본 논문에서는 그레이 블록 거리알고리즘(grey block algorithms, 이하 GBD)을 이용하여 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA) 및 첨도(Kurtosis)에서의 영상간의 거리를 측정하여, 어느 정도 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 영상 분류가 되는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA에서는 k는 8까지 상대적 식별이 되어 영상 분류가 되었고, 첨도에서는 영상간의 상대적 식별을 k가 4까지만 블록을 분할 할 수 있었다.
본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.
의료영상 처리는 의료 전문가들이 의료영상을 이용한 진단, 치료, 및 연구를 함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 많은 영상 분할 방법들이 의료영상 처리분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 CT 영상에서 간 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 간 영역을 추출하기 위해 co-occurrence matrix를 적용하였고, 추출된 영역에서 뼈와 근육, 신장 영역을 제거하였다. 제안된 방법은 의료 전문가가 추출한 결과와 비교하여 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
본 논문은 IEEE 802.15.4 beacon-enabled 모드의 경합 접근 구간(CAP: Contention Access Period)에서 단말수의 증가에 따른 성능 저하를 개선하기 위해 분할 경합 접근 방식(PCAM: Partitioned Contention Access Mechanism)을 제안한다. 분할 경합 접근 방식에서 PAN 코디네이터는 사용 가능한 전체 경합 접근 구간을 같은 크기의 두 개의 소구간으로 나눈다. 단말은 자신이 소속된 소구간에서만 전송을 위해 서로 경쟁한다. 이와 같은 방법으로 분할 경합 접근 방식은 경쟁하는 단말의 수를 반으로 줄여 전송 프레임의 충돌을 감소시키고 경쟁 시간을 반으로 줄여 단말의 전력 소모를 줄이는 특징을 가진다. 본 논문에서는 분할 경합 접근 방식과 기존 IEEE 802.15.4 표준의 접근 방식과의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 정규화 수율 및 에너지 효율 측면에서 분할 경합 접근 방식이 기존의 방식보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 이식편의 체적(the volume of right and left liver lobe)을 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 간이 추출된 영상에 해부학적인 좌간과 우간을 나누는 4점(하대정맥(Inferior Vena Cava)를 반으로 나눌 수 있는 중심점, 담낭와와 가까운 중간정맥(Middle Hepatic Vein)의 끝부분 한 점, 좌우문맥(Portal Vein) 분지부에서 한 점, 담낭와(gallbladder fossa)를 좌우로 나눌 수 있는 중심점)을 선택한다. 선택된 4점을 기준으로 좌간과 우간을 나누고 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 그리고 4점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한 지의 여부를 확인하였다. 본 연구는 간이식에 참여하는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 진행되었다.
Gadoxetic acid (GA) 조영증강 자기공명(MR) 영상에서 일반적으로 많이 이용되는 숙임각(flip angle, FA) $11^{\circ}$와 비교하여 FA $30^{\circ}$를 이용한 3분, 10분 및 15분 영상에서 국소성 간 병변 검출 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 3.0T MR 기기로 GA 조영증강지연기 MR영상을 시행 받은 69명의 환자를 대상으로 하였다. 대상 환자는 간세포암 23명과 전이암 12명으로 총 35명(남성 23, 여성12, 평균연령 60.4세)이었다. GA 주입 후 3분, 10분, 15분의 영상에서 각각 FA $11^{\circ}$와 $30^{\circ}$ 영상을 획득하였다. 각각의 영상에서 정량적평가와 정성적평가를 한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정량적 평가와 정성적 평가 모두 조영제 주입 후 3분과 10분 영상에서 FA $30^{\circ}$ 영상이 FA $11^{\circ}$ 영상보다 약간 우수하였으나 통계적 유의성은 없었다. 그러나 15분 영상에서는 FA $30^{\circ}$ 영상이 FA $11^{\circ}$ 영상보다 통계적으로 유의하게 우수하였다(p<0.05). GA 조영증강 후 15분 MR영상에서 FA $30^{\circ}$ 영상은 기존의 FA $11^{\circ}$ 영상보다 간 병변을 민감하게 검출해낼 수 있다.
본 논문은 2003년 1월부터 2004년 9월까지 표본기간동안 한국유가증권시장의 전자공시시스템인 KIND를 통해 접속매매시간 동안 장중에 발표되는 비실적 관련 공정공시 표본 자료를 일중 사건연구로 분석하여 실시간 정보에 대한 효율성을 검증하였다. 장중 발표되는 공정공시 정보에 대해 주가는 평균적으로 2분 이내에 유의적으로 강하게 반응하는 것으로 나타났다. 또한 공시 발표 시점 2분 이후부터 10분까지는 추가적인 양의 주가 반응이 있었으나, 이후 시간에는 소폭 반전하는 형태를 보였다. 공정공시 종류별로 볼 때 기타사항 공시를 제외한 사업계획 공시나 경영사항 공시에 대해서는 공시 발표 2분 이후부터 20분까지의 시간에는 추가적으로 유의적인 주가의 반응은 발견되지 않았다. 한편 공시 정보에 대한 주가 반응의 크기는 소기업 표본의 공시일수록 강한 것으로 나타났으며, 규모가 큰 종목의 표본에서는 2분 이후에 정보가 지연되는 현상이 발견되었으나 5분 이후로 지속되지는 않은 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 기업 특유 정보 내용(firm-specific information)의 공시에 대해서는 대기업보다는 소기업에서 반응하는 속도가 상대적으로 빠르다는 것을 의미한다. 공시 정보를 이용하여 거래비용을 제외하고도 초과수익률을 획득할 수 있는지를 분석한 결과에서는 공시 시점 이후 매입하는 전략은 모두 음의 수익률을 보였다. 반면에 공시 발표 시점 이전과 공시 시점에서 매입하는 전략은 평균적으로 2분이 경과한 다음부터 양의 수익을 시현하는 것으로 분석되었다. 공시 발표 시점에서 소형주를 매입할 경우 2분 이후부터 양의 초과 수익이 발생하지만, 대형주는 10분이 지나도 양의 초과 수익을 획득할 수 없었다. 이상의 결과를 종합하면 투명한 전자 공시 체제를 운영하는 한국유가증권시장은 실시간적으로 준강형 정보 효율성이 높은 시장이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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