의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1307-1316
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2016
본 논문은 계란에 대한 소비자들의 인식을 향상시키기 위해 산란계 종류에 따른 계란품질과 성분조성을 실험 및 분석하였다. 산란개시 32주령에 있는 4개 품종의 청색란실용계 (BC), 연산오골계 (YS), 재래닭 (KN), 백색레그혼 (WL) 총 120수 (각 처리구당 10수 ${\times}$ 3반복 ${\times}$ 4처리구)를 임의 배치하여 생산된 계란의 성분을 분석하였다. 계란의 품질 평가의 경우, BC가 다른 품종에 비하여 호우닛 계수 (82.82),난각강도 (0.37mm) 및 난각두께 ($40.58kg/cm^2$)가 유의적으로 높게 나왔으며, 계란의 콜레스테롤 함량은 BC가 317.58mg/100g로 가장 낮았지만, YS는 381.30mg/100g으로 매우 높게 나타났다 (p<0.05). 그리고 계란의 지방산 조성에서 oleic acid (C18:1n9)함량은 BC가 다른 품종보다 매우 낮았으며, 아미노산의 경우에는 Thronine과 Proline을 제외한 모든 성분에서 대체로 WL종이 다른 품종보다 더 높게 나타났다 (p<0.05).
본 논문은 FM 부가방송을 수신하여 다양한 정보와 사용자 문구 및 이미지를 전광판에 표시하고 GPS를 탑재하여 위치 기반의 정보를 음성 및 문구로 표시하는 시스템을 구현하였다. 기존의 전광판 시스템이 단순 광고만 반복하거나 다양한 정보를 휴대폰 망을 통해 수신하였지만 FM 부가방송을 수신하여 저렴하게 정보를 사용할 수 있다. 본 시스템은 6부분으로 구성이 되어있다. DARC는 정보의 종류, 뉴스, 증권, 기상, 시간에 따라 분류하고 분류된 데이터는 적당한 표시 시점에 표시된다. GPS는 위치정보와 방향정보 위성 정보를 수집하여 전달하고 이는 주 프로그램에서 연산되어 정보를 표출할 내용과 시점을 계산하게 된다. LED 전광판 제어를 위해 주 프로그램은 2개의 이미지 버퍼를 두고 이미지 엔진을 개발하여 여러 가지 효과 및 내용을 표시할 수 있게 했다. 외부 메모리에는 위치 기반의 정보 파일 출력될 내용의 편성 내용, 출력 방법을 저장하게 하고 이는 FAT 16방식으로 저장된다. 외부 메모리는 데이터 보관 및 시스템에 관계없이 정보를 사용할 수 있게 해준다. USB는 PC와의 통신경로로 사용되고 PC에 프로그램에 의해 본 시스템을 제어할 수 있게 해준다. 음성은 G72l의 음성 압축 방식을 사용하고 이를 소프트웨어적으로 디코딩하여 출력한다. 본 시스템은 차량에 설치되어 DARC에서 수신된 다양한 정보를 표출하고 위치에 따라 음성 및 전광판에 위치 기반 내용이 표시되는 것을 확인할 수 있었다.
하이브리드 실험은 수치해석 모형과 물리적 부분구조 모형사이의 상호작용을 통하여 구조물의 거동을 예측하는 실험법이다. 본 연구에서는 지진하중 재하 시 1경간 2층 강 뼈대 구조물에 대한 다자유도 하이브리드 실험을 수행하고 유효성을 확보하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전용 하이브리드 수치해석 프로그램인 FEAPH을 개발하였으며, 최적화된 시스템을 구축하였다. FEAPH은 고정 반복법(Fixed iteration)과 병렬화(Parallelization) 기법을 적용하여 순차적 해석에서 발생되는 비효율적 연산을 개선하였다. 또한, 종전에 데이터 통신과 부분구조물과 해석프로그램간의 인터페이스를 간략화하여 하이브리드 시스템 구성을 최적화 하였다. 그 결과, 입력 가진시간(30초) 대비 약 10%의 실험시간이 소요되었다. 시스템의 신뢰성을 검증하고 선형실험과 강 뼈대 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 비선형 실험을 수행하였으며 수치해석과의 변위응답이력은 거의 일치 하였다. 그러나 최대변위에 대한 응답은 다소 차이를 보였으며, 이는 재료 비선형성에 대한 해석상의 오차와 영구변형에 의해 발생한 것으로 판단된다. 따라서 적절한 재료 비선형 모델과 알고리즘의 개선이 이루어지면, 실시간 하이브리드 시스템은 구조물의 동적거동을 예측하는데 유용하게 활용될 것이며, 추후 진동대 실험을 대체할 수 있는 효과적인 실험 방법이 될 것으로 판단된다.
뉴질랜드 White Island에 설치된 WIZ 지진관측소 하부의 S파 속도구조($v_s$)를 규명하기 위해, 2007년 4월 20일에서 2013년 9월 6일 동안 기록된 362개 원거리 지진자료(Mw > 5.5)에 수신함수 역산과 H-${\kappa}$ 중합법을 적용하였다. 200회 반복 연산 후 오차 20% 이내인 수신함수 71개를 이용하여, 관측소 반경 15 km 이내에서 $v_s$ = 4.35 km/s인 모호면의 깊이를 $24{\pm}1km$로 결정하였다. 수신함수 역산으로 구한 1차원 $v_s$ 모델은 깊이 18 ~ 22 km인 하부지각 내에 4 km 두께의 저속도층 존재를 지시한다. 이 저속도층에서의 $v_s$는 상하부층보다 0.15 km/s 작아 심부 마그마 저장소와 관련이 있을 것으로 해석된다. H-${\kappa}$ 중합법으로 구한 지각의 평균 두께는 24.5 km로 수신함수 역산 결과와 잘 일치하며, $v_p/v_s$가 1.64로 작게 나타난 것은 가스로 채워진 암석이나 뜨거운 결정질 마그마의 영향일 가능성이 있다.
가시성그래프는 최소 탐색 공간으로 게임환경을 모델링하여 효과적으로 길을 찾을 수 있도록 하는 방법으로 잘 알려져 있다. 일반화 가시성그래프는 가시성그래프의 가장 큰 단점으로 지적되는 "벽-껴안기" 문제를 해결하기 위해 확장된 장애물의 경계 위에 생성된 가시성그래프이다. 일반화 가시성그래프에 의해 구해진 경로는 근사 최적이며 자연스럽게 보이는 장점이 있다. 본 논문에서는 변화하는 출발점과 목표점과 정적인 장애물 사이를 움직이는 게임 캐릭터에 효과적으로 일반화 가시성그래프를 적용하는 방법을 제안한다. 일반화 가시성그래프는 일단 생성되면 최소 탐색공간을 보장하지만 그 생성 자체는 노드사이의 링크의 교차 여부론 일일이 체크하여야 하므로 시간이 많이 소요된다. 아이디어는 먼저 정적인 장애물만으로 지도를 생성해 놓고 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는 것이다. 출발점과 목표점의 포함 부분이 여러 번 반복되어야 하는 과정이므로 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는데에 연산 기하학 분야의 회전 plane-sweep 알고리즘을 이용할 것을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 전체 그래프를 매번 생성하는 것보다 제안한 방법의 실행시간이 39%-68% 정도 향상되었음을 보여준다.
캡슐내시경검사는 일반 내시경 검사에 비해 고통이 없고 합병증이 적다고 보고되어 있어 향후 지속적인 발전 가능성이 매우 큰 분야로 잘 알려져 있다. 그러나, 캡슐내시경을 이용한 진단은 캡슐이 동일한 위치에 상주할 경우 반복적으로 촬영된 유사한 영상을 오래도록 관찰 하여야 하므로, 진단자로 하여금 막대한 시간적 비용을 발생하게 한다. 따라서 보다 현실적이고 실용적인 캡슐내시경 검사를 위한 효율적인 탐색 및 진단 방법으로써 캡슐내시경영상에 대한 지능형 탐색방법이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 지능형 판독보조 시스템은 영상차감을 통해 중복영상을 최소화한 후 프레임단위로 영상이 내포한 정보를 일차원도표(map)의 형태로 제공하고, 이러한 결과도표의 분석도구 및 방법을 제안함으로써 진단시간을 큰 폭으로 단축할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 비교연산 한 정규화된 교차상관(Normalized Cross-Correlation) 방법을 통해 전처리 된 인접영상에 대한 유사도를 추출하고, 설정된 임계값이상의 영상들만을 탐색 범위로 지정하여 중복 촬영된 영상의 탐색을 최소화 한다. 이외에도 영상간 유사도, 엔트로피와 명암도를 통해 얻어진 이동도표, 특성도표와 명암도표를 분석하여 효율적으로 사용자가 탐색을 원하는 부위에 대한 탐색밀도를 높이는 등의 다양한 진단 매뉴얼을 제시한다.
본 논문은 통합 비디오 코덱에 적용할 수 있는 DCT와 양자화 회로에 대한 고성능 구조를 제안한다. 제안된 구조는 JPEG, MPEG-1/2/4, H.264, VC-1과 같은 동영상 압축 표준들에 사용되는 모든 변환과 양자화에 적용할 수 있다. 통합 DCT 회로 구조를 위해 8x8 DCT의 변환행렬을 재배치하는 순열행렬을 정의하였고 $4{\times}4$ DCT의 변환행렬과 통합하기 위해 $8{\times}8$ 변환행렬을 4개의 $4{\times}4$ 변환행렬로 나누었다. $8{\times}8$ DCT는 재배치와 분할된 변환행렬을 기반으로 $4{\times}4$ DCT 연산을 반복하여 수행된다. 구현된 회로는 사용자가 변환 계수를 입력하기 때문에 앞으로 등장할 어떤 종류의 DCT 변환에도 매우 쉽게 확장할 수 있다. DCT 회로의 곱셈기들은 회로 크기를 최소화하기 위해 양자화 회로에서 사용되는 곱셈기들과 공유하였다. 이때, 양자화 회로는 회로 구현에 필요한 자원과 처리 시간의 증가 없이 DCT 회로와 통합된다. 제안된 DCT와 양자화 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다.
Wyner-Ziv 부호화 방법에서는 키 픽처 부호화를 위하여 상대적으로 복잡도가 낮은 H.264/AVC 인트라 부호화 기술을 사용하고 있다. 인트라 부호화와 달리 인터 부호화는 율 왜곡 성능은 매우 좋으나, 움직임 예측 및 보상과 같은 복잡한 연산을 반복적으로 수행하기 때문에 저복잡도 부호화를 지향하는 분산 비디오 부호화에 적합하지 않다. 하지만 제로 모션 부호화 방법은 시간적 상관도를 활용하면서도 높은 복잡도를 갖는 움직임 예측을 사용하지 않기 때문에 현재 Wyner-Ziv 부호화에 사용하고 있는 키 픽처 부호화의 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술은 시간적 중복성을 WZ 픽처에만 활용하기 때문에, 제로 모션 부호화 방법으로 키 픽처를 부호화하는 경우 키 픽처와 WZ 픽처 모두 시간적 상관도를 활용하여 율 왜곡 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용한 Wyner-Ziv 부호화의 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화 대비 평균적으로 약 9%의 복잡도가 증가되었지만, 움직임이 적은 정적인 영상에서 최대 54% 비트율이 감소하였다. 또한, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술에 제안한 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용할 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화의 율 왜곡 성능과 비교하여 최대 70%의 비트율을 감소시킬 수 있다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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