• Title/Summary/Keyword: Q분석 기법

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Usefulness of Acoustic Noise Reduction in Brain MRI Using Quiet-T2 (뇌 자기공명영상에서 Quiet-T2 기법을 이용한 소음감소의 유용성)

  • Lee, SeJy;Kim, Young-Keun
    • Journal of radiological science and technology
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    • v.39 no.1
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    • pp.51-57
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    • 2016
  • Acoustic noise during magnetic resonance imaging (MRI) is the main source for patient discomfort. we report our preliminary experience with this technique in neuroimaging with regard to subjective and objective noise levels and image quality. 60 patients(29 males, 31 females, average age of 60.1) underwent routine brain MRI with 3.0 Tesla (MAGNETOM Tim Trio; Siemens, Germany) system and 12-channel head coil. Q-$T_2$ and $T_2$ sequence were performed. Measurement of sound pressure levels (SPL) and heart rate on Q-$T_2$ and $T_2$ was performed respectively. Quantitative analysis was carried out by measuring the SNR, CNR, and SIR values of Q-$T_2$, $T_2$ and a statistical analysis was performed using independent sample T-test. Qualitative analysis was evaluated by the eyes for the overall quality image of Q-$T_2$ and $T_2$. A 5-point evaluation scale was used, including excellent(5), good(4), fair(3), poor(2), and unacceptable(1). The average noise and peak noise decreased by $15dB_A$ and $10dB_A$ on $T_2$ and Q-$T_2$ test. Also, the average value of heartbeat rate was lower in Q-$T_2$ for 120 seconds in each test, but there was no statistical significance. The quantitative analysis showed that there was no significant difference between CNR and SIR, and there was a significant difference (p<0.05) as SNR had a lower average value on Q-$T_2$. According to the qualitative analysis, the overall quality image of 59 case $T_2$ and Q-$T_2$ was evaluated as excellent at 5 points, and 1 case was evaluated as good at 4 points due to a motion artifact. Q-$T_2$ is a promising technique for acoustic noise reduction and improved patient comfort.

Comparison of Image Fusion Methods to Merge KOMPSAT-2 Panchromatic and Multispectral Images (KOMPSAT-2 전정색영상과 다중분광영상의 융합기법 비교평가)

  • Oh, Kwan-Young;Jung, Hyung-Sup;Lee, Kwang-Jae
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.28 no.1
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    • pp.39-54
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    • 2012
  • The objective of this study is to propose efficient data fusion techniques feasible to the KOMPSAT-2 satellite images. The most widely used image fusion techniques, which are the high-pass filter (HPF), the intensity-hue-saturation-based (modified IHS), the pan-sharpened, and the wavelet-based methods, was applied to four KOMPSAT - 2 satellite images having different regional and seasonal characteristics. Each fusion result was compared and analyzed in spatial and spectral features, respectively. Quality evaluation of image fusion techniques was performed in both quantitative and visual analysis. The quantitative analysis methods used for this study were the relative global dimensional error (spatial and spectral ERGAS), the spectral angle mapper index (SAM), and the image quality index (Q4). The results of quantitative and visual analysis indicate that the pan-sharpened method among the fusion methods used for this study relatively has the suitable balance between spectral and spatial information. In the case of the modified IHS method, the spatial information is well preserved, while the spectral information is distorted. And also the HPF and wavelet methods do not preserve the spectral information but the spatial information.

A Method to Reduce Spectral Distortion in the IHS Pan-sharpening Using Mean Filtering (평균 필터링을 이용한 IHS 영상융합 기법에서 분광 왜곡 감소를 위한 방법)

  • Lee, Jongseok;Choi, Kangseok;Wiratama, Wahyu;Sim, Donggyu;Oh, Seoungjun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.91-94
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    • 2017
  • 본 연구에서는 Component-Substitution (CS)기반 영상 융합 방법 중 가장 빠른 처리 속도를 보이는 IHS 기법의 분광 왜곡 현상을 해결하기 위하여 히스토그램을 통해 분광 왜곡 현상을 분석하고 평균 필터링을 통해 분광 왜곡 현상을 해결한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 아리랑 3 호로 촬영한 서울 지역 위성 영상에 IHS 방법과 제안하는 방법을 적용하여 주관적으로 비교하고 객관적으로는 Q4, SAM, ERGAS 의 지표를 사용하여 비교한다. 주관적 비교 결과 제안하는 방법이 분광 왜곡을 감소시킴을 보이며, 객관적 비교 결과 IHS 기법 대비 향상된 Q4, SAM, ERGAS 을 보인다.

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Packet Scheduling For Real-Time Video Transmission (실시간 비디오 전송을 위한 패킷 스케쥴링 기법)

  • 석용호;이융;최양희;박현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.130-132
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    • 2001
  • 현재 인터넷은 노력형 서비스(Best-effort service)만을 제공하며, 보장형 서비스(Guaranteed service)를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. MPEG1, MPEG4, H.263과 같은 실시간 비디오 데이터를 효과적으로 제공하기 위해서는 보장형 서비스를 필요로 하며, 세션 관리, 호 허용 제어, 패킷 스케쥴링과 같은 여러 가지 기술들이 필요하다. 기존에 주로 사용되고 있는 FIFO(First-in First-out)에 의한 큐잉 정책으로는 대역폭, 지연 시간과 같은 네트워크 자원을 사용자에게 보장해 줄 수 없다. 따라서 CBQ(Class Based Queuing), WFQ(Weight Fair Queuing)아 같은 공평 큐잉 기법들에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 WFQ와 같은 공평 큐잉 기법을, 실시한 비디오 패킷 전송에 효과적으로 사용하기 위한 방법(AWF2Q+)을 제안하였다. FIFO, WFQ, AWF2Q+의 서비스 품질(PSNR)에 대한 비교, 분석을 통해 제안한 알고리즘이 실시간 비디오 서비스의 품질(PSNR)을 향상할 수 있다는 것을 보였다.

Reinforcement Learning Approach for Resource Allocation in Cloud Computing (클라우드 컴퓨팅 환경에서 강화학습기반 자원할당 기법)

  • Choi, Yeongho;Lim, Yujin;Park, Jaesung
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.40 no.4
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    • pp.653-658
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    • 2015
  • Cloud service is one of major challenges in IT industries. In cloud environment, service providers predict dynamic user demands and provision resources to guarantee the QoS to cloud users. The conventional prediction models guarantee the QoS to cloud user, but don't guarantee profit of service providers. In this paper, we propose a new resource allocation mechanism using Q-learning algorithm to provide the QoS to cloud user and guarantee profit of service providers. To evaluate the performance of our mechanism, we compare the total expense and the VM provisioning delay with the conventional techniques with real data.

Estimation of regional Low-flow Indices Applicable to Unmetered Areas Using Machine Learning Technique (머신러닝 기법을 이용한 미계측지역에 적용가능한 지역화 Low-flow indices 산정)

  • Jeung, Se Jin;Kang, Dong Ho;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.39-39
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    • 2020
  • Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

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Optimum Evacuation Route Calculation Using AI Q-Learning (AI기법의 Q-Learning을 이용한 최적 퇴선 경로 산출 연구)

  • Kim, Won-Ouk;Kim, Dae-Hee;Youn, Dae-Gwun
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.24 no.7
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    • pp.870-874
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    • 2018
  • In the worst maritime accidents, people should abandon ship, but ship structures are narrow and complex and operation takes place on rough seas, so escape is not easy. In particular, passengers on cruise ships are untrained and varied, making evacuation prospects worse. In such a case, the evacuation management of the crew plays a very important role. If a rescuer enters a ship at distress and conducts rescue activities, which zones represent the most effective entry should be examined. Generally, crew and rescuers take the shortest route, but if an accident occurs along the shortest route, it is necessary to select the second-best alternative. To solve this situation, this study aims to calculate evacuation routes using Q-Learning of Reinforcement Learning, which is a machine learning technique. Reinforcement learning is one of the most important functions of artificial intelligence and is currently used in many fields. Most evacuation analysis programs developed so far use the shortest path search method. For this reason, this study explored optimal paths using reinforcement learning. In the future, machine learning techniques will be applicable to various marine-related industries for such purposes as the selection of optimal routes for autonomous vessels and risk avoidance.

A QFD-Based Comparison and Improvement of Service Quality for Records Centers of Public Institution (QFD 기반 공공기관 기록관 서비스 품질 비교 및 개선방안)

  • Lee, Su Jin;Oh, Hyo-jung
    • The Korean Journal of Archival Studies
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    • no.61
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    • pp.119-156
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    • 2019
  • The records centers service of public institutions helps efficient work activities of internal users, who actually do the work, and becomes the foundation for strengthening the competitiveness of the institution. Based on QFD technique, one of the quality control techniques, this study was intended to propose a plan to improve the quality of the records center service by analyzing and comparing the quality of the records center service of public institutions. To this end, as a follow-up study of Lee, Su-jin(2018), the research target was expanded to local governments to apply the QFD technique and reconstructed the HoQ based on the results of the expanded QFD application. Moreover, this study suggested measures to improve the quality of service in the records center of public institutions by compiling the implications of comparing the records center service HoQ and prioritizing the technology characteristics of the records center service.

Characterization of low frequency between Droughts and Meteorological factor in Korea (우리나라 가뭄특성과 기상인자간의 저빈도 특성 분석)

  • So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.418-418
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    • 2012
  • 현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$ ${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.

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Novel allocation method of tiles in Subchannel for I/Q imbalances Estimation in WiBro uplink (WiBro 상량링크에서 I/Q 불균형 성분을 추정하기 위한 새로운 부채널 할당 방식)

  • Kim, Hye-Jin;Jin, Young-Hwan;Ahn, Jae-Min
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.11A
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    • pp.1146-1153
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    • 2007
  • In this paper, we analyze the I/Q imbalances effects at the WiBro uplimk when using direct-conversion RF transceiver. If I/Q imbalance exists, the transmit signal is spread over two sbcarriers. As a result, phenomenon of performance reducing is produced. Contrary to OFDM system in which one user uses all subcarrier, symmetrical two subcarriers are assigned other users in OFDMA system. I/Q imbalances elements can't be estimated such a conventional allocation method of tiles in subchannel and compensated. In order to solve the problem, We propose a new method in order that symmetrical two subcarriers are assigned one user. If novel method is applied, we can estimate I/Q imbalances and compensate distortion received signal. As a result, we can obtain a performance similar performance when I/Q imbalances is not existed. Also, if proper detection methods are used, we get the effect of performance improvement, because of diversity gain what is happened due to combining I/Q imbalances with multi path fading channel.