• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.313-317
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• 2001

The approach to predict time series without neglecting the fluctuation in a short period is tried by using a digital FIR filter and a neural network. The differential waveform of the Nikkei average closing price is filtered by the FIR band-pass filter of 101 length. It is filtered into the five frequency bands of 0-1Hz, 1-2Hz, 2-3Hz, 3-4Hz and 4-5Hz by setting the sampling frequency 10Hz. The each filtered waveform is learned and forecasted by the neural network. The neural network of the back propagation method is adopted in the learning the waveform. By inputting the data of 20 days in the past, the prediction of 10 days ahead is carried out. After learning the time series of each frequency band by the neural network, the predicted data far each frequency band are obtained. The predicted waveforms of each frequency band are synthesized to obtain a final forecast. The waveform can be forecasted well as a whole.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권1호
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• pp.21-28
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• 2005

본 논문은 토모그라픽 영상시스템에 적합한 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘의 분해능에 관하여 연구하였다. 고정좌표계를 이용하는 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘으로부터 분해능을 분석할 수 있는 모호함수를 유도하였고, 이를 이용한 모의실험을 통하여 얻은 진폭분포로부터 측방향 및 축방향 분해능을 정량적으로 결정하였다. 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘을 통해 기존의 SAM(Scanning Acoustic Microscope)시스템으로부터 얻을 수 있는 3dB와 6dB 축방향 분해능에 대해서도 각각 0.70 파장과 0.96 파장으로 SAM 영상의 3dB 축방향 분해능인 7 파장에 비하여 매우 개선된 분해능을 얻을 수 있음을 확인하였다. 평면 입사파의 회절 토모그라픽 영상복원을 위한 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘은 미세하고 복잡한 다층 박막구조를 갖는 시료에 대하여 좋은 분해능을 갖는 토모그라픽 영상시스템을 개발하는데 유용하게 활용할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1049-1052
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• 2000

In this paper, an efficient method to find cut in the MPEG stream data is proposed. For this purpose, histogram difference and pixel difference is considered as a noise signal. The signal is then filtered out by a median filter to make the frame difference larger. The frame difference obtained in this way is classified into cut frame and non-cut frame by the 2-means clustering without using any threshold value. To improve the classification ratio, a back-propagation neural network is constructed, where outputs of 2-means clustering are used as the inputs of the network. The simulation results demonstrate the performance of the proposed methods.

• 센서학회지
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• 제12권6호
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• pp.289-297
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• 2003

본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, $\theta$, $\gamma$를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한파. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징플로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.

• 해부∙생물인류학
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• 제31권4호
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• pp.133-142
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• 2018

조직표본의 실제적인 3차원 구조에 대한 정보를 3차원 조직학이라고 하였다. 무른 성분들이 섞여 있고, 물을 포함 하고 있는 조직 내부의 미세구조의 3차원적 분석을 위해 방사광의 X선을 광원으로 하는 위상대조 미세단층 촬영이 활용되고 있다. 하지만, X선 위상대조영상 분석에서 물을 포함하고 있는 조직에서는 위상대조가 제대로 구현되지 않다는 것을 알게 되었다. 이러한 현상을 해결하기 위해 다양한 방법들을 적용하였으며, 표본을 얼렸을 때 위상대조가 강화된다는 사실을 확인하였다. 방사광 전파위상대조 동결미세단층촬영은 포항가속기연구소 X선 영상빔라인에서 수행하였다. 표본을 동결상태로 유지하면서 $0.18^{\circ}$ 간격으로 $180^{\circ}$ 회전하였으며, 표본을 통과한 X선에 의해 섬광기에 맺힌 영상을 광학렌즈로 확대하여 CCD카메라로 모았다. 각 표본 전체 투사영상을 OCTOPUS 소프트웨어로 재구성하여 2차원 단면영상으로 만들고, Amira 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상으로 재구성하였으며, 단면영상에서 각 구조에 대한 구역화와 랜더링 작업을 수행하였다. 물에 의한 위상대조 방해 영향을 줄이기 위해 표본을 얼렸을 때 위상대조는 강화되었으나 동결팽창에 의한 조직변형이 관찰되었다. 표본을 막힌 공간에 넣고 주위를 포매제로 채워 급속냉동 동안 표본이 압박되도록 하였을 때 위상대조의 강화와 동결팽창에 의한 조직변형을 줄일 수 있었다. 결론적으로, 생체조직 내부 미세구조의 비파괴, 고해상도 3차원 영상분석에 있어 조직표본을 동결포매제로 포매 후 급속냉동하고, 방사광에서 방출되는 X선을 광원으로 하는 전파위상대조 동결미세단층촬영법은 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 기대한다.