본 연구에서는 마취 단계에서 마취 심도 평가를 위한 파라미터 추출을 수행하였다. 연구대상은 평균 나이 $42{\pm}9.13$세, 신체등급 분류상 1 또는 2 등급에 속하는 산부인과 수술 환자를 선택하였다. 투약제로는 Enflurane으로 전신 마취를 시행하였다. HRV 신호는 ECG 신호로부터 R 피크치 검출 알고리즘에 의해 획득 되었다. HRV 데이터는 전처리 단계를 거쳤고, 마취 단계별 마취심도 평가 파라미터를 개발하기 위하여 마취단계를 마취 전, 마취유도, 수술중, 각성, 마취 후 등으로 구분하여 시행하였다. 본 연구에서는 마취단계에서 웨이브렛 변환을 이용한 HRV신호 분석 알고리듬이 제안되었다. 세 종류의 웨이브렛 함수를 적용한 PSD 분석 결과 마취 단계에 따라 모두 비슷한 양상을 나타내었으나, 이들 중 Daubeches 10의 실험 결과가 보다 양호하게 관측되어 마취 단계별 마취심도를 평가할 수 있는 특징 파라미터로서 가장 적절하다는 판단하였다.
본 논문에서는 최근 발표된 멱승방법인 나눗셈 체인을 적용한 새로운 모듈로 멱승기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 나눗셈 체인은 제수(divisor) d=2 또는 $d=2^I +1$ 과 그에 따른 나머지(remainder) r을 이용하여 지수 I를 새롭게 변형하는 방법으로 전체 멱승 연산이 평균 약 1.4$log_2$E 번의 곱셈으로 가능한 알고리즘이다. 이것은 Binary Method가 하드웨어 구현 시 항상 worst case인 $2log_2$E의 계산량이 필요한 것과 비교할 때 상당한 성능개선을 의미한다. 전체 구조는 파이프라인 동작이 가능한 선형 시스톨릭 어레이 구조로 설계하였으며, DG(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 k비트의 키 사이즈에 대해 두 개의 k 비트 프레임이 k/2+3 개의 PE(Processing Element)로 구성된 두 개의 곱셈기 모듈을 통해 병렬로 동시에 처리되어 100% 처리율을 이루게 하였다. 또한, 규칙적인 데이터 패스를 가질 수 있도록 나눗셈체인을 새롭게 코딩하는 방법을 제안하였다. ASIC 구현을 위해 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 이용해 합성한 결과 최장 지연 패스는 4.24ns로 200MHz의 클럭이 가능하며, 1024비트 데이터 프레임에 대해 약 140kbps의 처리속도를 나타낸다. 복호화 시에는 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용하여 처리속도를 560kbps로 향상시켰다. 전자서명의 검증과정으로 사용되기도 하는 암호화 과정을 수행할 때 공개키 E는 3,17 혹은 $2^{16} +1$의 사용이 권장된다는 점을 이용하여 E를 17 비트로 제한할 경우 7.3Mbps의 빠른 처리속도를 가질 수 있다.
본 논문에서는 반복적 구성 기법과 관전류 노출자동조절 기법이 영상의 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상(coronary computed tomography angiography, CCTA)을 대상으로 팬텀 실험에 기반하여 평가하고자 한다. 이를 위하여 미국 의학물리학회(American Association of Physics in Medicine) 표준의 성능 평가 팬텀을 320 다중검출열 CT로써 촬영하였다. 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp의 관전압에 있어서, 관전류 노출자동조절 기법은 저선량 목표 표준편차(SD=44)와 고선량(목표 표준편차=33)의 두 가지 설정으로써 촬영하였다. 재구성 변수로서는 필터보정 역투영(FBP)와 반복적 재구성 방법을 설정하여, 전부 12개의 재구성 영상을 획득하였다(12=3 (80, 100, 120 kVp)${\times}2$ (저선량(목표SD=44), 고선량(목표SD=33))${\times}2$ (필터보정역투영, 반복적 재구성). 영상의 화질은 잡음의 세기(표준편차), 변조전달함수, 대조대잡음비(CNR)에 의하여 평가하였으며, 관전압과 관전류 노출자동조절 기법에서의 목표 선량과 대소 및 재구성 기법의 선택이 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관찰하였다. 반복적 재구성 기법은 필터보정역투영 기법보다 영상 잡음을 대폭 감소시켰으며 이는 저선량의 경우 더욱 뚜렷하였다. 즉, 잡음의 세기는 관전류 노출자동조절의 설정이 고선량 (목표SD=33)과 저선량(목표SD=44)인 경우, 각각 평균 38%와 평균 46% 감소하였다. 반복적 재구성 기법에 의하여, 변조전달 함수에 의한 공간적 해상도의 평가에 있어서 미약한 감소를 보였으나, 이로써 잡음 저감과 대조대잡음비(CNR)에 있어서의 현저한 개선을 상쇄할 정도의 영향에는 미치지 못 하였다. 결과적으로, 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상의 획득에서 있어서, 반복적 재구성 기법과 관전류 노출자동조정 기법을 동시에 사용하는 것은 영상의 화질을 개선하면서 공간적 해상도의 저하 등 그 부작용은 최소화함으로써, 합리적으로 획득 가능한 한 최소한의 선량 (ALARA)의 원칙에 충실한 실제 임상적 효과를 의미한다고 기대할 수 있다.
선택적 촉매환원법은 산업 설비에서 분사되는 배기가스의 탈질 과정에 유용한 방법이다. 촉매 층 입구에서의 암모니아-질소산화물의 혼합비 분포는 탈질 과정에서 중요하다. 본 연구에서는 전산해석 기법을 이용하여 탈질설비의 입구 배기가스 내 질소산화물의 유동 분포에 따른 암모니아 분사 노즐의 유량을 조절하여 NH3/NO 몰 비의 균일도를 개선하였다. 출구 X/H = 3 지점에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 균일, 포물선, 상향 솔림, 임의 등 4가지 입구 유동 형태에 대해 8개의 분사 노즐의 암모니아 분사 유량을 도출하였다. 정상상태의 비압축성 점성 이차원 유동장 해석을 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS-FLUENT에 k-𝜖 난류모델을 적용하였다. 본 해석의 결과, 입구 배기가스의 유동 형태 별로 9.58%에서 80.0% 의 몰 비 개선 효과를 나타내었다.
본 논문에서는 2차원 동영상을 normalized cut과 optical flow를 이용하여 3차원 동영상으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 특정 디스플레이 장치와 특정 동영상 포맷에 국한되지 않는 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 2차원 동영상의 3차원 변환을 위하여 먼저 영상을 객체로 분할하고, 분할된 객체의 깊이를 추정하는 방법을 사용하였다. Normalized cut은 영상분할의 한 방법으로, 본 연구에서는 연산속도 향상을 위하여 기존 방법에 watershed 알고리즘을 적용하였고, 정확도 향상을 위하여 가중치에 optical flow를 추가하였다. Normalized cut을 이용하여 분할된 영상의 깊이 정보를 추정하기 위하여 optical flow를 이용하였다. Optical flow의 차이를 통해 정의할 수 있는 가려진 영역의 분할 영상 변화를 통해 순서적 깊이 정보를 추정한다. 추정된 순서적 깊이를 보정하기 위해 optical flow의 절대적 크기를 이용해 운동시차로 상대적 깊이를 추정하였다. 최종적으로 추정된 깊이 정보는 순서적 깊이와 상대적 깊이의 곱을 평균 optical flow로 나누어, 순서적 깊이의 차이를 보정하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여 2차원 동영상을 3차원 동영상으로 변환하여 깊이 정보가 추정됨을 확인하였다.
본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.
H.264/AVC에서는 인트라 예측과 인터 예측의 움직임 추정은 전체 압축 시간의 70 ~ 80%를 차지하게 된다. 다양한 부호화 기술을 이용하여 압축 효율은 높아지지만 복잡도가 증가하여 부호화 시간이 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 H.264 부호화 과정 중 화질 손실을 최소한으로 줄이면서 소모되는 시간을 단축시키는 인트라 예측의 블록크기 결정방법과 모드 결정방법을 제안하고자 한다. 추가적으로 계산량을 줄이기 위해 인터 예측의 움직임 추정을 위해 적응적으로 탐색방법을 결정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 실험을 통해 화질의 열화와 계산량을 측정하기 위해서 PSNR과 인트라 예측 및 인터 예측 계산 시 소모되는 시간을 알아보았다. 그 결과, 3가지 방법을 모두 사용 했을 때, 기존의 H.264방법과 비교하여 화질은 거의 비슷하게 유지하면서 실험한 모든 영상의 경우 모든 프레임에서 평균 500 ~ 600ms정도의 부호화 시간이 단축됨을 보였다.
압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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