기존의 고출력 광원들이 환경문제 등으로 외국에서 규제대상으로 지정되고 있는 가운데고체 상태의 광원인 Light-emitting diode (LED)는 기존의 광원에 비해 에너지 절감효과 크기 때문에 인해 널리 사용되고 있는 추세이다. 대부분의 백색 LED의 경우 청색 LED에 황색 형광체를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 이의 경우 빛의 흡수와 재방출 과정에서 생기는 에너지 변환손실의 문제가 불가피하다. 또한, 두 종류의 색을 섞어서 나타나는 낮은 연색성의 문제가 있고 사용할 수 있는 형광체의 종류와 조합도 일본 등 해외에 출원된 특허권으로 연구개발에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 형광체를 사용하지 않는 단일 백색 LED를 개발을 위하여 극성과 반극성을 조합한 구조를 연구하였다. Photo-lithography를 이용하여 다양한 크기와 구조의 홀 패턴을 얻을 수 있었으며, metal organic chemical vapor deposition을 이용하여 다양한 형태의 피라미드 구조를 성장할 수 있었다. 패턴의 홀 크기와 홀 사이의 간격을 조절하면서 성장을 진행 하였고, 그 결과 pyramid와 truncated pyramid 모양의 GaN 구조를 성장할 수 있었다. [그림 1] Pyramid 구조의 반극성 면과 truncated pyramid 구조의 극성 면사이의 성장속도 차이 때문에 양자우물의 두께가 달라짐을 확인하였다. 이로 인해 양자구속효과가 달라져 다른 파장의 발광을 기대할 수 있었다. 뿐만 아니라 In의 확산거리가 Ga보다 길어서 홀사이 간격을 달리하면 In조성비가 달라지는 효과가 있음을 확인하였고 다양한 홀 사이 간격으로부터 각기 다른 파장의 발광을 얻을 수 있었다. 파장을 조금 더 상세하게 분석하기 위하여 Photoluminescence과 Cathodoluminescence을 사용하였다. 이로써 여러 파장을 발광하는 패턴을 섞어 넓은 영역의 발광 스펙트럼을 만들었다. 특히 패턴을 섞는 방법도 홀과 에피 구조를 섞는 방법, 크기가 다른 홀 패턴을 배열하는 방법등 다양히 하며 가장 좋을 패턴을 연구하였다. 그리하여 최적의 패턴과 구조, 성장조건을 찾아 백색의 CIE 좌표값을 얻을 수 있었다.
X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.
홀로그램 피라미드는 플로팅 홀로그램의 응용으로, 착용형 장비 없이 다각도에서 3D 홀로그램을 감상할 수 있게 하는 장치이다. 저렴하고 제작이 간단하다는 장점으로 교육, 프로토타이핑, 쇼케이스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 데스크톱형 홀로그램은 기존의 홀로그램 피라미드의 크기를 키워 더욱 선명하고 크게 홀로그램을 감상할 수 있게 하였다. 하지만 다각도에서 홀로그램 피라미드를 감상할 수 있음에도 불구하고, 피라미드의 각각의 면이 이어지는 곳에서 홀로그램을 감상할 경우, 홀로그램이 끊기거나 왜곡되는 현상이 있다. 뿐만 아니라, 기존 홀로그램 피라미드에 투사되는 영상은 단순히 각각의 면에 홀로그램을 90도씩 회전시킨 4개의 뷰를 투사하도록 제작되어 있기 때문에, 사용자가 다양한 각도에서 홀로그램을 감상하더라도 4개의 각도에서 바라본 뷰 밖에 보지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 위치를 추적하여 사용자의 시선 각도에 해당하는 홀로그램 영상을 생성 후, 역으로 왜곡하여 투영된 홀로그램이 왜곡되지 않는 방법을 제안하고, 기존의 홀로그램 피라미드 영상을 사용한 결과와 새롭게 제안한 방법을 적용한 결과를 비교 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4439-4455
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2021
Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.
Han, Hyejin;Park, Bomi;Park, Bohyun;Park, Namsoo;Park, Ju Ok;Ahn, Ki Ok;Tak, Yang Ju;Lee, Hye Ah;Park, Hyesook
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제51권3호
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pp.163-168
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2018
Objectives: Due to their developmental characteristics, adolescents have a higher probability than other age groups of experiencing injuries caused by accidents, violence, and intentional self-harm. The severity and characteristics of injuries vary by the intentionality and mechanism of injury; therefore, there is a need for a national-level estimate of the scale and the severity of injuries in adolescents that takes these factors into account. Methods: By using data from the Emergency Department-based Injury In-depth Surveillance Data, National Emergency Department Information System, the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey, and cause of death statistics, we calculated the emergency department (ED) visit rate, hospitalization rate, and death rate of injuries per 100 000 adolescents for each injury mechanism. The calculated rates were used to generate the injury pyramid ratio (ratio of death rate to hospitalization rate to ED visit rate) to visualize the scale and the severity of the injury. Results: The mortality rate in adolescents due to injury was 10/100 000; the corresponding rates for hospitalization and ED visits were 1623 and 4923, respectively, resulting in an injury pyramid ratio with the general pyramid form, with a 1:162:492 ratio of deaths to hospitalizations to ED visits. The mortality rate due to suicide/intentional self-harm was 5/100 000, while 35 were hospitalized for this reason and 74 made ED visits. The pyramid ratio of 1:7:15 for intentional self-harm/suicide showed a steep pyramidal form, indicating considerable lethality. The mortality rate due to motor vehicle collisions (MVCs) was 3/100 000; 586 were hospitalized for this reason, while 1023 made ED visits. The pyramid ratio of 1:195:341 for MVCs showed a gradual pyramid form, indicating that the lethality was low and the scale of injury was high. Conclusions: The main categories of injuries in adolescents were visualized in pyramid form, contributing to an understanding of the scale of each injury by mechanism in terms of levels of death, hospitalization, and ED visits. These findings will be helpful for understanding how to prioritize injuries in adolescents.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지이다. 본 논문에서는 피라미드 그래프의 각 계층을 구성하고 있는 기반 그래프로서의 정방형 메쉬 그래프의 간선들을 두개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 메쉬 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층 내에서 서로 이웃하는 관계인지 아니면 공유하는 관계인지에 따라서 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라는 이름으로 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어질 수 있다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 숨김으로써 NPC-간선들에만 초점을 맞출 수 있도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 논문에서는 $2^n\times2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3*(2^{2n-2}-2^{n-1})$임을 분석한다. 이 결과를 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 n-차원 피라미드 내에서 헤밀톤 사이클에 포함가능한 NPC-간선의 최대 개수가 $4^{n-1}-3*2^{n-1}$-2n+7 임을 증명한다.
Inthis paper, we investigate the compatible coding technique, which receives much interest ever since the introduction of HDTV. First, attempts have been made to analyze the theoretical transform coding gains for various hierarchical decomposition techniques, namely subband, pyramid and DCT-based decomposition techniques. It is shown that the spatical domain techniques proide higher transform coding gains than the DCT-based coding technique. Secondly, we compare the performance of these spatial domain techniques, in terms of the PSNR versus various rate allocations to each layer. Based on these analyses, it is believed that the pyramid decomposition is more appropriate for the compatible coding. Also in this paper, we propose a hybrid prediction pyramid coding technique, by combining the spatio-temporal prediction in MPEG-2[3] and the adaptive MC(Motion Compensation)[1]. In the proposed coding technigue, we also employ an adaptive DCT coefficient scanning technique to exploit the direction information of the 2nd-layer signal. Through computer simulations, the proposed hybrid prediction with adaptive scanning technuque shows the PSNR improvement, by about 0.46-1.78dB at low 1st-layer rate(about 0.1bpp) over the adaptive MC[1], and by about 0.33-0.63dB at high 1st-layer rate (about 0.32-0.43bpp) over the spatio-temporal prediction[3].
In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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