Linear cyclic systems (LCS's) are a class of systems whose dynamic behavior changes cyclically. Such cyclic behavior is ubiquitous in systems with fundamentally repetitive motions (e. g. all rotating machinery). Yet, the knowledge of the noise and vibration transmission paths in LCS's is quite limited due to the time-varying nature of their dynamics. The first part of this two-part paper derives a generic expression that describes how the noise and/or vibration are transmitted between two (or multiple) locations in the LCS's. An analysis via the Fourier series and Fourier transform (FT) plays a major role in deriving this expression that turns out to be transfer function dependent upon the cycle position of the system. The cyclic nature of the LCS' transfer functions is shown to generate a series of amplitude modulated input signals whose carrier frequencies are harmonic multiples of the LCS' fundamental frequency. Applicability of signal processing techniques used in the linear time-invariant systems (LTIS's to the general LCSs is also discussed. Then, a criterion is proposed to determine how well a LCS can be approximated as a LTIS. In Part II, experimental validation of the analyses carried out in Part I is provided.
시각 자극을 주었을 때 이에 유발되어 나타나는 전위를 두피에 19개의 전극을 부착하고 측정하여 500Hz의 표본화 주파수로 A/D변환하였다. 이들 전위들의 분포로부터 각 전극의 좌표에 의해서 결정된 웨이팅 매트릭스를 사용하여 전위 분포의 중심점을 구하고 시간에 따른 이동 상태를 5명의 대상인과 4명의 비정상인에 대하여 분석하였다. 정상인에게서는 자극에 의한 시각적 정보가 시신경 경로를 통해서 전기적 신호로 전달되는 형태를 파악할 수 있었고, 비정상인의 경우에는 이러한 현상이 나타나지 않는 것을 발견하였다. 또한 본 연구의 중심점 추적의 방법과 다이폴 소오스 모델, 포인트 소오스 모델과의 관계를 검토 분석하였다.
An active contour model called snake is powerful tool for object contour extraction. But, conventional snakes require exhaustive computing time, sometimes can´t extract complex shape contours due to the properties of energy function, and are also heavily dependent on the position and the shape of an initial snake. To solving these problems, we propose in this paper an improved snake called "shaking snake", based on a greedy algorithm. A shaking snake consist of two steps. According to their appropriateness, we in the first step move each points directly to locations where contours are likely to be located. In the second step, we then align some snake points with a tolerable bound in order to prevent local minima. These processes shake the proposed snake. In the experimental results, we show the process of shaking the proposed shake and comparable performance with a greedy snake. The proposed snake can extract complex shape contours very accurately and run fast, approximately by the factor of five times, than a greedy snake.
스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 동일한 행위를 수행하더라도 사용자마다 가속도 데이터 패턴이 서로 달라지는 사용자 의존성 문제를 가지고 있다. 그뿐만 아니라 스마트폰은 사용자의 어느 주머니나 손에도 놓일 수 있기 때문에 위치 의존성 문제도 지니고 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 특정 폰 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기초로 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 서로 다른 사용자와 서로 다른 폰 위치로부터 수집한 총 6642개의 샘플들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 성능을 분석하였다.
시간이 변함에 따라 위치 좌표를 변경하는 모바일 환경에서 이동 객체는 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 연속적인 스카이라인 질의 처리를 위한 효율적인 영역 결정 기법에서는 이동 객체의 속도와 방향과는 무관한 최적화된 스카이라인 영역(OSR: Optimal Skyline Region)을 미리 계산하여 질의에 답할 수 있다. 이에 따라 이동 객체의 위치를 중심으로 하고 가장 가까운 영역 변까지의 거리를 반경으로 하는 원(Vcircle: Validity Circle)을 유효 영역으로 결정하여 질의 발생 빈도를 감소하는 기법이 제안되고 있다. 그러나 원은 최초 질의가 발생한 시점의 이동 객체 위치에 따라 면적이 가변적이므로 질의 발생 빈도도 가변적이고, 객체가 최적화된 스카이라인 영역 내에서 이동하는 경우에 재질의가 빈번하게 발생하는 문제점이 발생한다. 예를 들어 사용자는 '현재 위치에서 가깝고 숙박료가 싸고, 해변과의 거리가 가까운 호텔을 검색하라'는 질의를 할 수 있다. 이 경우, 이동 객체와 대상 객체의 거리뿐만 아니라 대상 객체의 다중 속성을 고려해야하고, 스카이라인 질의 결과는 이동 객체의 현재 위치와 대상 객체의 거리에 따라 유효하지 않을 수 있으므로 이동 객체의 위치 변경에 따라 스카이라인을 재계산해야 하며, 새로운 결과를 요청하기 위해 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 항상 볼록 다각형을 형성하는 최적화된 스카이라인 영역의 특징을 이용하여 스카이라인 영역의 최대내부원(IVcircle: Interior Validity Circle)을 정적 유효 영역으로 결정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 영역내의 평균 질의 발생 빈도를 기존의 Vcircle을 이용한 동적 유효 영역 결정 기법보다 평균 52.55%가 감소함을 보인다.
본 논문은 미지 우주물체에 대한 광학 연속 관측을 위한 효과 척도를 정의하고, 통합 시뮬레이션 수행을 이용하여 망원경/마운트 제어 시스템 관점에서 효과 척도를 만족할 수 있는 설계 변수 조합 범위를 제시하였다. 표적의 위치 예측과 함께 프레임률, 영상처리 소요시간과 측정 오차, 표적 궤적특성 및 마운트 김발의 기동성능 등의 설계 변수를 고려하여 전체적인 시스템 수준에서의 시뮬레이션을 구현하고 추적 성능을 분석하였다. 분석 결과 광학 관측 시스템의 연속 추적 성능은 프레임률과 마운트 기동성능의 조합에 의존적임을 확인할 수 있었다. 광학 관측 시스템을 설계하거나 상용 제품을 구입하여 유사 시스템을 구성할 때, 본 연구와 같이 효과분석 시뮬레이션을 이용하면 설계 변수들 사이의 적절한 요소 조합을 찾을 수 있을 것이다.
신장의 기능을 평가하는데 있어 신장 상대 섭취율(Renal Relative Uptake: %)은 매우 중요한 의미를 가지며, 이는 신장과 background의 Region Of Interest (ROI) 설정에 따라 많은 영향을 받게 된다. 특히 hydronephrosis 환자의 경우 육안으로 신장의 위치와 형태, 크기 등을 식별하기 어려운 경우도 있어 사용자가 설정하는 ROI에 따라 결과 값이 많은 차이를 나타내기도 한다. 본 연구는 일정한 신장의 ROI를 전제로 background ROI 설정을 변화시키며 신장 상대 섭취율을 분석하여 결과에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 2012년 1월부터 2013년 2월까지 삼성서울병원을 내원하여 Kidney MAG3 검사를 실시한 hydronephrosis 환자 27명을 대상으로 하였다. 환자에게 $^{99m}Tc-MAG3$ 185 MBq (5 mCi)을 정맥주사 후 데이터를 획득하였고, 환자의 영상을 재구성하면서 ROI를 설정하는 과정에서 background ROI를 변화시켰다. 첫째, renal processing 과정에서 자동으로 설정되는 automatic ROI와 사용자가 직접 설정하는 manual ROI를 비교하였다. 둘째, ROI 설정 위치를 신장의 위, 옆, 아래 부분으로 구분하여 설정하였다. 셋째 background 설정 시간을 1-2분, 2-3분으로 구분하여 비교하였다. Automatic ROI와 manual ROI의 신장 상대섭취율을 비교한 결과 약 3.7%p 차이가 나타났고, hydronephrosis가 있는 신장은 직접 ROI를 설정하는 경우 신장 상대 섭취율이 소폭 감소하는 경향을 보였다. ROI 위치에 따른 연구에서 아래쪽에 background를 설정한 결과 값이 가장 근접한 신장 상대 섭취율을 나타내었고, 위쪽의 경우 매우 큰 편차를 보였다. Background 설정 시간에 따른 결과에서 4%p 차이를 확인할 수 있었다. Hydronephrosis의 환자의 경우, automatic ROI는 위치를 설정하는데 오차가 적지 않게 나타났고, 사용자가 설정하는 ROI 위치에 따라서도 큰 폭의 변동성을 나타내었다. 이는 정상 신장에 비해 적은 count 섭취와 주변 조직과의 상대적인 관계에서 야기된 것으로 보인다. 따라서 신장과 background의 ROI를 설정할 시 보다 폭넓게 다양한 변수를 고려하여 오차를 최소화할 수 있는 방안을 연구해야 할 것이다.
목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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