Tran, Hong Tai;Oh, A Ran;Na, In Seop;Kim, Soo Hyung
스마트미디어저널
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.
We investigate the southeastern region of the Vela supernova remnant (SNR) in the multi-wavelength domains. This region is quite interesting because it includes the bullet feature D/D´ and another SNR (the Vela Jr.). The C IV $\lambda\lambda1548$, 1551 emission-line morphologies obtained from the FIMS/SPEAR data show that there are several local peaks of C IV on the bullet D/D´ and the Vela Jr. SNR. This may provide clues to direct interaction between both SNRs. Also, we found that the southeastern side of the Vela is in direct contact with an H-alpha ring feature whose central source seems to be a B-type star, HD 76161. The C IV emission peaks along this contact boundary. We investigate this interacting region in detail.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 획득 및 전송과정에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 디지털 홀로그램을 DCT(Discrete Cosine Transform)하여 주파수영역으로 변환한 후 객체영역과 배경영역으로 분리한다. 이 후, 객체영역은 히스토그램 변환기법을 적용하고 배경영역은 '0'으로 치환하였다. 제안한 알고리듬을 적용한 결과 PSNR이 6dB이상 향상되었다.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
본 연구의 목적은 중부지방소나무와 굴참나무의 부위별 바이오매스 상대생장식 개발에 있다. 부위별 상대생장식의 개발을 위하여 축적 및 임분의 구조를 고려하여 중부지방소나무에서 30개소 (70그루), 굴참나무에서 15개소 (32그루)를 선정하고 시료를 수집하였다. 바이오매스의 추정에 이용된 인자는 흉고직경, 흉고직경과 수고를 이용하는 두 가지이며, 지수식, 대수식, 2차방정식의 형태로 구분하였다. 최적의 상대생장식을 도출하기 위하여 이용된 통계량은 적합도지수 (FI), 잔차의 평균 (Bias), 잔차의 표준오차 (SEE)이다. 이를 통하여 추정된 수종별 바이오매스 상대생장식은 중부지방소나무에서 $W=aD^b$, $W=aD^bH^c$ 식이 적합하며 적합도는 0.937, 0.943이다. 반면, 굴참나무는 $W=a+bD+cD^2$, $W=aD^bH^c$ 식이 적합하며 적합도는 0.865, 0.874이다. 또한, 중부지방소나무와 굴참나무의 부위별 바이오매스 상대생장식은 중부지방소나무 $W=aD^b$ 이고, 굴참나무 $W=a+bD+cD^2$ 으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 중부지방소나무, 굴참나무의 바이오매스 상대생장식은 일부지역에 국한되어 개발되었던 상대생장식에 대한 단점을 보완할 수 있을 것이며 이들 수종에 대한 탄소량의 계정에 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 한 개의 카메라와 한 대의 환등기(LCD 환등기 혹은 슬라이드 환등기)를 이용하여 2차원 얼굴 영상으로부터 3차원 얼굴 형상을 모델링하는 방법을 제안한다. 환등기를 이용하여 사람 얼굴에 라이트 빔을 투영하고 이를 조금씩 이동시키며 영상을 획득한 뒤 각 2차원 영상의 지역적 정보와 영상들 사이의 시간적 정보를 함께 이용하여 3차원 형상을 복원하는 방법을 채택하였다. 제안된 방법에서는 특정이 서로 다른 영역들의 효과적인 3차원 좌표 모델링을 위해 영상을 그림자 부분 얼굴 부분 그리고 머리카락 부분으로 나누어 처리하는 지역 분할(region segmentation) 기법을 도입하였고, 2차원 얼굴 영상 획득 시간을 줄이고 고속 3차원 스캔을 위하여 한 영상 안에 다수의 라이트 빔(multiple light beams)을 이용하였다. 또 한 라이트 빔의 경계를 정확하게 검출하기 위하여 라이트 빔 캘리브레이션(light beam calibration) 기법을 제안하여 사용하였다. 실험 결과 제안한 방법을 통해서 머리카락 부분을 포함한 전체 얼굴 영역에서 향상된 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다.
Voronoi diagrams have been known for numerous important applications in science and engineering including CAD/CAM. Especially, the Voronoi diagram for 3D spheres has been known as very useful tool to analyze spatial structural properties of molecules or materials modeled by a set of spherical atoms. In this paper, we present two algorithms, the edge-tracing algorithm and the region-expansion algorithm, for constructing the Voronoi diagram of 3D spheres and applications to protein structure analysis. The basic scheme of the edge-tracing algorithm is to follow Voronoi edges until the construction is completed in O(mn) time in the worst-case, where m and n are the numbers of edges and spheres, respectively. On the other hand, the region-expansion algorithm constructs the desired Voronoi diagram by expanding Voronoi regions for one sphere after another via a series of topology operations, starting from the ordinary Voronoi diagram for the centers of spheres. It turns out that the region-expansion algorithm also has the worst-case time complexity of O(mn). The Voronoi diagram for 3D spheres can play key roles in various analyses of protein structures such as the pocket recognition, molecular surface construction, and protein-protein interaction interface construction.
CMOS 축소화가 32nm node를 넘어서 지속적으로 진행되기 위하여 FinFET, Surround Gate and Tri-Gate와 같은 Fully Depleted 3-Dimensional 소자들이 SCE를 다루기 위해서 많이 제안되어 왔다. 하지만 소자의 축소화를 진행함에 있어서 좁고 균일한 patterning을 형성하는 것과 동시에 낮은 Extension Region과 Contact Region에서의 Series Resistance을 제공하여야 하고 Source/Drain Contact Formation을 확보하여야 한다. 그리고 소자의 축소화가 진행됨으로써 Silicide의 응집현상과 Source/Drain Junction의 누설전류에 대한 허용범위가 점점 엄격해지고 있다. ITRS 2005에 따르면 32nm CMOS에서는 Contact Resistivity가 대략 $2{\times}10-8{\Omega}cm2$이 요구되고 있다. 또한 Three Dimensional 소자에서는 Fin Corner Effect가 Channel Region뿐만 아니라 S/D Region에서도 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서 제시하는 Novel S/D Contact Formation 기술을 이용하여 Self-Aligned Dual/Single Metal Contact을 이루어Patterning에 대한 문제점 해결과 축소화에 따라 증가하는 Contact Resistivity 문제점을 해결책을 제시하고자 한다. 이를 검증하기3D MOSFET제작하고 본 기술을 적용하고 검증한다. 또한 Normal Doping 구조를 가진3D MOSFET뿐만 아니라 SCE를 해결하기 위해서 대안으로 제시되고 있는 SB-MOSFET을 3D 구조로 제작하고, 이 기술을 적용하여 검증한다. 그리고 Silvaco simulation tool을 이용하여 S/D에 Metal이 Contact을 이루는 구조가 Double type과 Triple type에 따라 Contact Resistivity에 미치는 영향을 미리 확인하였고 이를 실험으로 검증하여 소자의 축소화에 따라 대두되는 문제점들의 해결책을 제시하고자 한다.
The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filler cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter The modified filter coefficients increase in noise suppression effect In edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation $(256{\time}256$ size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with some improved peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.
The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filter cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter. The modified filter coefficients increase in noise suppression effect in edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation (256${\times}$256 size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with higher peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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