• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권4호
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• pp.275-285
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• 2013

목적: 본 연구의 목적은 자화감수성 영상 (SWI)에 나타난 정상 노인의 뇌조직을 픽셀 별로 분석하기 위해 사용되는 다듬질 (smoothing)의 핵심 크기 효과를 보는 것이다. 대상과 방법: 이십 명의 정상 지원군 (평균 나이${\pm}$ 표준 편차 = $67.8{\pm}6.09$세, 여 14명, 남 6명) 이 실험에 대한 동의와 함께 본 연구에 참여하였다. 이 지원군 각각의 자화감수성 영상을 만들기 위해 일차원 혈류흐름 보상 삼차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용해 크기과 위상 영상을 얻었고, 영상 처리와 영상 내 조직 분할에 사용되는 자화준비 급속획득 경사자장 에코 (MPRAGE) 시퀀스를 이용한 삼차원 시상면 T1 강조영상을 얻었다. 자화감수성 영상은 다시 위상영상을 이용하여 상자성 (paramagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 PSWI (위상 영상에서 양수 값을 강조한 자화감수성 영상)과 반자성 (diamagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 NSWI (위상 영상의 음수 값을 강조한 자화감수성 영상) 영상을 만들었다. 오직 뇌조직 부분만 나타나도록 조직이 아닌 부분을 차폐 (masking) 하는 과정을 거쳤다. 마지막으로 뇌조직 PSWI와 NSWI는 등방성의 0, 2, 4, 8 mm의 다듬질 핵심 크기를 이용하여 다듬질 되었다. 또한 각각의 다듬질 핵심 크기로 다듬질된 PSWI와 NSWI를 쌍 비교 t검정을 실행하여 각 픽셀 별로 비교하였다. 결과: 통계 분석의 중요도는 다듬질의 핵심 크기가 커질수록 증가하였고, 영상의 시그널 세기는 NSWI가 PSWI보다 컸다. 또한 영상의 픽셀 별 비교 분석에 가장 최적화 된 다듬질의 핵심 크기는 4였으며 쌍 비교 t검정 결과 뇌의 양쪽에서 차이가 난 뇌 조직의 위치와 범위는 뇌의 여러 지역에서 발견되었다. 결론: 상자성 물질을 강조한 PSWI는 자화감수성이 높은 뇌 여러 영역의 시그널 크기를 감소시켰다. 부분적인 부피효과와 큰 혈관의 기여도를 최소화 하기 위해서는 뇌 조직만 뽑아낸 자화감수성 영상의 복셀 별 분석이 사용되어야 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.70-77
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• 2015

본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1407-1413
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• 2006

컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되고 있다. 그 결과 의료영상과 의료영상의 저작권에 관계된 여러 가지 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별을 위하여 디지털 워터마킹이 사용되고 있다. 기존에 제안된 여러 가지 워터마킹 기법들은 Non-Blind방식에서는 원 영상이 필요하다는 점과 Blind방식을 사용할 경우에는 육안으로는 식별이 힘든 양극 워터마크를 사용한다는 단점이 있다. 본 논문은 Blind 워터마킹에서 시각적으로 인지하기 쉽도록 하기 위하여 이진 워터마크 영상을 다중 웨이블릿 변환하고, 원 영상을 이산 푸리에 변환하여 영상의 중간 주파수대에 Circular Input 방식을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 공격이 없을 시에 어떠한 손실도 없는 워터마크를 추출 할 수 있다. 그리고 최대 3.35dB의 PSNR 값의 향상을 가져왔다. 향후 그레이 레벨이나 칼라 레벨의 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 우수성을 확인해 볼 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.233-247
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• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 한국축산식품학회지
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• 제29권1호
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• pp.132-139
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• 2009

본 연구에서는 1,300명의 소비자들이 직접 먹어보고 평가한 한우고기 데이터를 이용하여 쇠고기 맛 등급을 구분 해 내기 위한 판별분석 방법들을 비교하였다. 한우 관능평가의 주요 세 변수인 연도, 다즙성, 향미를 포함한 정준 판별분석과 대표적인 맛 변수로 여겨지는 전반적인 기호도 만을 이용하여 선형판별분석과 비모수 판별분석을 하였다. 전반적인 기호도와 같은 한 개의 변수만을 사용할 경우 두 가지 모두 비슷한 분류율을 나타내지만 선형판별 함수는 이해와 사용 측면에서 장점이 있었던 반면에 비모수적 방법은 커널함수와 띠폭에 대한 선택이 불편하지만 잘 선택하면 정확한 분류율을 높일 수 있는 장점이 있었다. 그러나 다른 정보를 가진 변수들이 있음에도 불구하고 한 개의 변수만을 이용한 판별 분석은 판별에 영향을 미치는 다른 중요한 변수들의 정보를 활용하지 못한다는 문제점이 있다. 한편, 정준판별분석의 경우 정준판별함수의 오분류율이 일변량 선형 판별함수와 비모수 판별함수의 오분류율에 비해 크게 떨어지지 않으면서 분포에 대한 특별한 가정이 필요하지 않아 통계적 가정이 까다롭지 않고 또한 맛에 중요한 요인인 연도, 다즙성, 향미의 세 개변수를 모두 사용하므로 맛 정보를 최대로 활용한다는 장점이 있었다. 따라서 본 연구결과 연도, 다즙성, 향미의 세가지 변수 정보를 모두 포함한 다변량 정준판별분석법을 이용하는 것이 맛 등급을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되었다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.263-273
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• 2008

위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.62-69
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• 2012

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 매 치료 마다 획득되는 Megavoltage cone-beam CT (MVCBCT) 영상을 이용한 재 선량 계산 과정은 필수적이다. 본 연구의 목적은 intensity 보정 방법을 적용한 MVCBCT 영상 기반의 선량 계산 결과와 kilo-voltage CT (kV CT) 영상 기반의 선량 계산 결과의 비교 및 MVCBCT 영상 기반의 선량계산 정확성의 향상이다. MVCBCT 영상의 intensity 교정을 위해 kV CT와 MVCBCT을 이용하여 12 종류의 전자밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀 영상을 획득하고, Cheese 팬텀 영상의 동일한 전자밀도 바에서 표현되는 kV CT 영상과 MVCBCT 영상의 intensity 관계를 도출하였다. 이후 kV CT, MVCBCT를 이용한 Rando 팬텀 영상을 획득하여 MVCBCT 영상은 3차원 강체 정합을 수행하였고 본 과정을 통해 MVCBCT 영상은 kV CT 영상과 마치 동일한 모달리티에서 획득한 영상과 같은 위치 및 intensity 분포로 변환되었고, MVCBCT 영상의 잡음을 없애기 위한 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. 위의 과정을 거친 MVCBCT 영상을 토대로 intensity 교정을 적용한 영상과, intensity 교정을 적용하지 않은 영상, kV CT영상을 기반으로 방사선 치료 계획 시스템을 이용한 선량 계산을 시행 하였다. 선량 계산의 결과는 선량 분포의 차이 및 Percentage difference로 평가되었다. Intensity 보정을 적용한 MVCBCT 영상의 선량 계산 결과의 경우 kV CT 영상 기반의 선량 계산 결과와의 Percentage difference가 두경부 영상의 경우 1.08%, 흉부 영상의 경우 2.44%였다. 본 연구에서 적용한 intensity 변환을 통해 MVCBCT 영상을 이용한 선량 계산의 정확성이 향상됨을 확인하였고, 본 연구 방법은 실제 선량 계산에 적용 및 사용의 편리성을 확인하였다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권4호
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• pp.158-166
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• 2008

호박과실파리(Bactrocera depressus)는 파리목 과실 파리과에 속한 곤충으로 박과류 작물의 중요한 해충이다. 이 연구는 호박과실파리의 호박 피해관련 기초생태를 구명하고 성충우화시기 예찰모형을 개발하고자 수행하였다. 애호박 생산농가에서 호박과실파리 산란 흔적은 7월 중하순부터 발생되기 시작하여 8월 하순 최성기를 보였으며 9월 하순부터는 발견되지 않았으며, 이 기간이 호박과실파리 산란활동 시기로 판단되었다. 숙과호박 농가에서는 7월 하순 어린 과실에 산란 흔적이 발견되었고 8월 이후 유충에 의한 호박의 부패가 시작, 10월까지 피해과가 급격히 증가하였다. 호박과실파리 산란흔적은 호박 과실 당 평균 2.2개가 발견되었으며, 과실 당 $28.8{\sim}29.8$개의 산란수를 보였다. 우화트랩으로 조사한 호박과실파리 월동번데기의 우화시기는 초발일이 5월 중순에서 하순 사이로 나타났고, 최성기는 5월 하순 내지 6월 상순이었다. 호박과실파리 월동번데기의 우화까지 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 59.0일, $20^{\circ}C$ 39.3일, $25^{\circ}C$ 25.8일, $30^{\circ}C$ 21.4일이었고 $35^{\circ}C$에서는 발육하지 못하였다. 온도와 월동번데기 발육기간 관계에 대한 선형모형 추정결과는 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$로 추정되었고 발육완료에 필요한 적산온도는 482.3 DD 이었다. 또한 월동번데기 발육률과 온도와 비선형적 관계는 Gaussian 모형으로 잘 설명되었다. 적산온도 모형으로 50% 성충우화일을 예측한 결과 실측치와 편차가 1일로 적중률이 높았다. 또한 발육모형과 발육완료시기 분포모형(Weibull 함수)을 이용한 발율률 적산모형의 예측치는 실측치의 우화양상과 유사하였다. 본 연구결과는 향후 호박과실파리의 관리전략 수립에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제14권2호
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• pp.110-116
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• 2003

Background and Objectives : Laryngeal cancer discrimination using voice signals is a non-invasive method that can carry out the examination rapidly and simply without giving discomfort to the patients. n appropriate analysis parameters and classifiers are developed, this method can be used effectively in various applications including telemedicine. This study examines voice analysis parameters used for laryngeal disease discrimination to help discriminate laryngeal diseases by voice signal analysis. The study also estimates the laryngeal cancer discrimination activity of the Gaussian mixture model (GMM) classifier based on the statistical modelling of voice analysis parameters. Materials and Methods : The Multi-dimensional voice program (MDVP) parameters, which have been widely used for the analysis of laryngeal cancer voice, sometimes fail to analyze the voice of a laryngeal cancer patient whose cycle is seriously damaged. Accordingly, it is necessary to develop a new method that enables an analysis of high reliability for the voice signals that cannot be analyzed by the MDVP. To conduct the experiments of laryngeal cancer discrimination, the authors used three types of voices collected at the Department of Otorhinorlaryngology, Pusan National University Hospital. 50 normal males voice data, 50 voices of males with benign laryngeal diseases and 105 voices of males laryngeal cancer. In addition, the experiment also included 11 voices data of males with laryngeal cancer that cannot be analyzed by the MDVP, Only monosyllabic vowel /a/ was used as voice data. Since there were only 11 voices of laryngeal cancer patients that cannot be analyzed by the MDVP, those voices were used only for discrimination. This study examined the linear predictive cepstral coefficients (LPCC) and the met-frequency cepstral coefficients (MFCC) that are the two major cepstrum analysis methods in the area of acoustic recognition. Results : The results showed that this met frequency scaling process was effective in acoustic recognition but not useful for laryngeal cancer discrimination. Accordingly, the linear frequency cepstral coefficients (LFCC) that excluded the met frequency scaling from the MFCC was introduced. The LFCC showed more excellent discrimination activity rather than the MFCC in predictability of laryngeal cancer. Conclusion : In conclusion, the parameters applied in this study could discriminate accurately even the terminal laryngeal cancer whose periodicity is disturbed. Also it is thought that future studies on various classification algorithms and parameters representing pathophysiology of vocal cords will make it possible to discriminate benign laryngeal diseases as well, in addition to laryngeal cancer.

• 펄프종이기술
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• 제47권4호
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• pp.177-186
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• 2015

Until Mandelbrot introduced the concept of fractal geometry and fractal dimension in early 1970s, it has been generally considered that the geometry of nature should be too complex and irregular to describe analytically or mathematically. Here fractal dimension indicates a non-integer number such as 0.5, 1.5, or 2.5 instead of only integers used in the traditional Euclidean geometry, i.e., 0 for point, 1 for line, 2 for area, and 3 for volume. Since his pioneering work on fractal geometry, the geometry of nature has been found fractal. Mandelbrot introduced the concept of fractal geometry. For example, fractal geometry has been found in mountains, coastlines, clouds, lightning, earthquakes, turbulence, trees and plants. Even human organs are found to be fractal. This suggests that the fractal geometry should be the law for Nature rather than the exception. Fractal geometry has a hierarchical structure consisting of the elements having the same shape, but the different sizes from the largest to the smallest. Thus, fractal geometry can be characterized by the similarity and hierarchical structure. A process requires driving energy to proceed. Otherwise, the process would stop. A hierarchical structure is considered ideal to generate such driving force. This explains why natural process or phenomena such as lightning, thunderstorm, earth quakes, and turbulence has fractal geometry. It would not be surprising to find that even the human organs such as the brain, the lung, and the circulatory system have fractal geometry. Until now, a normal frequency distribution (or Gaussian frequency distribution) has been commonly used to describe frequencies of an object. However, a log-normal frequency distribution has been most frequently found in natural phenomena and chemical processes such as corrosion and coagulation. It can be mathematically shown that if an object has a log-normal frequency distribution, it has fractal geometry. In other words, these two go hand in hand. Lastly, applying fractal principles is discussed, focusing on pulp and paper industry. The principles should be applicable to characterizing surface roughness, particle size distributions, and formation. They should be also applicable to wet-end chemistry for ideal mixing, felt and fabric design for papermaking process, dewatering, drying, creping, and post-converting such as laminating, embossing, and printing.