양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다
휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.
본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.
심근 SPECT에 의한 심근질환의 심도 및 허혈부위를 평가하는 방법으로 정상인의 극성지도와의 비교에 의한 결손지도 평가방법이 상용화되었으나 본 연구에서는 결손부위의 범위만을 산출할 수 있었던 종래의 방법을 개선할 수 있는 관류회복정도 및 심도성적 산출 방법을 시도하여 보았다. 허혈 및 심도성적의 산출에서 부하 및 휴식기 극성지도의 차이를 3등급으로 분할하여 각 등급에 해당되는 화소의 수를 가중하므로서 관류결손부위의 면적이 반영된 허혈 및 심도성적 산출방법을 제안하고자 하였으며, 등급 및 가중치의 할당은 정상인의 잔상동맥영역별 관류분포를 반영하여 고른 등급 할당방법보다 상관도가 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
SPECT 장치는 감마 카메라로 촬영된 일련의 투사영상을 재조합, 재구성하여 횡단면 단층상을 생성하는데, 이때 투사 영상을 획득하는 과정에서 여러 물리적 요소들이 개입되어 투사 영상의 왜곡을 가져온다. 이들 변질 요인들 가운데서도 광자수 제한에 따른 노이즈 변질이 가장 심각한 요인이기 때문에, 투사 영상에 대한 필터링은 노이즈 평활화(smoothing)가 가장 기본적인 방법이다. 그러나 단순한 저역통과 필터링(low-pass filtering)이 투사영상의 윤곽선이나 기타영상구조들을 번지게 함으로써 재구성 영상의 질을 떨어 뜨린다는 사실은 이미 알려져 있다. 주요 영상 구조들을 효과적으로 유지하면서도 노이즈를 억제시키기 위한 한 접근으로 적응적 필터링 기법이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는, 재구성 영상에서의 '최소 검출가능 이상조직의 검출 신뢰도 향상'이라는 관점에서 최적 필터를 설계하였던 이전 연구와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능에 근거된 투사 영상 복원을 위한 적응적 필터링 기법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 필터링 알고리즘은 SPECT 영상 재구성시 우수한 이상조직 검출능을 보였으며, 특히 다양한 대조도의 이상조직들을 포함하고 있는 모형 실험에서 보여준 본 필터링 알고리즘의 이상조직 검출능 결과는 실제 SPECT데이터 적응시 좋은 결과를 기대할 수 있게 하였다.
논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 구간내의 신호를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 계산하여, 저역 통과 필터에 입력 후, 출력되는 결과 값들의 비교를 통해 배경음에 강인한 구간을 정의 하며, 음원 인식은 검출된 구간 내 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(: Hidden Markov Model)을 이용해, 음원 인식 정보를 생성하여 학습 및 인식을 한다. 이는 주변 배경음이 포함된 음원 신호에 대해 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, HMM을 통한 인식에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보인다. 또한 인식 결과를 바탕으로 구간내의 신호간의 TDOA(: Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
본 연구에서는 실내공기 중 포름알데히드를 측정하기 위해 세 가지 다른 반응의 흡광광도법(비색분석)을 응용한 뱃지형 확산측정기를 평가하였다. 흡수여지의 세척방법을 비교한 결과 사용된 세척용액의 종류에 관계없이 세척하지 않은 경우 보다 양호한 세척효과가 나타났다. 각 측정방법에서 사용될 흡수액의 농도는 시료채취율을 기준으로 정하였다. 평가된 공시험 값은 측정방법별로 15% 이내의 편차를 가진 것으로 나타나 대체적으로 안정적인 것으로 나타났다. 확산측정기의 재현성은 MBTH법이 상대표준편차 10% 이내로 가장 양호하며, 채취된 포름알데히드 양과 시간가중평균농도와의 상관관계는 세 가지 측정방법 모두 양호한 것으로 나타났다. 검출한계 및 정량한계는 시료채취율이 가장 좋은 MBTH법이 다른 측정방법과 비교하여 가장 낮게 나타나 시료채취율이 가장 크고 정량한계가 낮은 측정방법일수록 포름알데히드 측정에 요구되는 측정시간이 감소되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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