CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.
본 논문에서는 Max-Log-MAP 알고리듬을 바탕으로 Gray 부호화된 M-PSK(phase shift keying) 신호를 위한 비트 정보 분할 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 M-PSK 신호 공간을 M-PAM(pulse amplitude modulation) 신호 공간으로 변환하여 M-PAM의 비트 정보 분할 방법을 응용한다. 제안한 알고리듬을 이용하여 M-PSK 신호의 비트별 정보 분할 값을 계산하고 이 값을 입력으로 하여 터보 반복 복호 기법의 성능을 분석하였다. 따라서 Gray 부호화된 M-PSK 신호는 M-PAM 신호 공간에서 비트 정보 분할을 수행하기 때문에 PAM과 PSK 신호의 비트정보 분할 알고리듬 중 일부의 연산 기능을 공유할 수 있어 PSK와 반복 복호 방식을 채택한 통신 시스템뿐만이 아니라 적응 변조/부호화(adaptive modulation/coding)에 효과적으로 응용이 가능하다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 Non-blind 디컨벌루션 알고리듬 중 하나인 Richardson-Lucy(RL) 디컨벌루션을 영상 분할을 통해 성능을 향상시킨 알고리듬을 제안한다. RL 디컨벌루션은 영상의 크기가 커질수록 연산 양이 크게 증가한다. 따라서 크기가 큰 영상의 RL 디컨벌루션은 계산에 많은 시간을 필요로 한다. 이를 개선하기 위하여 영상을 적절한 크기로 분할하여 각각 RL 디컨벌루션을 계산한다. 또한 분할 시 생기는 왜곡을 줄이기 위해 리플 제거를 위한 알고리듬을 추가한다. 이를 통해 기존의 알고리듬보다 연산 양을 줄여 빠른 RL 디컨벌루션이 가능하도록 개선한다.
본 논문에서는 소형으로 설계된 칼라 4화면 분할기를 위한 메모리 제어 알고리듬을 제안한다. 4화면 분할기는 크게 비디오 디코더부, 메모리부, 비디오 인코더부, OSD (On Screen Display)부, MICOM부, 제어부로 구성되어 있다. 본 논문의 칼라 4화면 분할기는 비디오 디코더부와 비디오 인코더부를 각각 원칩을 이용하여 설계하였으며, 제어부를 FPGA를 사용하여 원칩으로 제작하였다. 화면 4분할을 위해서 메모리 읽기 신호를 실 시간으로 제어하여 비디오 시스템을 제작하였다. 사용된 메모리 제어알고리듬은 비디오신호제어 및 디지털 메모리를 이용하는 다른 시스템에 적용될 수 있다.
의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
본 논문에서는 게이트 어레이 방식의 레이아웃 설계를 위한 새로운 배치 알고리듬을 제안한다. 제안된 배치 알고리듬은 서로 크기가 다른 마크로셀을 처리할 수 있으며, I/Q pad의 위치를 고려함으로써 칩의 내부 영역과 I/Q pad간의 배선을 효율적으로 자동화한다. 알고리듬은 초기 분할, 초기 배치 개선의 3단계로 구성된다. 초기 분할 단계에서는 각 I/Q pad의 위치를 고려하여 clustering에 의해 전체 회로를 5그룹으로 분할한다. 초기 배치 단계에서는 각 I/Q pad 및 주변 그룹과의 연결도를 고려한 clustering/min-cut 분할에 의해 각 셀의 위치를 할당한다. 또한, 배치 개선에서는 확률적 배선 밀도 함수를 도입하여 칩내의 배선 밀도를 균일화하기 위한 셀 이동 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 조합 논리 회로의 면적과 전력 소모를 낮추기 위한 효율적인 커널 기반의 분할 알고리듬을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 커널을 이용하여 회로를 분할함으로써 회로의 전력 소모를 줄이고 분할된 회로들의 중복 되는 게이트를 최소화시켜 면적 overhead를 감소시킨다. MCNC 표준 테스트 회로에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리듬이 면적과 전력소모면에 있어서 기존의 precomputation 회로 구조에 바탕을 둔 알고리듬에 비해 전력 소모는 평균 43.6% 면적은 평균30.7% 향상된 결과를 보인다.
본 논문에서는 고속 FPGA 설계를 위한 논리 수준의 조합회로 합성 알고리듬을 제안한다. 제안 된 알고리듬은 회로의 지연시간을 줄이기 위해 critical path를 분할한 후 분할된 회로를 동시에 수행하는 구조의 회로를 생성한다. MCNC 표준 테스트 회로에 대한 실험에서 제안된 지연시간 최적화 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 지연시간이 평균 33.3 % 감소된 회로를 생성함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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