본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
목적: T1강조 MR영상은 뇌의 해부학적 구조와 병리학적 이상을 보여 주는 기본적인 영상기법의 하나로, 전통적으로 스핀에코(SE) 기법을 이용하여 획득하고 있다. 최근 FLAIR 기법을 이용하여 T1강조영상을 얻을 수 있게 되었으며, SE보다 높은 대조도의 영상을 제공한다고 알려져 있다. 그러나 조영증강을 보이는 뇌종양의 평가에 있어 T1 FLAIR 영상의 유용성에 대해서는 논란이 있다. 본 연구의 목적은 조영증강을 보이는 두개 내 종양의 평가에 있어 SE T1강조영상과 비교하여 T1 FLAIR영상의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상과 방법: 총 52명 환자의 79개 병변을 대상으로 하였다. 각 환자에서 조영증강 후 SE T1강조영상과 T1 FLAIR 영상을 획득하였다. 정량적 분석으로 각각의 영상에서 병변, 뇌회색질(GM), 뇌백질(WM), 뇌척수액(CSF), 배경(background)의 신호강도를 측정하였고, 이를 바탕으로 병변과 WM, 병변과 GM, 병변과 CSF, WM와 GM의 contrast ratio(CR), contrast-to-noise(CNR)를 계산하였다. 정성적 분석으로 두 명의 영상의학과 의사가 각 영상에서 병변의 명확도(lesion conspicuity)를 비교 하였다. 결과: 정량적 분석 결과에서 T1 FLAIR영상의 병변과 GM, 병변과 CSF, WM와 GM의 CR, CNR 모두 SE T1강조영상보다 우월하였으며 이는 통계적으로 유의하였다. 그러나 병변과 WM의 CR, CNR은 비슷하였으며 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 정성적 분석에서 두 영상의학과 의사 모두 병변의 명확도에 있어 T1 FLAIR영상이 SE영상보다 우월하다고 평가하였다. 결론: 조영증강을 보이는 뇌종양의 평가에 있어 T1 FLAIR영상은 SE T1강조영상보다 우수하거나 필적한 결과를 보였다.
목적 : Siemens사의 Flash 3D(Pixon(R) method, 3D OSEM)는 검사 시간을 단축하면서 재구성을 통해 영상의 질을 높일 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램으로써 핵의학 단층 촬영 시 유용하게 적용되고 있는 영상처리기법이다. 그러나 감산된 영상을 Flash 3D로 재구성하여 시행하는 뇌 혈류 부하 검사 시에 영상 획득시간을 짧게 하여 검사를 시행하면 재구성된 감산 영상의 신호 대 잡음비가(SNR, signal to noise ratio) 기저 영상에 비해 낮아지는 문제점이 있었다. 감산 영상의 SNR을 높이기 위해 LEAP 검출기를 사용하였고, 뇌혈관의 해상력보다는 혈관 확장의 예민도에 더 중점을 두었다. 본 실험은 뇌혈관 부하 단층 촬영 시 LEAP 검출기의 적용 가능성을 확인하고, Flash 3D를 이용한 적정 수준의 재구성 매개 변수를 파악하는 데 목적이 있다. 실험재료 및 방법 : (1) 팬텀 평가: $^{99m}Tc$을 넣은 Hoffman 3D Brain $Phantom^{TM}$을 이용하였다. LEAP와 LEHR 검출기로 첫 번째 영상을(부하 영상에 해당) 획득하고 $^{99m}Tc$의 반감기인 6시간 후 동일한 방법으로 두 번째 영상을(기저 영상에 해당) 획득하였다. 또한, 각각의 기저 영상과 감산 영상의 SNR 및 백질과 회백질의 비를 측정하였다. (2) 환자 영상의 평가: 2008년 5월부터 2009년 1월까지 LEAP 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 15명과 LEHR 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 13명의 환자를 대상으로 영상을 정성분석 하였다. Phantom에서 얻은 재구성 매개 변수를 대입하여 평가하였다. 하루 검사 프로토콜로 시행하였으며 기저에서 925 MBq, 부하에서 925 MBq의 $^{99m}Tc$-ECD를 투여하였다. 결과 : (1) 팬텀 평가: 각 검출기에서 획득한 계수치를 측정한 결과 LEHR 기저에서는 41~46 kcount, 부하에서 79~90 kcount, 감산에서 40~47 kcount가 측정되었다. LEAP의 경우 기저에서 102~113 kcount, 부하에서 188~210 kcount, 감산에서 94~103 kcount가 측정되었다. LEHR 감산 영상의 SNR은 LEHR 기저 영상과 비교하면 37% 감소하여 나타났고, LEAP 감산 영상의 SNR은 LEAP 기저 영상과 비교하면 17% 감소하여 나타났다. 회백질과 백질의 비는 LEHR 기저에서 2.2:1 감산에서 1.9:1로 측정되었고, LEAP 기저에서는 2.4:1 감산에서 2:1로 측정되었다. (2) 환자 영상의 평가: LEHR 검출기로 획득한 계수는 기저에서 대략 40~60 kcount, 부하에서 80~100 kcount 사이였다. 기저 및 부하 영상은 FWHM을 7 mm로 (타 장비의 Cutoff에 해당), 감산 영상은 FWHM을 11 mm로 설정하는 것이 적절하였다. LEAP는 기저에서 대략 80~100 kcount, 부하에서 180~200 kcount로 측정되었다. LEAP 영상은 기저 및 부하에서 FWHM을 5 mm로, 감산에서 7 mm로 설정해야 영상의 흐림을 줄일 수 있었다. 기저 및 부하 영상은 LEHR 영상이 LEAP 영상보다 해상력이 우수했다. 그러나 감산 영상의 경우 팬텀 실험과 같이 LEHR 영상의 SNR이 떨어져 영상이 거칠게 보였다. 감산 영상은 LEAP 영상이 LEHR 영상에 비해 SNR 및 예민도가 높게 평가되었다. LEHR과 LEAP 검출기의 모든 영상에서 subset과 iteration은 8회가 적절하였다. 결론 : LEAP 검출기를 이용해 적정 수준의 필터를 사용함으로써 SNR을 높여 보다 선명한 감산 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하루 검사 프로토콜을 적용하여 Flash 3D로 재구성하는 경우, 보다 나은 감산 영상을 얻기 위해 LEAP 검출기의 적용을 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.
Bo-Young Choe;Sei-Kwon Kang;Myoung-Ja Chu;Hyun-Man Baik;Euy-Neyng Kim
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제5권2호
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pp.138-148
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2001
목적 : 임상적용 가능시간 내에 세계 최초의 3T 능동차폐형 자석을 장착한 전신용 자기공명영상장비를 이용하여 고해상도의 자기공영영상을 획득하였다. 대상 및 방법: 128 MHz의 공명주파수를 갖는 RF코일을 사용하여 정상인으로부터 스핀에코와 고속 스핀에코 펄스 시퀀스를 적용한 두뇌, 무릎, 발 및 손목영상 등을 획득하였다. 전형적인 펄스시퀀스의 매개변수는 $512{\times}512$ matrix, 20 cm FOV, 3 mm 절편두께, 1 NEX를 사용하였다. 특히 T1 강조영상을 위하여 TR=500 ms, TE=10 혹은 17.4 ms을 사용하였으며, T2 강도영상을 위하여 TR=4000 ms, TE=108 ms을 사용하였다. 결과: 3T의 신호대잡음비는 기존 병원에 설치된 1.57에 비하여 2.7배 정도 향상되었다. 3T자기공명영상은 매우 미세한 혈관 구조물을 표출하는데 도움을 주며, 또한 백질과 회질의 상당한 대조도를 제공하여 주었다. 결론: 본 연구결과에서 37로부터 얻은 자기공명영상은 기존 1.57 영상에서 얻은 영상에 비하여 더 높은 해상도와 민감도를 제공하여 주었다 3T 고자장 자기공명영상에 나타난 증가된 신호대잡음비는 생체 조직단위의 영상을 획득하는데 유용하였다. 이러한 고해상도의 자기공명영상은 비침습적인 방법으로서 미세조직의 이상유무를 진단하는데 있어서 향후 더욱 임상에 도움을 주리라 예상한다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Image)을 이용한 구조적 연구 방법에서 뇌 구조 세분화 방법은 최근 빠르게 발전하여 구조 이미지의 자동 분할을 위한 유능한 방법론이 되었다. 특히 아틀라스 정보를 이미지에 등록해 피사체의 이미지로 전달하는 분할(Segmentation) 방법은 아틀라스(Atlas)의 정확도에 편향되기 때문에 높은 정확도를 갖고 있는 아틀라스가 필요하게 된다. 알렌 마우스 뇌 아틀라스(Allen Mouse Brain Atlas)는 마우스의 아틀라스 중에서 높은 정확도를 갖고 있어 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 신경섬유지도(Tractography)에 필수적인 마우스 뇌구조의 정확한 좌표와 분할 정보를 제공할 수 있다. 또한 기능적 연구 방법인 뇌의 백질 경로를 재구성하는 확산텐서영상(Diffusion Tensor Image)에 대한 확률론적 신경섬유지도를 사용하여 포괄적인 뉴런 네트워크를 매핑 하였다. 인간의 뇌 연구 결과와 마우스의 뇌 연구 결과는 비교분석 할 수 있어 인간에게 적용하기 어려운 실험들을 질환이 모델링된 마우스를 통해 결과를 얻어 임상적으로 이용이 가능하기 때문에 마우스 실험의 중요성이 올라가고 있다. 하지만 마우스를 이용한 연구에서 인간과 마우스의 뇌 크기 차이로 인한 문제가 있어 동등한 영상의 질을 달성하려면 다양한 조건이 필요하게 되며, 그중 대표적으로 충분히 긴 스캔시간이 필요하게 된다. 충분히 긴 스캔시간을 확보하기 위해 본 연구에서는 마우스의 뇌를 샘플화시켜 Ex-vivo 실험이 진행되었으며, 마우스 커넥톰(Connectome) 매핑에 대한 참조를 제공하기 위해 이 연구는 아틀라스 정규화 도구인 ANTx와 확산 텐서 영상을 분석할 도구인 FSL을 사용하여 마우스 뇌의 반자동 분할 및 신경섬유지도 분석 파이프라인을 제시하여 다양한 마우스 모델에 적용하고자 했다. 또한, 신경섬유지도 분석을 위해 획득하는 확산텐서영상의 유용한 신호대 잡음비를 결정하기 위해 다양한 여기수의 영상을 획득해 비교분석하였다.
목적: 수의 영상진단을 위하여 3T 능동차폐형 자석을 장착한 전신용 자기공명영상장비를 이용하여 고해상도의 개 두뇌, 척추, 복부 및 골반 자기공명영상을 획득하였다. 대상 및 방법: 128 MHz의 공명주파수를 갖는 RF코일을 사용하여 정상 개 및 환축으로부터 스핀에코와 고속 스핀에코 펄스시퀀스를 적용하였다. 전형적인 펄스시퀀스의 매개변수는 512$\times$512 matrix, 20 cm FOV, 3 mm 절편두께, 1 NEX를 사용하였다. 특히 T1 강조영상을 위하여 TR=500 ms, TE=10 혹은 17.4 ms을 사용하였으며, T2 강도영상을 위하여 TR=4000 ms, TE=108 ms을 사용하였다. 결과: 3T의 신호대잡음비는 기존 1.5T에 비하여 2.7배 정도 향상되었다. 본 연구에서 획득한 고해상도의 자기공명영상은 기존의 20cm FOV, 5m의 절편두께와 256$\times$256 해상도의 영상에 비하여 4배이상 증가하였다 3T 자기공명영상은 매우 미세한 혈관 구조물을 표출하는데 도움을 주며, 또한 백질과 회질의 상당한 대조도를 제공하여 주었다. 결론: 본 연구결과에서 3T로부터 얻은 자기공명영상은 기존 1.5T 영상에서 얻은 영상에 비하여 더 높은 해상도와 민감도를 제공하여 주었다. 3T 고자장 자기공명영상에 나타난 증가된 신호대잡음비는 생체 조직단위의 영상을 획득하는데 유용하였다. 이러한 고해상도의 자기공명영상은 비침습적인 방법으로서 미세조직의 이상유무를 진단하는데 있어서 향후 더욱 임상에 도움을 주리라 예상한다. 향후 자기공명영상은 수의 진단방사선분야에 새로운 장을 열어줄 수 있으리라 기대한다.
본(本) 논문(論文)은 기존의 경험적(經驗的) 산업조직론(産業組織論)에서 소홀히 취급한 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 문제를 분석하기 위하여 광공업(鑛工業)센서스의 세세분류제조업별(細細分類制造業別) 사업체(事業體)를 대상으로 한국(韓國) 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)에 관한 가장 미시적(微視的) 차원(次元)의 경험적(經驗的) 연구결과(硏究結果)를 제공한다. 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업간(産業間), 국가간(國家間) 격차(隔差)를 성명하기 위해서는 우선 적절한 격차효율성지표(隔差效率性指標)의 선택이 매우 중요할 것이다. 이를 위하여 본(本) 연구(硏究)에서는 확률적(確率的) 생산경계(生産境界)를 수정최소자승법(修正最小自乘法)으로 추정한 후 각 산업별(産業別)로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 네가지 상이한 척도(尺度)에 대한 추정을 시도한다. 추정(推定) 결과 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 상관관계(相關關係)는 부가가치액(附加價値額)보다 생산액(生産額)을 종속변수로 한 경우가 다소 높은 것으로 나타났으나 전자(前者)의 경우가 보다 많은 산업(産業)에 대하여 효율성(效率性)의 추정(推定)을 가능하게 하기 때문에 산업간(産業間) 비교(比較)를 위하여 더 적절하다고 판단된다. 상당수의 산업(産業)에 있어서는 만족할 만한 효율성(效率性) 추정치(推定値)를 구하는 것이 불가능했지만 후속연구(後續硏究)의 관점에서 볼 때 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 추정(推定)이 가능한 산업(産業)이 다수를 차지한 사실은 고무적 이라고 판단된다. 또한 종업원규모(從業員規模)가 영세한 사업체(事業體)들이 상대적으로 비효율적(非效率的)임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.