• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.478-480
• /
• 2002

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.574-576
• /
• 2022

최근 여러 분야에서 그래프 신경망(graph neural network, GNN)이 활발히 연구되고 있다. 하지만 지금까지 대부분의 GNN 연구는 단일 GNN 모델의 성능을 향상하는 데 집중되었다. 본 논문에서는 앙상블(ensemble) 기법의 대표적 기법인 그래디언트 부스팅(gradient boosting)을 이용하여 GNN의 앙상블 모델을 만드는 방법을 제안한다. 제안 방법은 앞서 만들어진 GNN의 오차를 경사 하강법(gradient descent)을 이용하여 감소시키는 방향으로 다음 GNN을 생성한다. 이 과정을 반복하여 GNN의 최종 앙상블 모델을 얻는다. 실험에서 GNN의 대표적인 모델인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 제안 방법을 적용하여 앙상블 모델을 생성한 결과, 단일 GCN 모델에 비해 노드 분류 정확도가 11.3%p까지 증가하였음을 확인하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제9권2호
• /
• pp.11-20
• /
• 2010

본 연구에서는 국내에서 사용하고 있는 연직배수재의 통수능시험 평가방법과 국내 관련 시방기준들을 고찰하고 연직배수재통수능 시험시 결과에 영향을 미치는 인자로 동수경사 변화에 따른연직배수재의 통수능 시험 결과를 분석하였다. 국내 연직배수재의 통수능 평가시험방법으로 기존 Delft 방법에 근거한 KS K 0940(2008)이 최근 한국표준으로 등재되었으며, 이 시험방법을 사용하는 경우 동수경사의 변화에 따라 연직배수재의 통수능의 차이가 크게 나타날 가능성이 있는 것으로 확인되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.96-101
• /
• 2011

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.535-544
• /
• 2023

본 논문에서는 희망하는 빔포밍을 실현하기 위하여 LMS 알고리즘(반복법)을 이용하는 경우에 반복 계산과정에서 무게 분포를 조절하기 위한 기울기 벡터의 계산법(해석적인 방법, 중앙유한차분법)이 적응 빔포밍에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 임의로 설정한 빔폭을 갖는 준이상 빔과 회전 빔, 그리고 멀티 빔을 예로 하여 검토하였다. 수치 실험은 적응 빔포밍 시스템에 임의의 초기치와 시행착오를 거쳐서 설정한 적절한 값의 스텝 파라미터를 두 계산법에 동일하게 적용하고, 기울기 벡터의 계산을 위한 두 가지 방법을 이용하여 적응성과 오차를 평가하는 목적 함수의 수렴 특성 등을 비교하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.279-285
• /
• 2013

본 논문에서는 기존의 global soft decision 기법에서 음성 부재 확률을 구할 때의 음성 부재와 존재에 대한 a priori 확률값의 비(q)에 스펙트럼 변이 기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성 부재 확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 고정된 q 값을 사용하였지만, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정된 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재 여부와 스펙트럼 변이 값의 상태 조건에 따라 적응적으로 q 값이 가변되도록 하여 음성 부재 확률을 향상시키는 기법이다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 ITU-T P.862 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 스펙트럼 변이 기법을 적용한 방법이 기존의 global soft decision 방법보다 향상된 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권3호
• /
• pp.197-204
• /
• 2006

이동 통신의 급속한 발전으로 고품질 영상 서비스가 요구됨에 따라 이동 통신 환경과 같은 에러에 노출된 채널환경 하에서 고품질 영상 서비스를 제공하기 위한 에러 복원 기술의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 H.264 화면간(Inter) 프레임에서의 채널 에러에 대한 보완 방법으로 기울기 벡터를 이용한 강화된 BMA(Boundary Matching Algorithm) 방법을 제안 한다. 일반적인 BMA 방법은 후보블록과 인접블록에 대해 차분을 계산할 때, 인접한 픽셀들의 차분의 합을 구한다. 이는 인접한 픽셀들이 대체적으로 같다는 가정에서 이루어지나 실제 영상에서는 기울기가 존재하게 되고 인접한 픽셀들은 특정한 방향으로 픽셀값이 증가하거나 감소하게 된다. 본 논문에서는 이러한 영상에서의 기울기를 고려한 정확한 차분방법을 개발하여 이를 적용한 영상복원을 시도한다. 채널 에러로 손실된 영상에 제안 방법을 적용한 결과 기존에 적용된 방법에 비해 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상된 영상을 획득할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1989년도 춘계학술대회
• /
• pp.51-54
• /
• 1989

지난 몇년동안 생체에서의 MR 스펙트로 스코피(Mangetic Resonance Spectroscopy)를 위하여 ISIS, VSE, SPARS, STEAM 등과 같은 여러 체적 선택의 방법이 연구되어 왔다. 그러나 이들 3차윈 체적 선택의 방법은 여러 RF 펄스를 사용하여야 되었으며 상대적으로 오랜시간 동안의 RF여기시간(Radio frequency excitation time) 때문에 T1과 T2 감소효과의 영향을 크게 받았다. 본 논문에서는 3차원의 체적을 선택하기 위하여 단일 RF펄스의 사용을 제안하고 있는데, 이 방법은 원통형 체적을 선택하기 위한 방사형 경사 코일 (a radial gradient coil) 방법과 진동자계 (oscillating selection gradient) 방법을 결합하고 있다. 이렇게 하므로 단일 RF 펄스만을 사용하여 체적 선택 시간을 최소화하여 여러 RF 펄스를 사용할 경우 발생하는 파생적인 에코 신호(echo signal)를 피할 수 있었다. 제안된 방법에 의한 실험적 연구결과로서 펜톰(phantom)에 대하여 선택된 체적에 대한 영상과 스펙트럼 (spectrum)을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.2-4
• /
• 2021

분산된 환경에서 머신 러닝의 학습 가중치를 공유하여 학습하는 방법은 훈련 데이터를 직접 공유하는 것이 아니기 때문에 안전한 것으로 여겨졌다. 하지만, 최근 연구에 따르면 악의적인 공격자가 공유된 가중치를 분석하여 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 있는 취약점이 발견되었다. Gradient Leakage Attack은 이러한 취약점을 이용해 훈련 데이터를 복원하는 공격 기법이다. 본 연구에서는 개별 장치에서 학습을 진행하고 가중치를 서버와 공유하는 학습 환경인 연합 학습 환경에서 해당 공격을 방어하기 위해 이산 코사인 변환에 기반한 이미지 변환 기법을 제시한다. 실험 결과, 우리의 이미지 변환 기법을 적용하면 공유된 가중치로부터 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 없다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
• /
• 제56권2호
• /
• pp.95-100
• /
• 2013

현재 토양 생태에서 토양미생물은 유기물 분해, 질소 순환, 식물의 질소 이용 등 중요한 역할을 하고 있어, 토양 내 미생물 다양성을 분석하기 위한 연구는 지속적으로 진행되어 오고 있다. 본 연구에서는 논 토양의 미생물 생태 다양성을 조사하기 위한 효과적인 방법으로 denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE)를 적용하고자 본 연구를 수행하였다. 논 토양 미생물의 DNA를 분리하기 위하여 lysis buffer method, skim milk bead method, sodium phosphate buffer method, Epicentre SoilMaster DNA extraction kit (Epicentre, USA), Mo Bio PowerSoil kit (Mo Bio, USA)를 이용하여 토양 내 gDNA 최적 추출방법을 확인하였다. 그 결과 Mo Bio PowerSoil kit를 사용하였을 때 Shannon 다양성지수가 세균 3.3870, 진균 3.6254으로 미생물 다양성 분석시에 가장 효과적이었다. DGGE 분석을 위한 조건은 세균의 경우 6% polyacylamide gel, 45-60% denaturing gradient였고, 진균의 경우 6% polyacrylamide gel, 45-80% denaturing gradient에서 최적 분석조건을 보였다. 위의 분석법을 적용하여 논 토양내의 미생물 군집의 변화를 살펴보면 시간의 변화 요인에 의해 미생물 변화가 일어나는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 사용된 DGGE 분석법을 통해 논토양 미생물의 분석 가능성을 제시 할 수 있었다.