The purpose of this study is to improve the mapping between functional image and conventional image by using rectangular FOV technique. Diffusion weighted imaging which is widely used for stroke was acquired by reducing the FOV and compared each Apparent Diffusion Coefficient(ADC). As a result, there is no significant difference of each ADC value in one-way-anova analysis and post-hoc analysis. Thus, Mismatching problem may be improved by matching the FOV with rectangular FOV technique because there is no difference in ADC values.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.61-64
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2003
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.1
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pp.115-120
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1993
The study is to derive a typical probable rainfall intensity formula(TPRIF) by analyzing pre-issued probable rainfall intensity formulas (PPRIF) over principal rainfall observation stations, and to obtain the regional characteristics based on the rainfall patterns by evaluating probable rainfall amount. The conclusions are as follows. A TPRIF which integrates PPRIF with a single pattern is presented. In deriving probable rainfall intensity, the application of TPRIF was more excellent than that of PPRIF. The value of R24/Rl which is the dimensionless ratio for rainfall characteristics tends to be inversely proportionate to the regional coefficient n. By comparing these values, the whole country could be divided into about 5 regions. In these five regions, the short-duration rainfall intensity is dominant in inland areas but the long-duration rainfall intensity is dominant in East Sea areas.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.857-864
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2004
Many image compression standards such as JPEG, MPEG or H.263 are based on the discrete cosine transform (DCT) and quantization method. Quantization error. is the major source of image quality degradation. The current dequantization method assumes the uniform distribution of the DCT coefficients. Therefore the dequantization value is the center of each quantization interval. However DCT coefficients are regarded to follow Laplacian probability density function (pdf). The center value of each interval is not optimal in reducing squared error. We use mean of the quantization interval assuming Laplacian pdf, and show the effect of correction on image quality. Also, we compare existing quantization error to corrected quantization error in closed form. The effect of PSNR improvements due to the compensation to the real image is in the range of 0.2 ∼0.4 ㏈. The maximum correction value is 1.66 ㏈.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.268-271
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2003
SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.05a
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pp.74-81
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2001
얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1850-1854
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2006
본 연구에서는 Huff(1967) 방법의 국내유역 적용을 위한 개선방안으로서 유역내.외 관측소의 호우사상별로 점우량 25.4mm이상과 면적우량 12.7mm이상의 자료를 사용하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 분석결과 강우지속기간 등급별 최빈분위의 대부분이 면적우량과 같은 분위가 선택되어 유역의 대표성을 갖는 것으로 분석되었다. 건교부(2000) Huff 방법과 본 연구의 방법으로 시간분포 시킨 결과 지속기간별 첨두강우강도의 크기는 본 연구의 방법으로 산정된 값이 컸으나, 지속기간에 따라 일관된 경향을 나타내지는 않았다. 전술한 두 방법에 의해 시간분포 시킨 지속기간별 확률강우량을 입력으로 하여 유입수문곡선을 모의하였다. 첨두강우강도의 경우와는 달리 지속기간별 첨두홍수량의 값은 지속기간 12시간을 기준으로 지속기간이 증가됨에 따라 두 방법에 의한 값의 차이가 커졌다. 특히, 임계지속기간을 고려한 첨두홍수량에서 큰 차이를 보였으며, 이는 지속기간별 첨두홍수량 차이에서도 유사한 특성으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 지속기간에 관계없이 하나의 누가곡선을 이용해왔던 기존방법에서 탈피해 지속기간별로 누가곡선을 구분함으로써 지속기간별 강우의 시간분포 특성과 유역의 대표성을 갖는 무차원 누가곡선 작성방법으로 효과적일 것으로 기대되었다.
본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.
Purpose: To measure reliable glomerular filtration rate by using the representative values of transplanted renal depths, which are measured with ultrasonography. Materials and Methods: We included 54 patients (26 men, 28 women), with having both renal scintigraphy and ultrasonography after renal transplantation. We measured GFR with Gates' method using the renal depth measured by ultrasonography, and median and mean ones in each patient. We compared GFR derived from ultrasonography-measured renal depth with GFR derived from median and mean renal depths. The correlation coefficients were obtained among GFR derived from ultrasonography-measured renal depths, median and mean renal depths under linear regression analysis. We determined whether GFR derived from median or mean renal depth could substitute GFR derived from ultrasonography-measured renal depth with Bland-Altman method. We analyze the expected errors of the GFR using representative renal depth in terms of age, sex, weight, height, creatinine value, and body surface. Results: The transplanted renal depths range from 3.20 cm to 5.96 cm. The mean value and standard deviation of renal depths measured by ultrasonography are $4.09{\pm}0.65cm$ in men, and $4.24{\pm}0.78cm$ in women. The median value of renal depths measured by ultrasonography is 4.36 cm in men and 4.14 cm in women. The GFR derived from median renal depth is more consistent with GFR derived from ultrasonography-measured renal depth than GFR derived from mean renal depth. Differences of GFR derived from median and ultrasonography-measured renal depth are not significantly different in the groups classified with creatinine value, age, sex, height, weight and body surface. Conclusion: When median value is adapted as a representative renal depth, we could obtain reliable GFR in transplanted kidney simply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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