최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소가 억제된 특징 벡터를 이용하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하고, 추적 알고리즘은 정확한 객체 추적을 수행한다. 또한, 객체 추적 알고리즘의 응용에서 중요한 속도 문제를 크게 개선하는 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 높은 처리 속도를 유지하면서 동시에 기존 기법보다 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.
최근 상관 중첩 코딩으로 SIC를 사용하지 않고 무손실 이중 사용자 비직교 다중 접속이 구현될 수 있다고 보고된 바 있다. 그러나 단지 이중 사용자 사례만 고려되었다. 따라서 본 논문은 삼중 사용자 무손실 non-SIC 비직교 다중 접속 기법을 제안한다. 이러한 제안은 삼중 사용자 상관 중첩 코딩을 통하여 달성된다. 모의실험을 통해 삼중 사용자 무손실 non-SIC 비직교 다중 접속 기법이 사용자-공평성에 해당하는 전력 할당 영역에서 구현될 수 있음을 입증한다.
최적의 심도 영역 속도를 도출하기 위한 구조보정 속도분석(MVA, migration velocity analysis) 기법을 해양에서 취득한 원거리 다중채널 탄성파 자료에 적용하여 그 효용성을 확인한다. 지금까지 통상적으로 수행된 시간 영역 자료처리 결과는 지질학적 층서해석에는 무리 없는 결과이나, 어느 정도 가능성이 있는 플레이나 리드 지역에서의 유가스 탐사에서는 저류층 지질모델 구축, 시추 설계, 매장량 계산에서 반드시 심도 영역 속도 구조와 영상이 필요하다. 데이터 영역에서 근사 방식을 사용한 공통 중간점 기반 속도 분석으로부터 도출한 속도는 처음부터 오차를 내재하여 불확실성이 높다. 반면에, 이를 보완해 줄 검층 자료가 없는 상황에서 실측 규모의 속도 구조를 도출하는데 있어 이미지 영역 구조보정 속도분석 기법은 상당히 효율적인 방법이다. 이 연구에서는 해양에서 취득한 다중 채널 탄성파자료에 대해 합리적인 결과를 도출하기 위해 시간 영역에서 신호의 품질을 최적화하고, 이 자료에 대하여 반복적으로 MVA 기법을 적용함으로써 심도영역 속도 및 구조보정 단면도를 도출하였다. 시간 영역 속도를 단순히 Dix 방정식에 의해 심도영역으로 변환한 속도를 이용하여 생성한 결과(공통 수신점 모음도 및 중합 단면도)와 MVA 기법을 이용한 심도영역 자료처리를 통해 도출된 속도를 이용하여 생성한 결과를 비교함으로써, 심도영역 결과가 보다 합리적임을 확인하였다. 심도 영역으로 도출된 속도는 중합전 심도 구조보정에 바로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 현장 자료의 파형역산 적용 시 초기 모델로 활용함으로써 역산 수행 과정에서 발생할 수 있는 국부 최소(local minima) 문제를 최소화할 수 있다.
시계열반전처리는 시간과 공간영역 동시에 집속을 수행할 수 있는 효과적인 방법으로 증명되어 왔으며, 시간영역에서의 집속 특성은 수중음향통신에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 해양도파관에서 동시 다중 집속이 적응 시계열 반전처리에 의해 구현되었다. 본 연구에서 적응 시계열반전처리에 의한 동시 다중 집속은 다중 수신을 위한 수중음향 통신 알고리즘으로 확장되며, 개발된 알고리즘은 수치실험과 실 데이터를 통해 다중 수신 위치에 동시에 자기등화가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 다중 경로 페이딩 환경에서 고속 데이터 전송에 적합한 STF(Space-Time-Frequency) coded OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 STF-OFDM 전송 기법은 적은 연산량으로 주파수 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 간단한 전송 기법이다. 주파수 영역에서의 사전부호화를 통해 주파수 다이버시티 이득을 획득하여 기존의 ST-OFDM 전송 기법의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제시하는 사전 부호화는 적은 연산량으로 부호화와 복호화가 가능한 간단한 사전 부호화 기법이다.
비-직교 다중접속 (NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access)는 5G 네트워크를 위한 유망한 후보 기술이다. NOMA는 여러 사용자가 동일한 시간과 주파수 자원을 사용하기 때문에 기존의 직교 다중 접속 (OMA: Orthogonal Multiple Access) 기술보다 개선된 주파수 효율을 갖는다. Multiple-Input-multiple-output (MIMO)는 시스템 성능을 향상 시킬 수 있는 또 다른 유망한 기술이다. 본 논문에서 우리는 다중 안테나 기반의 NOMA기법의 주파수 및 에너지 효율을 다룬다. 제안된 기법에서 셀 외각 사용자는 공간 영역 (Spatial Domain)에서 다중화되고, 이것은 셀 외각 유저가 송신 안테나 인덱스를 이용하여 정보를 전송한다는 것을 의미한다. NOMA에서 셀외각 사용자의 성능은 다른 사용자의 신호로 부터 많은 영향을 받는데, 이때 다른 사용자의 신호는 잡음으로 작용한다. 제안된 기법은 기존의 NOMA에 비해 향상된 주파수 효율을 가진다. 셀 외각 사용자를 공간 영역에서 다중화함으로써 NOMA 신호의 복호 단계를 감소시킬 수 있기 때문이다. 또한, 제안된 기법은 기존의 NOMA 보다 뛰어난 에너지 효율을 갖는다. 주파수 및 에너지 효율, 복호 과정의 간소화는 기지국(Base Station)에서 다중 송신 안테나를 사용함으로 인해 얻게 된다.
초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
페이딩 채널에서 공간-시간 트렐리스 부호화된 OFDM 시스템을 제안하고, 시간 영역에서 제안된 principal ratio combining(PRC)와 일반화된 PRC(GPRC)의 수식을 이론적으로 주파수 영역에서 새롭게 분석한다. 시간 영역에서와 마찬가지로 GPRC 기법은 ML 및 PRC 기법을 분할하여 성능과 수신기 복잡도 간의 유연한 tradeoff를 활용할 수 있다. M진 PSK 변조 방식을 이용하는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수 플랫 및 주파수 선택적 페이딩에서 성능을 검증한다. 또한, 세 가지 수신 기법간의 수신기 복잡도와 시뮬레이션 시간을 비교 검토한다.
본 연구는 다중채널코일과 병렬영상기법 이용 시 관행적으로 사용하고 있는 두영역측정법을 사용한 신호대잡음비 측정의 문제점을 알아보고자 하였다. 두영역측정법 사용 시 3가지 전제 조건에 만족하는 단일채널구상코일을 이용한 기준 SNR을 산출한 후, 다중채널코일과 병렬영상기법 이용 시 공신력 있는 기관에서 권고하는 방법과 전제 조건을 고려하지 않고 사용되어 문제가 되는 두영역측정법을 사용하여 SNR을 산출한 후 비교하였다. 다중채널코일과 병렬영상기법 이용 한 두영역측정법이 가장 높은 상대표준편차를 보여 낮은 정밀도를 나타내었고, ROI 위치에 따른 SNR 차이도 매우 높아 공간적으로 잡음의 분포가 균일하지 않음을 알 수 있었다. Blend-Altman plot 통한 95% 신뢰구간 간격도 가장 넓어 기준이 되는 단일채널구상코일을 이용한 두영역측정법 대비 일치도가 낮음을 알 수 있었다. 본 연구는 동일한 영상획득조건에서 자기공명영상장치 성능평가 시험의 표준이 되는 AAPM 방법과, 신호 영역 내에서 잡음 레벨을 정확히 결정할 수 있는 NEMA 방법, 그리고 자기공명영상장치의 제조사가 권고하는 방법을 직접적으로 비교함으로써, 연구자들이 간과할 수 있는 전제조건을 만족하지 않는 다중채널코일과 병렬영상기법 이용 시, 두영역측정법을 사용한 신호대잡음비의 부정확한 문제점을 정량적으로 증명하였다는데 큰 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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