• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.518-523
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• 2017

본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1075-1085
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• 2012

영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.23-30
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• 2013

본 연구에서는 최근 2003년부터 2012년까지의 10년 동안 연최대평균풍속이 발생한 날의 변동풍속으로부터 최초파괴확률(FEP: first excursion probability)을 알아보기 위하여 대표지점 8개 지점을 선정하고, 선정된 각 지점에 대한 최근 10년 동안의 풍속자료는 기상청으로부터 획득했고, 90개의 앙상블 중 정규확률분포로 평가된 12개의 모집단을 선정하여, 최초파괴확률 평가를 실시하였다. 분석결과 FEP의 발생확률은 P모델이 M모델 보다 약 60-200% 크게 나타나는 사실을 알 수 있었고 지표면 10 m에서 실측된 기상청자료의 변동풍속으로부터 지상 320 m까지 추정한 변동풍속의 평균 풍속 난류강도의 수직분포를 확인할 수 있었고, 서울 대구의 경도풍 고도는 약 300 m, 나머지 지점은 약 240-280 m로 나타났고, 지표면부근에서의 난류강도는 0.72 m/s-3.3 m/s로 100 m 높이 까지는 난류강도의 변화율이 증가하는 사실을 확인할 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제49권2호
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• pp.203-223
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• 2014

The extensive use of prestressed reinforced concrete (PSC) highway bridges in marine environment drastically increases the sensitivity to both fatigue-and corrosion-induced damage of their critical structural components during their service lives. Within this scenario, an integrated method that is capable of evaluating the fatigue reliability, identifying a condition-based maintenance, and predicting the remaining service life of its critical components is therefore needed. To accomplish this goal, a procedure for fatigue reliability prediction of PSC highway bridges is proposed in the present study. Vehicle-bridge coupling vibration analysis is performed for obtaining the equivalent moment ranges of critical section of bridges under typical fatigue truck models. Three-dimensional nonlinear mathematical models of fatigue trucks are simplified as an eleven-degree-of-freedom system. Road surface roughness is simulated as zero-mean stationary Gaussian random processes using the trigonometric series method. The time-dependent stress-concentration factors of reinforcing bars and prestressing tendons are accounted for more accurate stress ranges determination. The limit state functions are constructed according to the Miner's linear damage rule, the time-dependent S-N curves of prestressing tendons and the site-specific stress cycle prediction. The effectiveness of the methodology framework is demonstrated to a T-type simple supported multi-girder bridge for fatigue reliability evaluation.

• 한국음향학회지
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• 제9권2호
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• pp.61-69
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• 1990

디지틀 통신에서 매우 중요한 문제인 비트 동기화(bit synchronization)를 기저대역(baseband)의 PAM 신호에 대하여 weighted least square 추정 기법과 등가인 Gauss-Markov 추정 기법을 연구하였다. 백색 가우시안 확류분포를 갖는 잡음하에서, 천이 위상(Transition phase)과 데이터 레벨의 추정을 2차원적으로 동시에 수행하여 수신단에서 완전한 신호를 복원하는, 검파기 포함형의 비트 동기화기(synchronizer) 실현에 관한 연구를 수행하였다. 컴퓨터 시물레이션으로 실현성을 확인하였으며, 기존의 대표적 비트 동기화 방식인 maximum likelihood 추정 이론에 근거한 DTTL(digital data transition tracking loop)와 그리고 minimum likelihood 추정 기법에 근거한 방식과의 추정 오차성능을 비교 평가하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권7호
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• pp.792-799
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• 2007

A newly developed cellular metal based on kagome lattice is an ideal candidate for multifunctional materials achieving various optimal properties. Intensive efforts have been devoted to develop efficient techniques for mass production due to its wide potential applications. Since a variety of imperfections would be inevitably included in the realistic fabrication processes, it is highly important to examine the correlation between the imperfections and material strengths. Previous performance tests were mostly done by numerical simulations such as finite element method (FEM), but only for perfect structures without any imperfection. In this paper, we developed an efficient numerical framework using nonlinear random network analysis (RNA) to verify how the statistical imperfections (geometrical and material property) contribute to the performance of general truss structures. The numerical results for kagome truss structures are compared with experimental measurements on 3-layerd WBK (wire-woven bulk kagome). The mechanical strength of the kagome structures is shown relatively stable with the Gaussian types of imperfections.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.78-83
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• 2007

A newly developed cellular metal based on kagome lattice is an ideal candidate for multifunctional materials achieving various optimal properties. Intensive efforts have been devoted to develop efficient techniques for mass production due to its wide potential applications. Since a variety of imperfections would be inevitably included in the realistic fabrication processes, it is highly important to examine the correlation between the imperfections and material strengths. Previous performance tests were mostly done by numerical simulations such as finite element method (FEM), but only for perfect structures without any imperfection. In this paper, we developed an efficient numerical framework using nonlinear random network analysis (RNA) to verify how the statistical imperfections (geometrical and material property) contribute to the performance of general truss structures. The numerical results for kagome truss structures are compared with experimental measurements on 3-layerd WBK (wire-woven bulk kagome). The mechanical strength of the kagome structures is shown relatively stable with the Gaussian types of imperfections.

• 한국해안해양공학회지
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• 제5권4호
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• pp.302-306
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• 1993

하수제트플룸내에서 플룸과 주변해수와의 밀도차가 Gauss 분포를 나타내고 있다는 가정하에 하구만에 흘러 나오는 하수 플룸의 횡방향 퍼짐속도의 해석해를 구하였다. 이 가정을 도입하므로써 얻는 이점은 첫째, 혼합과정의 결과가 밀도분포에 반영되어 있으므로 이 문제를 다루는데 있어서 혼합과정에 대한 고려를 할 필요가 없다는 점이고, 둘째로는 밀도분포가 알려져 있으므로 그로부터 압력경사력을 구하여 운동방정식에 대입, 문제를 쉽게 풀 수 있다는 점이다. 이론해를 낙동강 하수플룸의 관측결과와 비교해 본 결과, 비교적 잘 일치함을 발견하였고 본 연구의 이론식이 하수플룸의 퍼짐을 다루는데 유용하게 쓰일 수 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권2호
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• pp.155-164
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• 1999

본 논문에서는 화상 신호처리 및 컴퓨터 그래픽스 요소기술을 이용하여, 컴퓨터 상에서 인공고관절의 시술절차를 적용해 보기 위한 Simulated Implantation System (이하 SIS)을 소개한다 SIS는 일련의 자동화된 절차에 따라, 골반(pelvis)과의 접촉이 이루어지는 대퇴골의 상단부위인 고관절(femoral head)을 대체하는 과정을 3차원적으로 가상 수행할 수 있으며, 환자의 고관절과 인공고관절간의 정합정도를 수치적으로 해석할 수 있는 기능을 궁극적 목표로 하게 된다. 이를 위해 필수적으로 필요한 CT-Image를 이용한 고관절 영상의 3차원 재구성, 그리고 projection image글 이용한 인공고관절의 3차원 표현기법에 대해 논의하고, 각각에 대응되는 결과물들을 분석해봄으로써 현재 의공학 분야에서 절실히 요구되고 있는, 영상신호처리와 컴퓨터그래픽스를 이용한 SIS의 prototype에 대한 모습을 제시해 보고자 한다

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권2호
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• pp.287-295
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• 2020

Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.