본 논문은 이상 유동장 시스템의 전기 단층촬영 기법의 성능을 향상시키기 위해 Matlab과 같은 계산 도구에 데이터 통신 기능을 추가적으로 구현하여 노드들의 협력 계산을 지원한다. 구현된 통신 기능은 Matlab 명령어 라인이나 m-file에서 직접 호출할 수 있는 동적 링크 라이브러리 형태로 제공되며 호출시 전달된 Matlab 고유 방식으로 표현된 행렬을 Windows 운영체제에서 제공하는 파이프 기능을 이용하여 네트워크를 통해 수신자에게 전달한다. O(n$^3$)의 복잡도를 갖는 다수의 연산으로 구성된 영상 복원 알고리즘에 있어서 사전 분석과정을 협력 계산함으로써 물체 내부의 상황에 따라 n의 크기를 감소시켜 알고리즘의 수행속도를 크게 개선할 수 있다. 본 논문에서 구현된 협력 계산 환경과 프로그램은 주어진 물체내부 기포 분포에 대해 동적 칼만 필터 프로그램을 8개의 노드를 사용하였을 때 15배까지 수행속도를 향상시켰다. 따라서 고가의 병렬 시스템 대신 현재 이용이 가능한 저비용의 클러스터 계산 환경을 ET 기법에 적용하여 보다 정확하고 신속한 영상 복원을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.
신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
삼차원 볼륨 영상으로부터 대상 물체를 분할하는 것은 가시화 또는 볼륨 측정을 위해서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 볼륨 가시화를 위해 널리 사용되는 르보이 필터링 방법을 개선하여 물체의 표면을 검출하는 방법을 제시한다. 그리고 형태학적 연산자를 이용하여 완전히 닫힌 표면을 생성하고 볼륨 확장 알고리즘에 의해 물체를 선택적으로 분할한다. 제시된 방법은 합성된 삼차원 구 영상과 심혈관 조영영상에 적용되었다. 이 방법을 합성된 구 영상을 사용하여 기존의 브로이 필터링과 정량적으로 비교한 결과 제시한 방법이 복셀 오차면에서 더 우수하였다. 또한 심혈관 영상을 사용하여 시각적으로 비교한 결과 역시 제시한 방법이 더 정확하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 삼차원 영상처리에서 자주 함께 사용되는 분할, 가시화, 측정을 쉽게 연계할 수 있기 때문에 볼륨 영상의 분할을 위해 매우 효고적이다.
본 논문은 데이터패스 합성에서의 버스 스케줄링 문제와 레지스터의 최적화 방법을 다룬 것이다. 스케줄링은 DFG(Data Flow Graph)의 연산을 제어스텝(control step)에 할당하는 과정으로서, 주어진 조건을 만족하는 범위 내에서 비용함수(cost function)의 최소화에 목적을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는, 연산자 배치를 위한 하드웨어 할당(hardware allocation) 과정에서의 설계비용을 최소화시키기 위해, 연산결과를 저장하는 레지스터(register)와 연산간의 이동 통로인 버스(bus)의 최적화 기법을 논하였다. 특히, 하드웨어 할당과정의 중요한 과제인 버스와 레지스터의 최소화 기법을 논하였으며, 레지스터의 최적화는 스케줄링이 완료된 후의 결과를 이용하였다. 실험대상으로는 벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터(5th-order digital wave filter)를 사용하였으며, 본 논문의 결과를 기존결과와 비교함으로써, 본 논문의 효용성을 입증하였다. 모든 실험결과는 구조형태의 선형정수계획법(ILP : Integer Linear Programming)을 이용함으로써, 모든 경우에 언제나 최적의 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
심전도는 다양한 형태의 전기적 신호로 이루어져 있으며, 이러한 신호들의 특징점을 분석함으로써 부정맥을 검출할 수 있다. 지금까지 부정맥 검출을 위한 특징점 추출 방법에 대하여 많은 연구가 이루어졌으나, 복잡한 연산과정으로 실시간 연산 결과를 활용하는 휴대형 기기에는 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 환자의 R-R 간격과 QRS 너비의 정보를 이용하여 R파를 추출하였다. 우선 버터워스 필터를 이용하여 저주파 대역의 잡음을 제거하였으며, R-R간격의 이동평균과 QRS 너비의 이동평균을 이용하여 R파를 추출하였다. 이에 대한 결과 검증은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 데이터를 활용하여 실험하였으며, 제공된 데이터의 R파 위치와 제안한 알고리즘의 R파 위치를 비교하였다. 이에 대한 결과로는 제안한 알고리즘 방법이 우수한 검출 성능을 보였으며, 연산과정에서도 효율적인 방법임을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 SAR (synthetic aperture radar) 영상 생성을 위한 RDA (range Doppler algorithm)의 FPGA 기반 가속화 기법을 제안한다. RDA의 연산 과정인 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위한 시스토릭 어레이 구조 기반 정합 필터와 RCM (range cell migration)을 보상해 주기 위한 고속의 sinc 보간 연산기의 하드웨어 구조를 제시하고, Xilinx Alveo FPGA에 다채널 커널 형태로 구현하여 가속을 진행하였다. 제안된 구조의 하드웨어를 사용하여 4096×4096 크기의 영상 생성시간을 측정한 결과, Nvidia RTX3090 GPU를 사용하여 SAR 영상을 생성하는 시간보다 약 2배 가속이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 가속 하드웨어는 60,247개의 CLB LUT, 103,728개의 CLB register, 20개의 block RAM tile과 592개의 DPS로 구현 가능하며, 최대 동작속도는 312 MHz임을 확인하였다.
대장과 소장에서 모두 폐색 영역을 검출하기 위하여 본 논문에서는 기존에 연구된 장 폐색 영역 검출 방법과 ART2 알고리즘을 이용한 대장 폐색 영역과 소장 폐색 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존에 연구된 방법을 이용하여 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역을 ART2 알고리즘을 이용하여 영상을 군집화 한다. 군집화된 ROI 영역과 기존에 연구된 방법으로 X-ray 영상에서 검출한 장 폐색 영역의 형태학적 특징을 비교 및 분석하여 장 폐색의 형태학적 특징을 포함하는 클러스터를 분석한다. 따라서 장 폐색 영역에 해당되는 클러스터로 분류된 영역 내부를 클러스터의 중심에 해당되는 픽셀로 모두 대체한다. 그리고 $3^*3$ 필터를 이용한 침식과 팽창 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 각 객체들을 라벨링한 후에 크기를 비교하여 배경과 기타 지방 영역을 제거하고 남은 객체들을 장 폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 장 폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존에 연구된 방법으로 추출에 성공한 대장 장 폐색 영상과 추출에 실패한 소장 폐색 영상 모두에서 추출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 특징점들을 이용하여 아스팔트 도로의 포트홀을 검출하는 방법을 제안한다. 포트홀 검출에서의 분할, 후보, 결정 단계 들은 특징점 들의 특성에 따라 추출된 값들에 의해 처리된다. 분할 단계에서는 히스토그램과 형태학 필터의 닫힘 연산을 이용하여 포트홀 검출을 위한 어두운 영역을 추출한다. 후보 단계에서는 포트홀 후보 영역을 정하기 위하여 크기, 밀도 등 다양한 특징점들을 이용하여 포트홀 후보 영역을 추출한다. 또한 마지막 결정 단계에서는 후보 영역과 배경 영역과의 특징점들의 비교를 통해서 후보 영역이 포트홀 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 포트홀 검출 방법 보다 향상된 결과를 보이고 포트홀과 유사한 형태들과 구분하는 향상된 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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