미치는 영향을 줄이기 위하여 몇몇 연구가 진행되어 왔지만, 대부분의 주파수 옵셋 추정 기법들은 시간 오차 범위에 대한 사전 정보를 미리 알고 있다는 가정 하에 연구됨으로써, 실제 시스템에 적용되지 못하였다. 본 논문에서는 시간 오차에 대한 정보를 요구하지 않고 두 개의 연속적인 상관 값 표본 사이에 차동 결합 기법을 적용함으로서, 실제 시스템에 적용 가능한 새로운 정수 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안한 기법은 시간 오차 범위에 대한 정보를 요구하지 않기 때문에, 시간 오차 분산에 강인하며, 또한 시간 오차의 범위를 정확하게 모르는 경우, 평균적으로 기존의 기법보다 더 나은 성능을 보였다.
본 연구는 다변량 기법을 도입하여 치아 크기의 다양성을 고려하면서 정확성이 높은 혼합치 열기 분석법을 개발하기 위해 시행되었다. 견치 및 소구치 크기를 예측하는 데 이용된 변수는 상악 중절치, 상악 제1대구치, 하악 중절치, 하악 측절치 및 하악 제1대구치로서 총 5개 치아 크기 변수가 이용되었다. 우선 정상교합자 연구 표본 307명을 5개 치아 변수를 이용하여 k-means 군집 분석으로 치아 크기에 따라 나눈 후 판별식을 이용, 치아 크기가 큰 그룹과 작은 그룹으로 분류하였다. 이후 견치와 소구치 크기의 합을 예측하기 위하여 남녀별, 상하악별, 치아 크기 그룹별로 다중선형 분석을 이용하여 회귀식을 구했다. 검증 표본에는 504명의 부정교합자가 이용되었으며, 이들에 대하여 정상교합자로부터 도출된 판별식을 이용하여 2그룹으로 할당한 후 정상교합자로부터 도출된 회귀식을 이용하여 상악과 하악의 견치 및 소구치 크기 합을 예측하였다. 오차 분석 결과 정상교합자는 최대 0.71, 부정교합자 검증표본은 최대 0.82 mm의 residual standard deviation 값을 보였다. 부정교합 분류별, 치아 크기 패턴별로 예측 오차의 유의한 차이는 없었다. 1 mm 및 2 mm 이상의 예측 오차를 보인 빈도는 각각 17.3%와 1.8%였다. 본 연구 결과 도출된 혼합치열기 분석법은 기존의 연구들과 비교하여 그 정확성이 높은 것으로 고찰되었다. 다만, 임상 적용 시 복잡한 계산 과정으로 인하여 전산화 환경에서 더욱 유용할 것으로 생각된다.
본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.
본 논문은 UWB(Ultra Wideband) 펄스 기반의 단일 송수신을 통한 UWB 레인징 시스템에서 거리산출의 모호성을 제거하고 그 성능을 향상시키기 위한 듀얼윈도우처리기법을 새롭게 제안한다. 일반적으로 UWB 레인징시스템은 UWB 전송펄스의 높은 시간분해능을 이용하여 거리를 산출하는데, 비가역성(Non-coherent) UWB 송수신기 구조에서는 신호가 언제 수신 될지 모르는 정보 표본값들로부터 최초도착 성분을 추출하게 되고 이로 인해 거리산출오차가 크게 발생되어 진다. 실내무선채널환경(CMI)의 UWB 레인징 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안된 듀얼윈도우처리기술을 적용 시 1m 거리산출 확률오차기준으로 대략 98% 정확도를 보인 반면에 그렇지 않은 경우는 75%이하의 레인징 정확도 성능을 나타낸다
단위원의 내부로부터 Jordan 영역으로의 등각사상을 구하는 것은 일반적으로 경계대응함수에 관한 Theodorsen 방정식을 푸는 것으로 귀결된다. 저자는 이 비선형 방정식의 수치적 해법 중 가장 효율적인 방법으로 알려진 Wegmann의 해법을 저주파 필터를 적용하여 개량한 바 있다. 또한 이 해법에 있어 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 방법을 제안하였다 [1,2]. 본 논문에서는 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 연구결과를 이용하여 저주파필터를 적용한 Wegmann 방법에서 지금까지 경험에 의존했었던 표본수와 저주파필터의 파라메터가 주어진 문제 영역에 따라 자동적으로 결정되는 알고리즘을 제안한다. 이것은 문제의 난이도가 문제영역의 변형에 의존한다는 전제로 문제영역의 모양을 결정하는 함수를 Fourier 급수로 분석하여 얻을 수 있다. 수치실험을 통해 그 유효성을 입증한다.
In this paper we address the issue of how an optimal sample size computation relates the level of precision required for travel demand estimations and transportation planning. We approach the problem by 1) deriving a theoretical solution, 2) developing a computational procedure (algorithm) to implement the theoretical solution, and 3) demonstrating a practical application. Ultimately, we construct a formal scheme of optimal sample size computation for use in travel data collection processe.
본 연구는 이변량 회귀모형을 이변량 자료에 적용할 때 이변량 자료(분리형 자료) 이외에 이변량 자료를 합산한 일변량 자료(통합형 자료)를 동시에 사용하는 문제를 고찰하였다. 특징을 파악하기 위하여 설명변수가 하나인 경우를 다루었는데 통합형 자료의 첨가효과를 회귀계수의 추정량의 평균제곱오차의 크기로서 측정하면서 효과와 이변량 모형과의 관계를 조사하였다. 최대우도 추장량의 특성으로부터 대표본의 성질을 추출하고 또한 모의실험을 통하여 소표본에서도 대표본의 성질이 만족하는지 조사하였고 끝으로 실제 자료에 적용하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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