• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.188-210
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• 2022

As a promising technique to support tremendous numbers of Internet of Things devices and a variety of applications efficiently, mobile edge computing (MEC) has attracted extensive studies recently. In this paper, we consider a MEC-assisted peer-to-peer (P2P) mobile communication system where MEC servers are deployed at access points to accelerate the communication process between mobile terminals. To capture the tradeoff between the time delay and the energy consumption of the system, a cost function is introduced to facilitate the optimization of the computation and communication resources. The formulated optimization problem is non-convex and is tackled by an iterative block coordinate descent algorithm that decouples the original optimization problem into two subproblems and alternately optimizes the computation and communication resources. Moreover, the MEC-assisted P2P communication system is compared with the conventional P2P communication system, then a condition is provided in closed-form expression when the MEC-assisted P2P communication system performs better. Simulation results show that the advantage of this system is enhanced when the computing capability of the receiver increases whereas it is reduced when the computing capability of the transmitter increases. In addition, the performance of this system is significantly improved when the signal-to-noise ratio of hop-1 exceeds that of hop-2.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.51-61
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• 2006

말뚝-지반의 상호거동과 다양한 설계변수들의 불확실성을 고려한 축하중을 받는 단말뚝의 위험도를 정량화하기 위하여 효율적이고 정확한 복합 신뢰성해석 기법이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 신뢰성해석 기법은 응답면기법, 유한차분법, 일차신뢰도법과 반복 선형보간기법의 개념들을 지능적으로 결합하였다. 단말뚝-지반계의 확정적 해석을 위해서 하중전이법과 유한차분법을 통합하였다. 하중조건, 말뚝의 재료와 단면특성, 그리고 지반특성과 관련된 불확실성을 명확하게 고려하였다. 말뚝과 지반의 사용성 한계상태 및 강도 한계상태에 대한 위험도를 평가하였다. 축하중을 받는 사실적인 말뚝-지반계의 안전성평가에 대한 제안기법의 적용성, 정확성 및 효율성을 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교함으로써 검증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권3호
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• pp.968-980
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• 2023

The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.

• 핵의학기술
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• 제21권2호
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• pp.31-36
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• 2017

최근 PET/CT 장비의 성능의 발전과 다양한 기법의 개발로 민감도와 해상도등 영상 품질을 개선할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 GE사의 Discovery IQ 장비의 Q.Clear (a fully convergent iterative reconstruction) 기법을 이용하여 영상의 질 향상에 유용성이 있는지 알아보고자 한다. 장비는 Discovery IQ (GE Healthcare, MI, USA)를 사용하였다. NEMA IEC Body Phantom의 배후방사능과 열소 체적(10 mm, 13 mm, 17 mm, 22 mm)의 비를 1:4로 하고 3분간 촬영하여 VPHDs (VUE Point High-Definition SharpIR)와 Q.Clear의 대조도를 비교 분석하였다. PET/SPECT Performance Phantom에 $^{18}F-FDG$를 187 MBq을 주입 후 4분간 촬영하여 해상도와 균일도를 비교 분석하였다. 그리고 100명의 임상 환자에서 질환의 종류와 상관없이 2 cm 미만의 작은 병소의 SUVmax를 측정하여 t-test 통계분석하였다. NEMA IEC Body Phantom에서 VPHDs와 Q.Clear의 대조도가 $63.6{\pm}5.7%$, $75{\pm}4.8%$로 나왔고 PET/SPECT Performance Phantom에서 해상도는 VPHDs가 9.2 mm, Q.Clear가 7.3 mm로 나왔다. 균일도는 Q.Clear가 10.8% 더 우수하였다. 임상 환자의 t-test 통계 결과 p-value가 0.021로 유의한 차이가 있었다. 임상환자에서 SUVmax는 Q.Clear에서 높게 측정 되었으며, 신호대 잡음 비도 우수하였다. 이는 부분체적효과의 영향을 줄였기 때문으로 볼 수 있다. Phantom test와 임상 환자의 결과 모두 Q.Clear를 적용 하였을 때 영상품질이 향상된 것을 확인하였다. 이러한 영상 품질 향상은 병소를 더욱 정확하게 발견할 수 있고 나아가 선량저감과 환자평가 그리고 영상 분석 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.252-259
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• 2011

심장 CT 검사시 적응식 통계적 반복 재구성법을 이용하여 체질량 지수에 따른 관전압 변화에 대한 방사선 피폭선량에 대하여 알아보고자 하였다. 심장 CT 검사를 시행 받은 환자를 BMI에 따른 관전압에 따라 네 개의 군으로 나누어[A군(n=20), Non-ASIR, BMI < 25, 100 kVp; B군(n=20), Non-ASIR, BMI > 25, 120 kVp; C군(n=20), 40% ASIR BMI < 25, 100 kVp; D군(n=20), 40% ASIR, BMI > 25, 120 kVp] 대동맥 중심부와 우관상동맥, 좌전하행동맥에 관심영역을 설정 한 후 CT값(number)측정하여 평균값과 표준편차를 분석하였다. 영상 잡음은 A군과 C군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, A군이 C군보다 노이즈가 유의하게 높았다(group A, 494 ${\pm}$ 32 HU; group C, 482 ${\pm}$ 48 HU: P<0.05). 또한, B군과 D군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, B군이 D군보다 노이즈가 유의하게 높았다(group B, 510 ${\pm}$ 45 HU; group D, 480 ${\pm}$ 82 HU: P<0.05). 영상의 정성적 분석에서 관상동맥 분절별로 임상평가 한 결과 평균값은 A군은 4.13${\pm}$0.2, B군은4.18${\pm}$0.1, C군은 4.1${\pm}$0.2, D군은 4.15${\pm}$0.1로 A군, B군, C군, D군 모두 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(P>0.05), 모든 군에서 진단에 적절한 영상을 보였다. 피폭선량은 A군은 8.6${\pm}$0.9, B군은 14.9${\pm}$0.4, C군은 5.8${\pm}$0.5, D군은 10.1${\pm}$0.6 mSv 로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.169-176
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• 2012

본 논문에서는 전계 적분 방정식 (Electric Field Integral Equation: EFIE)을 사용하는 모멘트 법의 저주파 오차(low frequency breakdown) 문제를 해결하기 위한 방법으로 루프-스타(loop-star) 기저 함수를 사용하였다. 또한, 모멘트 법의 해를 계산하기 위하여 conjugate gradient method(CGM)과 같은 반복법을 적용할 경우 반복 횟수를 줄이기 위한 기법으로 p-Type Multiplicative Schwarz preconditioner(pMUS)를 이용하였다. 헬름홀쯔 정리(Helmholtz theorem)에 기반한 루프-스타(loop-star) 기저 함수와 주파수 정규화 기법을 이용하여 전계 적분 방정식에서 Rao-Wilton-Glisson(RWG) 기저 함수를 사용하였을 때 발생하는 저주파 오차(low frequency instability) 문제를 해결할 수 있다. 하지만, RWG 기저 함수를 비발산(solenoidal) 성분과 비회전성(irroatational) 성분으로 분해함으로써 발생하는 행렬 방정식의 높은 조건 수(condition number)로 인하여 CGM과 같은 반복법을 사용할 경우 해를 계산하기 위하여 많은 반복 횟수가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 pMUS 전제 조건 기법을 이용하여 CGM의 반복 횟수를 줄였다. 수치 해석 결과, pMUS와 같은 희소성(sparsity)을 가진 블럭 대각 전제 조건(Block Diagonal Precondtioner: BDP)과 비교하였을 때 pMUS는 BDP보다 빠르게 해를 계산할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2594-2603
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• 1997

본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.156-170
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• 2006

지형분석에서 최대가시권역 확보 문제는 지리정보시스템 (GIS)의 가시권 분석에서 가장 널리 활용되어 오고 있는 공간분석 방법이다. 그러나 한정된 자원과 제약 조건하에서 최대 가시권역을 확보하는 지점을 탐색하는 공간 문제는 연산 과정이 복잡하고 이미 개발된 알고리즘의 경우, 본 연구의 알고리즘과 차이가 있고 최대가시권역 문제 해결에 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최대 가시권역 문제를 GIS상의 공간 최적화 문제의 하나로 정의하고 이를 해결하기 위하여 전통적인 시설물 입지 분석 알고리즘과 새로운 탐색 방법으로 일반적으로 비공간적 최적화 문제를 위해 개발, 제안되어 온 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법을 가시권 분석 문제에 적합하도록 개발하여 적용하였다. 이들 알고리즘의 적용 가능성과 성능 비교를 위해서 본 논문에서는 다양한 탐색 조건에 대한 각 알고리즘간의 가시권의 해 (visibility solution)를 비교하고, 알고리즘의 탐색 안정성 (algorithmic consistency of solution values)을 통해서 최대가시권역 탐색에 적합한 기법들의 특징을 살펴보고자 하였다. 비교 결과, 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법의 상대적 우수성과 GIS가시권 분석의 활용 가능성이 발견되었고, 향후 복잡하고 복합적인 최대 가시권역 분석을 위해서 보다 향상된 탐색 알고리즘 개발의 필요성과 이를 통한 차세대 GIS가시권 공간분석 기법 개발을 제안하고자 하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제20권1호
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• pp.44-52
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• 2016

Purpose: To quantitatively and qualitatively compare fat-suppressed MRI quality using iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation (IDEAL) with that using frequency selective fat-suppression (FSFS) T2- and postcontrast T1-weighted fast spin-echo images of the head and neck at 3T. Materials and Methods: The study was approved by our Institutional Review Board. Prospective MR image analysis was performed in 36 individuals at a single-center. Axial fat suppressed T2- and postcontrast T1-weighted images with IDEAL and FSFS were compared. Visual assessment was performed by two independent readers with respect to; 1) metallic artifacts around oral cavity, 2) susceptibility artifacts around upper airway, paranasal sinus, and head-neck junction, 3) homogeneity of fat suppression, 4) image sharpness, 5) tissue contrast of pathologies and lymph nodes. The signal-to-noise ratios (SNR) for each image sequence were assessed. Results: Both IDEAL fat suppressed T2- and T1-weighted images significantly reduced artifacts around airway, paranasal sinus, and head-neck junction, and significantly improved homogeneous fat suppression in compared to those using FSFS (P < 0.05 for all). IDEAL significantly decreased artifacts around oral cavity on T2-weighted images (P < 0.05, respectively) and improved sharpness, lesion-to-tissue, and lymph node-to-tissue contrast on T1-weighted images (P < 0.05 for all). The mean SNRs were significantly improved on both T1- and T2-weighted IDEAL images (P < 0.05 for all). Conclusion: IDEAL technique improves image quality in the head and neck by reducing artifacts with homogeneous fat suppression, while maintaining a high SNR.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.