• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.258-265
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• 2021

High levels for noise and a loss of true signal make the quantitative interpretation of nuclear medicine (NM) images difficult. An application of profile optimization using a sigmoidal function in this study was used to acquire the NM images with high quality. And the images were acquired by using three kinds of reconstruction method using each same sinogram: a standard filtered back-projection (FBP), an iterative reconstruction (IR) technique, and the sigmoidal function profile optimization (SFPO). Comparison of image according to reconstruction method was performed to show a superiority of the SFPO for imaging. The images reconstructed by using the SFPO showed an average of 1.49 times and of 1.17 times better in contrast than the results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. Higher signal to noise ratios were obtained as an average of 12.30 times and of 3.77 times than results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. This study confirms that reconstruction with SFPO (vs FBP and vs IR) can lead to better lesion detectability and characterization with noise reduction. It can be developed for future reconstruction technique for the NM imaging.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권2호
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• pp.119-130
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• 2019

Positron emission tomography (PET) is widely used imaging modality for effective and accurate functional testing and medical diagnosis using radioactive isotopes. However, PET has difficulties in acquiring images with high image quality due to constraints such as the amount of radioactive isotopes injected into the patient, the detection time, the characteristics of the detector, and the patient's motion. In order to overcome this problem, we have succeeded to improve the image quality by using the dynamic image reconstruction method based on singular value decomposition. However, there is still some question about the characteristics of the proposed technique. In this study, the characteristics of reconstruction method based on singular value decomposition was estimated over computational simulation. As a result, we confirmed that the singular value decomposition based reconstruction technique distinguishes the images well when the signal - to - noise ratio of the input image is more than 20 decibels and the feature vector angle is more than 60 degrees. In addition, the proposed methode to estimate the characteristics of reconstruction technique can be applied to other spatio-temporal feature based dynamic image reconstruction techniques. The deduced conclusion of this study can be useful guideline to apply medical image into SVD based dynamic image reconstruction technique to improve the accuracy of medical diagnosis.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.184-187
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• 2002

Two-dimensional (2-D) X-ray computerized tomography (CT) equipments are widely used in industrial and medical fields, and nowadays studies on reconstruction algorithm for 3-D cone-beam acquisition systems are active for better utilization. The authors recent-By have proposed a fast reconstruction aigorithm using tree-structured filter bank for 2-D C1, and shown the algorithm is applicable to an approximate reconstruction of 3-D CT. For exact 3-D CT reconstruction, however, we have to backproject 1-D signal into 3-D space. This paper proposes a fast implementation method for this back-projection by use of tree-structured filter bank. and shows the proposed method works approximately 700 times faster than the direct one with almost same reconstruction image quality.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
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• pp.29-33
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• 2000

Stripmap SAR 시스템에서 레이더는 Slant range-domain에서 고정된 Strip상에 Data acquisition period 동안 계속해서 같은 Broadside 방사 패턴을 유지하며, Range domain에서 고정돈 Strip내의 지형의 지도를 제공하는 SAR 영상 시스템이다. Stripmap SAR를 위한 고전적인 영상 복원을 Synthetic aperture (slow-time) domain에서 Deramping 또는 Chirp deconvolution을 이용하는 Fresnel approximaptio에 의존하였다. 또 다른 Stripmap SAR 영상화의 접근방법으로 SAR wavefront reconstruction이론과 레이더 방사형태에 대한 spherical wave Fourier decomposition을 통하여 slow-time domain에서의 SAR 신호의 분석에 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 생성된 Stripmap SAR 데이터를 이용하여 Fresnel approximation 기법과 Wavefront Reconstruction 기법을 비교 분석한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.26-33
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• 1994

Phase retrieval is concerned with the reconstruction of a signal from its Fourier transform magnitude (or intensity), which arises in many areas such as X-ray crystallography, optics, astronomy, or digital signal processing. In such areas, the Fourier transform phase of the desired signal is lost while measuring Fourier transform magnitude (F.T.M.). However, if a reference 'signal is added to the desired signal, then, in the Fourier trans form magnitude of the added signal, the Fourier transform phase of the desired signal is encoded. This paper addresses uniqueness and retrieval of the encoded Fourier phase of a multidimensional signal from the Fourier transform magnitude of the added signal along with the Fourier transform magnitude of the desired signal and the information of the additive reference signal. In Part I, several conditions under which the desired signal can be uniquely specified from the two Fourier transform magnitudes and the additive reference signal are presented. In Part II, the development of non-iterative algorithms and an iterative algorithm that may be used to reconstruct the desired signal(s) is considered.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-286
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• 2015

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.171-182
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• 2015

The general wavelet transform has profitable property in non-stationary signal analysis specially. The tunable Q-factor wavelet transform is a fully-discrete wavelet transform for which the Q-factor Q and the asymptotic redundancy r, of the transform are easily and independently specified. In particular, the specified parameters Q and r can be real-valued. Therefore, by tuning Q, the oscillatory behavior of the wavelet can be chosen to match the oscillatory behavior of the signal of interest, so as to enhance the sparsity of a sparse signal representation. The TQWT is well suited to fast algorithms for sparsity-based inverse problems because it is a Parseval frame, easily invertible, and can be efficiently implemented. The transform is based on a real valued scaling factor and is implemented using a perfect reconstruction over-sampled filter bank with real-valued sampling factors. The transform is parameterized by its Q-factor and its over-sampling rate, with modest over-sampling rates being sufficient for the analysis/synthesis functions to be well localized. This paper describes filter design of 2D discrete-time wavelet transform for which the Q-factor is easily specified. With the advantage of this transform, perfect reconstruction filter design and implementation for performance improvement are focused in this paper. Hence, the 2D transform can be tuned according to the oscillatory behavior of the image signal to which it is applied. Therefore, application for performance improvement in multimedia communication field was evaluated.

• 한국추진공학회지
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• 제13권4호
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• pp.36-44
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• 2009

광학 선형 패터네이터 및 광학 토모그래피 기법을 사용하여 높은 주위 기체 압력 조건에서 분무단면을 측정하였다. 레이저 직선광이 분무 영역을 지나도록 하여 발생하는 Mie 산란 신호 및 직선광의 투과율을 측정하였으며, 이로부터 Beer-Lambert 법칙 및 수학적 단면 재구성 기법을 이용하여 분무 단면의 감쇠 계수 분포를 재구성하였다. 높은 주위 기체 압력 조건에서 광학적으로 밀한 분무가 발생하며, 그 결과 산란 신호의 감쇠 효과가 크게 증가한다. 따라서 미 산란 신호를 이용하는 광학 선형 패터네이터의 경우 감쇠 효과를 완화하는 데 한계를 보인다. 광학 토모그래피의 경우 분무를 통과하는 레이저광의 투과율 정보만을 이용하여 성공적으로 분무 단면을 재구성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.150-156
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• 2007

신호를 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이에 따라 전송 데이터에서 오류가 발생하거나, 영상 및 음성 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 이러한 잡음들을 제거하여 신호를 복원하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 현재, 시간-주파수 국부성을 갖고, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 많은 공학 분야에서 응용되고 있으며, 잡음 제거를 위해 문턱값과 상관관계를 이용한 방법 등이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 여전히 많은 잡음들을 에지로서 판단하며, AWGN과 임펄스 잡음을 동시에 제거하기 위한 방법을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여, 새로운 웨이브렛기반 알고리즘을 제시하였으며, 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1A호
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• pp.71-79
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• 2010

다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 본 논문에서는 다중채널 반송파 신호의 가변 주파수 대역 변환을 위해 시간 영역의 윈도우 함수와 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 다중채널 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 주파수 영역에서 대역통과 신호처리를 하는 다중채널 신호처리 알고리즘과 달리, 시간 영역에서 윈도우 함수를 사용한 블록 신호처리를 하기 때문에 기존의 주파수 영역에서 신호처리 방식보다 연산이 간단하며 효율적인 주파수 변환을 할 수 있다. 전산모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 출력신호 복원과 가변 주파수 대역 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 보였다.