• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.131-141
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• 2008

목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.83-93
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• 2002

조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권1호
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• pp.31-46
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서 가장 핵심이 되는 기술은 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술로써 RFID(Radio Frequency Identification)와 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network WSN)를 이용한 다양한 센서 기술과 프로세서 집적 기술 그리고 무선 네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것을 가능하게 함으로써 기존 가상 공간의 IT 기술을 다양한 실제 환경에서 확대할 수 있도록 한다. 그러나 RFID와 WSN은 이러한 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별 개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC 센서 네트워크(EPC Sensor Network)를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPCglobal Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 또한 센서 데이터의 표현을 위해 RFID 태그의 EPC를 기반으로 센서 데이터를 하나의 결합된 쌍으로 표현한다. 이것은 센서 데이터를 처리하는데 있어 반드시 EPC가 있어야 함을 의미한다. 즉, 센서 데이터만을 위한 관리 기능은 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 RFID/WSN 통합 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 RFID/WSN 통합 관리 시스템은 첫 번째, RFID와 WSN 데이터를 인터넷 표준 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 통합 관리 시스템을 제안하였다. 두 번째, 미들웨어에서 불필요한 복합 이벤트 검출 연산을 위하여 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법들의 성능을 평가하기 위하여 SIP 기반의 통합관리시스템을 구현하여 성능을 평가하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.43-49
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• 2005

기능적 자기공명영상기법(functional MRI: fMRI)을 통해서 인간의 뇌에 대한 연구가 지난 수년 동안 활발하게 진행되어 왔다. 이러한 기능적 자기공명영상기법의 파라다임에는 Block-diagram 방법과 최근에 개발되어 이용되는 Event-related 방법이 있다. Block-diagram 방법은 여러 블록으로 구성하여 피험자들에게 자극을 인가하여 뇌의 반응신호들을 통해 뇌의 기능을 설명해 주는 데, 이러한 뇌의 기능이 얼굴인식과 관련하여 여러 조건을 포함한 자극인 경우 뇌의 인지 시스템을 설명을 해 주는 데 한계가 있다. 따라서 Event-related 방법을 이용하여 얼굴인식에 관여하는 뇌의 인지시스템에 관련된 부분을 설명하고, 또한 그 영역에서 인종구별과 같은 의식적으로는 관찰되지 않지만 무의식적으로 관찰되는 뇌의 생리적인 현상을 보여주고자 한다. 본 연구는 Event-related 방법에 대한 이해와 얼굴인식에 적용되는 파라다임 알고리즘을 개발하여 피험자들을 통해 해당조건들은 (유명한국인, 무명한국인, 유명 백인 미국인, 무명 백인미국인) 각 Event로 구성하여 한 블록인 Event-related 파라다임으로 변경하여 얼굴을 인식하는데 주로 담당하는 영역인, Ventral occipital-temporal cortex 내의 fusiform face area(FFA)를 확인하고 그 영역에서 의식적으로 반응하는 뇌의 활동과 무의식적으로 반응하는 뇌의 활동을 생리학적 또는 심리학적으로 해석하는데 용이하도록 여러 파라미터들 (즉 Event 간격 , Event의 수, Null Event, TR 간격 등)을 최적화하였다. 자기공명영상기법을 이용한 이러한 뇌 기능 연구는 의학적인 응용연구로서 신경 과학분야와 정신의학적인 측면에서 널리 이용될 것으로 보이며 더 나아가 심리학적측면의 기초 연구로서 발전의 토대가 될 것으로 사료된다.다. 불가능하여 차나무 재배지 부적합한 것으로 나타났다.35\%$일 경우 알칼리-실리카 반응에 의한 팽창을 가장 효과적으로 방지할 수 있는 것으로 판단된다.는 accessory 개발과 보급이 중요하다.에 대하여 500MU 조사 후 방사선량의 측정결과 Field size의 영향은 거의 존재하지 않았으며, beam off 후 $1{\sim}2$분 뒤 측정 시작 시점에서 대략 $1{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며, 반감기는 약 $3{\sim}4$분인 것으로 측정되었다. Primus 15MV의 경우 S병원에서 측정을 수행하였으며, $25{\times}25cm^2$ Field size에 대하여 500MU 조사 뒤 방사선량을 측정한 결과, beam off후 $1{\sim}2$분 뒤 측정시점에서 대략 $3.26{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며 10MV X선보다 대략 3.3배 큰 값을 나타내었다. 결과 : 일일 치료환자가 $20{\sim}50$명이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.377-391
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• 2018

광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권2호
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• pp.132-140
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• 2005

본 연구에서는 기존의 지위지수 추정식의 문제점을 보완하기 위해 수치 산림입지도에서 추출한 28개 입지환경 인자 중에서 몇 가지 인자만으로 구성된 최적의 조합에 의해 지역별 주요수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하고자 하였다. 본 연구결과에서 도출된 지위지수 추정식에서 채택된 수종별 입지환경 인자는 $4\~5$개로 소수이지만 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수가 0.90 이상으로 높은 추정능력을 보였다 이와 같이 개발된 지역별$\cdot$수종별 지위지수 추정식에 대하여 권역별로 수집한 수종별 독립자료를 사용하여 모형의 평균 편의, 정도, 표준오차 등의 3가지 평가통계량에 근거한 검증결과 본 연구에서 도출된 지위지수 추정식의 실용성을 입증할 수 있었다. 지위지수 추정식의 검증결과를 보면 전반적으로 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식의 평가통계량은 낮은 것으로 판명되어 실제 적용하는데는 문제가 없는 것으로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 지역별 주요 수종의 지위지수 추정식은 몇 가지의 입지환경 인자만으로도 지역별 특성을 고려한 수종별 지위지수를 추정할 수 있는 것으로 판명되어 앞으로 활용가치가 높을 것으로 평가된다 특히 본 연구에서 얻어진 결과는 수종별 적지판정과 이를 통한 산림의 경영 및 관리에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 개발된 지위지수 추정식과 산림입지도면의 데이터를 이용하면 지위지수 추정의 전산화가 가능할 것으로 판단되며, GIS 기법을 이용한 적지적수 선정 프로그램의 알고리즘에 수종별 적지분석을 위해 본 연구에서 조제한 지위지수 추정식을 적용하면 보다 정확한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 본 연구에서는 일부 수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하였기 때문에 실제 적용에는 한계를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 앞으로 충분한 입지환경 인자에 대한 자료를 확보하여 다양한 수종에 지위지수 추정식을 개발하는 작업이 이루어져야 하며, 이를 통해 입지조건에 따른 적지적수 선정 문제를 해결하기 위한 노력을 지속해야 할 것이라고 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1288-1298
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• 2002

타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의

• 한국응용곤충학회지
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• 제42권3호
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• pp.173-184
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• 2003

2000년 3월부터 11월까지 부산항으로 수입된 목재류에서 검출된 나무좀과(Scolytidae), 긴나무좀과(Platypodidae), 개나무좀과(Bostrichldae), 가루나무좀과(Lyctidae)의 종류 및 검출된 기주와 수입국을 조사하여 국내 유입의 가능성이 있는 해충을 파악하는 한편, 이들 해충의 국내 유입을 차단하기 위한 자료로 활용 하고자 본 조사를 실시하였다. 부산항의 수입재에서 검출된 나무좀과, 긴나무좀과, 개나무좀과, 가루나무좀과는 총 23속 52종이었으며, 검출된 수입재는 15개 국에서 수입한 13과 19종의 원목, 제재목, 기타 등이었다. 나무좀과에서는 3아과 16속 35종이 검출되었다. Xyleborus속에서 12종, Ips속에서 6종, Trpodendron속에서 3종, Arixyleborus속에서 2종, 그 외 Alniphagus속 등에서 12속에서 각각 1종씩 검출되었다. 검출된 수종은 말레이시아를 비롯한 11개국에서 수입한 13속 16종이었으며, 남양재인 말레이시아산 나왕류에서 2속 13종의 가장 많은 종이 검출되었다. 긴나무좀과는 Platypus cupulatus, P. curtus 등 1아과 1속9종이 채집되었다. 검출된 수종은 호주, 파푸아 뉴기니아 등 6개국에서 수입한 4속6종이었고, 말레이시아산 나왕류에서 6종이 검출되었다. 개나무좀과는 2아과4속5종이 검출되었다. Herernbostrychus aequalis, Dinoderus bifoveoratus 등이 검출되었다. 검출된 수종은 말레이시아, 엘살바도르등 4개국에서 수입한 4속 6종이었으며 말레이시아산 나왕류에서 4종이 검출되었다. 가루나무좀과는 Trogoxylon sp., Minthea rugicoliis, Minthea sp. 등 2속 3종이 검출되었다. 검출된 수종은 필리핀 등을 비롯한 3개 국에서 수입한 2속 3종이었다.an으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 128x128의 고해상도 EPI 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안한 Half Fourier기법을 이용하여 기존의 $64{\times}64$ 영상보다 해상도를 높인 $128{\times}128$ EPI영상을 single scan으로 얻을수 있었으며, 에코의 적절한 배치를 통해 임상에서 널리 사용되는 $T_2$ 대조도를 얻을 수 있었다. 제안한 방법은 특별한 하드웨어의 추가 없이, 펄스 시퀀스와 tuning 및 재구성 알고리즘 등의 소프트웨어적인 방법만으로 구현이 가능하여 많은 임상 응용이 기대된다.체 실험을 통하여 확인하였다.les, ranged from 0.02 to 40 MHz, and dominated by contribution from bound pool, which is bound to macromolecule regardless of binding ratios. In addition, as more Gd-chelate bound to macromolecule, sharp increase of relaxivity at higher field occurs. The NMRD profiles for different values of τS show the enormous increase of low field profile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.1-12
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• 2005

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.