이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.
초고밀도 네트워크(Ultra dense network, UDN)는 5G 이동통신 시스템에서 많은 수의 스몰셀 기지국(Small-cell access point, SAP)이 매크로셀의 서비스 영역에 배치되기 때문에 매크로 단말(Macro user equipment, MUE)이 수신하는 간섭량이 증가하여 시스템 용량이 크게 감소한다. 따라서, 본 논문은 UDN에서 SAP의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 상향링크 유동적 채널할당 방법을 제안한다. 제안하는 유동적 채널할당 방법은 간섭량이 높은 MUE와 동일한 부채널을 사용하지 않도록 SAP들이 사용하는 부채널을 제어하여 MUE의 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio)를 주어진 임계값 이상으로 보장하는 것을 목표한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 유동적 채널할당 방법이 다른 방법들과 비교해 스몰셀 사용자 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 전송 용량이 향상됨을 보인다.
초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.
신경 교세포에서 발생하는 가장 흔한 뇌 악성종양인 교모세포종은 조기 진단 및 치료계획 수립이 중요하다. 주로 조영제를 통해 촬영된 T1CE 영상을 통해 암의 진단이 이뤄지는데, 최근 가돌리늄 기반 조영제 주입의 위험이 보고되고 있다. 의료영상에서 새로운 영상을 합성하는 GAN 모델과 영역분할에 대한 심층신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 교모세포종 환자의 T1CE 영상의 생성과 암의 영역분할을 동시에 학습하는 하나의 모델을 제안한다. 제안된 모델의 성능은 평균 제곱오차, 최대신호대잡음비 등의 유사성 측정을 통해 평가되어 0.002, 55dB의 평균 결과 값을 보여준다.
본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 연안 지역 저고도 원격측정을 위한 소형 무인항공기 용 초분광센서 개발의 일환으로 비축 삼반사경 전단광학계의 설계와 성능분석 결과를 제시하였다. 이 광학계는 수 cm의 공간해상도(4cm@500m 운영고도)와 $4^{\circ}$의 시야각, 그리고 신호대 잡음비 100(@660 nm) 이상의 요구사항을 만족시키기 위하여, 70 mm의 입사동 크기와 개구수 5.0으로 설계 사양을 가지는 비구면의 주경과 부경이 포함된 비축 삼반사경 형태로 설계되었다. 본 설계의 광학성능은 $1/15{\lambda}$ 이하 RMS 파면오차 성능과 0.75이상의 MTF 성능(@660 nm)이 기대된다. 제작과 조립 단계를 고려하여 민감도 분석을 통해 3 반사경을 정렬 보상자로 선정하였으며, 경사 공차범위는 요소별로 0.17 mrad 으로 결정되었다. 이 비축 삼반사경 광학설계는 기존 초분광센서의 전단광학계에 비해 높은 광학성능을 보이고, 소형 무인항공기에 맞추어 경량화가 가능하도록 제작 기반을 설정하여, 향후 연안 원격탐사 연구에 활용될 예정이다.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
감각신경성 난청의 원인 중 하나는 내이에 존재하는 와우(cochlea)의 기능적 이상 때문이다. 와우에서 내유모세포(inner hair cell, IHC)나 신경의 기능적 이상이 있는 곳을 'dead region'이라고 한다. 보청기에서 dead region에 속하는 주파수 영역의 증폭은 효과가 미약한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 dead region의 위치에 따른 음성신호의 인지 능력 비교와 dead region이 존재할 때 보청기의 효과적인 이득값을 알아보기 위해 WRS 검사와 선호도 조사를 실시하였다. WRS(Word Recognition Score)검사와 선호도 조사를 위해 정상 청력 능력을 지닌 성인 남녀 8명을 대상으로, white noise와 babble noise를 이용하여 신호 대 잡음비(SNR) 0dB의 조건으로 검사음과 혼합하였으며, dead region의 영역을 세 가지로 분류하였다. 주파수 영역에 따라 low-frequency, mid-frequency, high-frequency dead region으로 나누고, 각 dead region에 따라 14.5 dB, 11.5 dB, 6 dB의 증폭 이득을 다르게 하여 결과를 비교하였다. dead region의 위치에 따른 검사 결과는 각 영역별로 차이가 있었다. WRS 검사결과 low-frequency dead region일 때 보다, mid-frequency dead region나 high-frequency dead region일 때의 WRS점수와 선호도 평가가 높게 나왔으며, 증폭 이득값의 차이를 비교해 보았을 때, 14.5 dB의 이득에 비해 낮은 이득을 주었을 때 WRS 검사 결과값이 더 높게 나왔으며, 높은 이득일수록 선호도 조사에서 낮은 점수를 받았다.
기회전송 시스템은 소형 단말기에 다수의 안테나를 장착하지 않고 무선 채널에서 발생되는 페이딩을 완화할 수 있기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 기회전송 시스템에서는 소스로부터 수신된 신호 대 잡음비가 임계값보다 큰 릴레이만 목적지로 송신한다. 그러나 현실적인 시스템에서 목적지의 수신 가지 수는 고정되어있기 때문에 송신 릴레이 수가 수신 가지보다 많으면 시스템 성능을 개선하지 못할 뿐 만 아니라 전력소모도 증가한다. 따라서 이 논문에서는 평균 송신 릴레이수를 조정할 수 있는 DOT 협동 다이버시티 시스템을 이용한다. 비록 DOT 시스템에서 두 개의 임계 치를 조정하여 평균 릴레이 수를 조정한다고 하여도 무선 채널의 페이딩 현상으로 순간 송신 릴레이의 수는 가변된다. 그러므로 릴레이로부터 송신되는 신호의 수에 따라서 목적지에서 최대비 결합(MRC) 또는 일반 선택 결합(GSC) 방법을 제안한다. 제안한 시스템의 오수신율을 폐쇄형으로 유도하였다. 해석결과 시스템의 성능은 수신 가지 수에 따라서 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 수신 가지 수가 고정되어있을 때, 소스-릴레이 경로 및 릴레이-목적지 경로의 평균 SNR이 증가함에 따라서 오수신율이 감소하였다.
기존의 대부분의 이동성 관리 프로토콜 (IETF MIPv4/6, IETF MIPv6를 확장한 이동성 관리 프로토콜)은 현존하는 네트워크 인프라를 부분적으로 변경해야 하기 때문에 글로벌한 끊김 없는 핸드오버를 지원하지 못한다. 본 논문에서는 이기종 망간 글로벌 끊김 없는 핸드오버 방법인 간단한 이동성 관리 프로토콜 (Simple Mobility Management Protocol: SMMP)를 제안한다. 글로벌 사용자 및 서비스 이동성을 지원하기 위해, SMMP는 이동성 관리를 위한 별도의 위치 관리 기능을 수행하는 DMMS를 사용하며, IEEE 802.21 MIH 표준을 확장한 IEEE MIH 확장 서버를 사용하여 양방향 터널링을 동적으로 생성함으로써 끊김 없는 IP 이동성을 지원하는 것이다. 이를 위한 상세한 SMMP 구조 및 기능을 설계하였다. 마지막으로, 성능 평가에서 NS-2를 이용한 시뮬레이션 및 수치적인 성능 분석을 수행하였고, 이동성 관리 성능 평가의 지표인 핸드오버 지연시간, 패킷 손실 및 첨두 신호대 잡음비 (Peak Signal Noise Ratio: PSNR)에서 기존의 이동성 프로토콜인 MIPv6, HMIPv6에 비해 제안된 SMMP가 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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