• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.29-38
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• 2012

의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.127-134
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• 2005

VoIP에서 패킷의 손실은 음성의 품질에 영향을 주는 가장 중요한 요인이다. 따라서 수신된 정보로부터 손실된 패킷을 복구하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문은 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 부호화기를 위한 수신측 기반의 손실 패킷 복구방법을 제안한다. 제안하는 WSOLA(Waveform Shift OverLab Add)기반의 BS-PLC (Both Side Packet Loss Concealment) 방법은 패킷 손실이 발생하였을 경우 미래 패킷을 이용할 수 있는 경우와 그렇지 않을 경우로 나누고, LP(Linear prediction) 파라미터와 여기 신호를 복구한다. 미래 패킷을 이용할 수 없는 경우에는 과거에 전송된 정상 패킷만을 가지고 복원을 하며, 미래 패킷을 이용할 수 있을 경우에는 과거의 정상 패킷과 미래의 정상 패킷을 동시에 이용하여 손실된 패킷을 복구한다. 연속 패킷 손실 환경은 Gilbert 모델로 설정하였고, 제안한 알고리즘을 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 음성부호화기인 G.729에 적용하여 성능을 비교한다. 성능 비교를 위해 손실율을 변화시키면서 SNR(Signal to Noise)와 MOS(Mean Opinion Score)측정하였고, 제안한 방법을 G.729의 패킷 손실 은닉 방법과 비교하였다. 실험 결과, 평균 손실률이 $20\%$에서도 SNR은 2dB, MOS값은 0.3정도로의 음질 개선을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.31-38
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• 2017

본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상 조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문제 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 $3.157^{\circ}$의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.521-532
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• 2014

3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.440-446
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• 2019

완도수목원내 백운로 상부의 붉가시나무림을 대상으로 난대 상록활엽수림 복원 시 붉가시나무의 성장 및 종실공급과 관련된 기초정보를 제공하는 목적으로 붉가시나무의 성장 및 결실특성을 조사하고 종실량 상대성장식을 구하였다. 성장특성은 평균흉고직경급에 속하는 실생 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 수간석해하였다. 표본목의 평균치의 수령(X)에 의한 흉고직경과 수고의 성장특성(Y)의 상대성장식(Y=aX+b)을 개발하였으며, 추정식에 의한 붉가시나무 수령에 따른 흉고직경 및 수고를 추정하였다. 결실특성은 성숙종실초기인 8월에 평균 흉고직경급에 속하는 임목을 대상으로 결실이 충실한 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 조사하였다. 붉가시나무의 종실량 상대성장식을 개발하기 위하여 결실목 중 흉고직경이 고르게 10주의 표본목을 선정 벌목하였다. 벌목한 표본목은 흉고직경, 수고, 수관폭, 수관고 등의 성장특성(X)과 종실량(Y)을 조사 분석하여 종실량 상대성장식($Y=aX^b$)을 유도하였다. 표본목 평균치의 수령에 의한 상대성장식은 흉고직경 Y=0506X-2.064($R^2=0.999$), 수고 Y=0.321X+0689($R^2=0.992$)이었다. 개발된 상대성장식에 의하여 수령 10, 20, 30, 40년일 때 흉고직경은 각각 3.0cm, 8.1cm, 13.1cm, 18.2cm, 수고는 각각 3.9m, 7.1m, 10.3m, 13.5m가 되는 것으로 추정되었다. 결실특성 조사 결과 결과모지(結果母枝)당 잎 수를 제외한 결과모지의 길이, 직경, 결과모지 당 결과지 수, 종실 수는 유의적인 차이를 보였으며, 수관 상, 중, 하부로 갈수록 감소하였다. 종실 총수의 경우 수관 상, 중, 하부 각각 1,312립, 115립, 5립이었다. 붉가시나무 표본목을 일괄하여 추정한 종실량 상대성장식의 흉고직경(D)를 독립변수로 하는 상대성장식은 $Y=0.003X^{4.260}$, 결정계수($R^2$)은 0.896이었다. 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식은 흉고직경과 수고($D^2H$)를 독립변수로 하는 결정계수가 다소 낮으나, 측정오차를 고려하면, 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식을 적용하는 것이 실용적이라고 판단된다.

• Elastomers and Composites
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• 제49권1호
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• pp.24-30
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• 2014

3-Amino-1,2,4-triazole(ATA)을 비상용성 블렌드인 maleated HDPE(mHDPE)/maleated EPDM (mEPDM)(50 wt%/50 wt%)에 용융혼합에 의해 2.5 phr, 5.0 phr 첨가하였으며, ATA 첨가에 따른 블렌드의 미세구조, 기계적물성 및 유변물성을 FT-IR, FE-SEM, 인장시험, DMA 및 ARES를 이용하여 각각 조사하였다. FTIR 및 DMA 분석결과 용융혼합 과정에서 ATA가 mHDPE 및 mEPDM의 말레무수물과 반응하여 초분자적 수소결합이 형성되며, 이로부터 물리적 가교구조가 형성되는 것을 알 수 있었다. FE-SEM 분석결과 mHDPE/mEPDM 블렌드는 플라스틱인 HDPE가 연속상을 이루고 고무상인 EPDM이 분산상을 이루며 ATA를 첨가함으로써 모폴로지가 더욱 미세해짐을 알 수 있었다. 인장물성시험결과 ATA에 첨가에 의해 형성된 물리적가교구조로 인해 인장강도, 모듈러스, 파단신율 값 및 탄성복원력이 증가되었으며, 용융레올로지 특성 분석결과 ATA가 첨가됨으로써 블렌드의 저장탄성율과 용융점도가 증가됨을 알 수 있었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권2호
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• pp.4-25
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• 2013

고리수는 편결(編結)과 금속공예의 기술이 접목된 새로운 형식의 수법(繡法)이다. 실올끼리 고리를 서로 엮어가며 공간상(空間上)에서 들떠 있어 마치 투조(透彫)와 같은 느낌을 준다. 수놓은 천에는 금박(金箔)이나 금실과 같은 황금 재질을 삽입하여 화려한 광택을 표현하고 있다. 이러한 특징은 고리수가 서구의 레이스워크(lacework) 공예와 그 형태 및 기법이 유사하면서도 가장 다른 점이다. 10세기 고려 초기, 강원도 월정사의 동자문수향갑낭(童子紋繡香匣囊)에서 고리수의 결구원(結構元) 무늬를 통해 초창기 자취를 발견할 수 있다. 조선 중기 왜란 시(1592, 선조 25년), 고리수 유물은 일본으로 약탈되어 '고려번(高麗幡)'이라고 불리며, 지금은 탁의(卓衣)의 형태로 개조되어 전한다. 19세기의 연대와 출처가 확실한 조선시대 궁수(宮繡) 베갯모에는 삼각무늬의 금박지(金箔紙)를 삽입하여 노란색 누에실을 엮어 짠 고리 감기수가 완벽하게 보존되어 있다. 고리수의 침법(針法)을 크게 분류하면, '고리수', '고리 감기수', '고리 새김수'의 3가지로 나눌 수 있다. 10세기경 초기 단계에서 13세기까지 고리수는 여러 침법으로 변화하며 점차 2~3가지의 입체적인 색채를 사용하였다. 고리수는 중세 이후 서양에서 비약적 발전을 보이며 고귀한 수공예로 알려진 레이스 짜기와 유사한 결구원을 지녔는데, 우리나라에서는 이미 10세기경 혹은 그 이전부터 편결과 금속공예가 접목된 복합적 공예 양식으로 탄생하여 천년 동안이나 그 수법(繡法)을 지속적으로 사용했다. 본 연구를 통해 한국에서 19세기 자수 베갯모에 고리수가 여전히 사용되고 있음을 밝혔다. 아울러 이러한 연구의 성과를 토대로 고리수의 원형기술을 복원했다. 그리고 '중요무형문화재 제80호' 기능보유자 한상수 자수장과 조선시대 고리수 유물들을 재현했다. 고리수 자수품은 편결과 금속공예의 황금세공기술이 자수공예와 접목하여 탄생된 전통과학기술의 복합적 산물(産物)이다. 이것을 계승과 창조의 새로운 방향으로 자수, 편결, 직조, 염색 등 기타 공예 관련 산업 분야에 확대 응용한다면, 의료(衣料)와 패션, 장식공예, 미술 디자인 등에 고급 부가가치의 신기술로 개발되어 활용될 수 있다. 또한 다른 공예기술과도 상호 보완된다면, 표현 영역의 확대와 더불어 다양한 예술적 조형미를 추구할 수 있어 우리의 삶에서 더욱 풍부한 미적 생활을 공유하게 되리라고 본다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1068-1074
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• 2011

본 논문에서는 고속 무선 데이터 전송에서 높은 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 MIMO(multi-input multi-output) 기술 중 하나인 시공간 블록 코드(STBC: space-time block codes)와 채널코딩 중 하나인 컨볼루션 코드(convolution code)를 연계한 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 전송한 데이터를 복원하며 높은 시스템 이득을 가지기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한다. 제안한 시스템은 시공간 블록 코드와 컨볼루션 코드를 연계하였기 때문에 시스템의 복잡도는 다소 높지만 STBC의 최대 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 높은 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있는 큰 장점이 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍 거리를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 거리를 사용한다. 제안한 시스템을 시뮬레이션 한 결과 기존의 시스템보다 7.5 dB(STBC 2Tx-2Rx $BER=10^{-3}$ )의 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 이 결과를 통해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계할 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 향상된 전송 신뢰성과 전송 효율로 데이터를 전송 할 수 있다.