• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.93-99
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• 2024

디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.129-136
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• 2010

모바일컴퓨팅, 무선 센서네트워크, 센서 기술로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 현실화되고 있고 모든 사람들에게 의료서비스를 보다 편리하게 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다. 이 u-Healthcare 서비스는 시간, 장소에 구애 받지 않고 의료서비스를 제공할 수 있으므로 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스를 구현하는 시스템으로 심장병 환자를 위한 헬스케어 서비스 프로토타입을 구현하였다. 시스템은 두 부분으로 구성된다. front-end는 체온, 혈압, 혈중산소농도, 심장의 파형 등 다양한 생체신호를 수집하고 back-end는 수집된 신호를 바탕으로 의료서비스를 제공한다. 단순히 생체 신호만을 의료진에게 전달하는 것은 모니터링 수준에 불과하여 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 요구조건을 만족할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망 기술을 이용하여 현재의 상황을 인식하여 불필요한 신호를 제거하고, 개인의 특성에 최적화된 헬스케어 모델을 제시한다. 철저한 실험을 통하여 제안된 모델은 유비쿼터스 서비스의 요구조건을 만족하고 보다 향상된 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5A호
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• pp.391-400
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• 2009

최근 이동 통신 네트워크는 2G에서 3G로 이동하고 있으며 주파수의 효율성을 추구하고자 한다. 인지 무선 통신(Cognitive radio) 기술은 secondary 네트워크와 primary 네트워크의 공존을 허용함으로써 주파수의 효율성을 달성할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 하지만, primary 네트워크의 주파수 재사용율을 고려하지 않는 기존 인지무선 통신 방식은 primary 네트워크와 secondary 네트워크를 포함한 전체 네트워크의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 secondary 네트워크가 primary 네트워크의 파일럿 신호를 감지하여 최적의 가용 주파수를 선택하는 복잡도가 낮은 방식을 제안한다. 그리고, primary 네트워크의 간섭을 최소화하는 제약조건을 가지면서 업링크와 다운링크의 용량을 최대화하는 최적화 문제를 고려한다. 시뮬레이션을 통하여 제안방법과 기존방법의 성능을 비교하였으며, 제안방법이 기존방법보다 primary 네트워크의 주파수 재사용율이 작고 채널 사용 변화가 심할 때 특히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10A호
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• pp.823-829
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• 2011

최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1193-1201
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• 2020

이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권3호
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• pp.419-428
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• 2005

본 논문은 계층적 이동 IPv6 네트워크 환경에서 MN의 이동을 지역내와 지역간으로 구분하여 자원예약 경로에 대한 빠른 자원예약을 수행하는 알고리즘이다. 제안 알고리즘에서 MN은 계층적 이동 IPv6 환경에서 셀 영역이 겹쳐지는 영역으로 이동하였을 때 이동에 예측되는 셀의 L2 비콘 신호를 얻을 수 있다고 가정하고 이 신호를 이용하여 사전예약을 수행한다. 지역내 이동은 가장 가까운 공통 경로의 라우터를 통한 사전예약을 하고, 지역간 이동은 이동할 영역의 MAP의 QA(QoS Agent)를 통하여 해당 AR로의 사전예약을 수행하며, CN과의 예약 경로 최적화를 통한 자원예약을 수행한다. 제안 알고리즘은 이를 통하여 신속하고 효과적인 예약 경로를 설정할 수 있으며, 대역폭의 효율적인 사용과 데이터 전송시 서비스 저하를 최소화 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.40-48
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• 2015

광학 네트워크-온-칩(Optical Network-on-Chip, ONoC) 아키텍처는 향후 폭증하는 칩 내부 커뮤니케이션 병목 현상을 해결 할 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. ONoC에 대한 최근의 연구들은 파장 분할 다중화(Wavelength division multiplexing, WDM) 방식을 이용하여 광 신호의 병렬 전송을 지원하고 경로 충돌을 방지하는데 초점을 두었다. 하지만 신호의 간섭 및 감쇄에 의해 하나의 도파관에서 수용할 수 있는 파장 수는 제한되어 있고, 이로 인하여 노드 수 증가에 따라 파장이 다른 광 신호 개수를 증가시키는 기존의 파장 분할 방식 연구들은 구현의 한계를 보일 것이라 전망된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 WDM에 시 분할 다중화(Time division multiplexing, TDM) 방식을 접목시켰다. 또한 채널 최적화 기법을 제안함으로써 TDM 방식의 접목으로 인한 여분채널 및 지연시간 문제를 최소화 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2576-2583
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• 2015

전이중(full-duplex) 셀룰라 네트워크에서 상향링크 사용자는 하향링크 사용자에게 간섭을 유발하므로 같은 무선 자원을 동시에 사용하는 상 하향링크 사용자 쌍을 어떻게 결정하는 지가 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 사용자의 서비스의 질을 보장하기 위한 목적으로 아웃티지(outage) 발생의 최소화를 위한 최적화 문제를 제시하고, 낮은 복잡도를 갖는 차선의 사용자 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 방식은 나쁜 신호 품질을 갖는 하향링크 사용자에게 간섭을 덜 미치는 상향링크 사용자를 먼저 선택할 수 있도록 우선권을 주는 방식으로 동작한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 사용자 스케쥴링 방식을 사용하는 전이중 시스템은 최적에 가까운 아웃티지 성능을 달성하면서 기존 반이중 모드의 셀룰라 시스템 대비 아웃티지 발생을 현저히 줄인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.37-42
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• 2007

본 논문에서는 무선채널의 신호감쇄특성으로 인하여 멀티홉을 통한 센서네트워크의 에너지소비를 최소화하려는 기존의 연구를 재해석하고 무선채널의 특성과 하드웨어의 전력소비를 동시에 고려하여 센서네트워크의 에너지소비를 모델링하였다. 또한 센서네트워크 하드웨어 플랫폼에 주로 사용되고 있는 RF모듈인 Chipcon사의 CC2420을 대상으로 최대 전송전력과 최소의 홉을 통한 데이터 전송이 네트워크의 에너지효율에 미치는 영향을 다양한 상황의 시뮬레이션을 통해 검증한다. 최대 전송전력으로 최소의 홉을 통하여 전송했을 경우, 낮은 전송전력으로 여러 홉을 거쳐 데이터를 전송하는 것보다 네트워크의 에너지소비가 적게 발생하는 것으로 관찰된다. 높은 전송전력에 따라 증가하는 재전송을 고려한 결과 또한 최대 전송전력으로 전송했을 경우 최대 33.1%의 에너지효율을 얻을 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.