• 제목/요약/키워드: 아티팩트

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바이스펙트럼 분석 기반의 뇌파 Artifact 제거 프로세스 구현 (Implementation of EEG Artifact Removal Process Based on Bispectrum Analysis)

  • 박준모
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.63-69
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    • 2019
  • 본 연구에서는 뇌파의 스펙트럼 분석에 의해 추출되는 마취심도 지표인 SEF(spectral edge freqency), MF(median frequency)의 가변성 감소를 위하여 뇌파의 비선형성에 근거하여 바이스펙트럼 분석기법을 도입하고자 한다. 수술환경에서 뇌파의 계측과 분석은 다양한 외부 아티팩트 요소를 감안하여야 한다. 바이스펙트럼 분석은 비선형적 신호의 특성을 추출하는 분석법으로 외부 유입 아티팩트의 유무를 확인 할 수 있어 뇌파에 인입되어 분석에 영향을 끼치는 아티팩트를 효과적으로 제거하는데 기여한다. 이러한 과정을 통해 SEF, MF와 같은 마취심도 파라미터의 실시간 가변성을 감소시킬 수 있었다. 이러한 가변성 감소는 수술현장에서 실시간 활용 가능한 임상 지표서 SEF, MF의 유용성을 제고시켜 줄 수 있을 것이다.

프로토타입 R/F 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에서 잘림 아티팩트 감소를 위한 가중 정규화 접근법에 대한 연구 (Truncation Artifact Reduction Using Weighted Normalization Method in Prototype R/F Chest Digital Tomosynthesis (CDT) System)

  • 손준영;최성훈;이동훈;김희중
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.111-118
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    • 2019
  • 흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.

MRI에 있어서 체동 아티팩트의 제거 (Cancellation of Motion Artifact in MRI)

  • 김응규
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.899-902
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    • 1998
  • 임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화상특성의 해석에 근거한 MRI 신호중의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단층상에 있어서 주위의 피하지방 부분의 밀도는 거의 균일한 것 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화한다. 따라서 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다. 아울러 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 호흡에 의한 주기성의 체동을 가진 MRI 화상에 대해서 시뮬레이션을 행하였다.

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위상 에코딩 방향의 체동에 의한 MRI 아티팩트의 제거 (Cancellation of MRI Artifact due to Phase Encoding Axis Motion)

  • 김응규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.432-434
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    • 1998
  • 임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화성특성의 해석에 근거한 MRI 신호증의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단상층에 있어서 주위의 피하지방 부위의 밀도는 거의 균일한 것으로 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도 분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화하며 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다.

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맥 포렌식을 통한 아이폰 아티팩트 분석 기법

  • 이경식
    • 정보보호학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.17-21
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    • 2016
  • 아이폰은 애플컴퓨터에서 개발한 스마트폰으로 애플의 데스크톱 운영체제인 OS X를 스마트폰에 맞게 변형한 iOS 운영체제를 사용한다. iOS는 폐쇠성과 높은 보안성 기능을 내장함으로 사용자에게는 개인 정보를 안전하게 보호할 수 있는 장점을 제공하지만, 디지털 포렌식 분석가에게는 분석 시 많은 어려움을 주고 있다. 애플은 2013년 OS X 매버릭스(10.9)를 시작으로 iOS와 OS X간의 기밀 정보 동기화 및 통화/문자 메시지를 연동할 수 있는 기능을 제공하기 시작하였으며, 2016년에 공개된 시에라(10.12)에서도 클립보드 기능 공유 등의 다양한 연동 기능을 제공하고 있다. 이러한 편의 기능은 분석가에게 아이폰 분석이 어려운 상황에서 아이폰 소유주의 OS X 시스템을 분석하여 아이폰의 아티팩트를 확보할 수 있는 한가지 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 아이폰에서만 획득 가능했던 아티팩트인 통화 및 문자 메시지 내역, 패스워드 정보 등이 OS X와 어떻게 연동되는지 알아보고 OS X 분석 만으로 이러한 증거를 확보할 수 있는 기법을 알아보도록 한다.

MRI 아티펙트의 제거 (Cancellation of MRI Artifact)

  • 김응규
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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    • pp.2818-2820
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    • 1999
  • MRI 촬상증의 체동에 의해 화상위에 나타나는 아티팩트를 제거하는 알고리즘으로서, 종래의 발견적인 측차근사 반복법에 의한 제거방법과는 달리, MRI 촬상과정의 해석에 근거해서 도출된 MRI 본래의 성분과 체동성분을 분리하는 구속조건을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 이때의 체둥은 위상엔코딩 축인 Y 방향의 체동만을 고려하며, 그 체동의 영향은 MRI 신호의 위상변동으로 나타난다. 일반적으로 위상에는 화상자신의 위상성분과 체동성분이 흔합되어 있지만, 두뇌부위 등의 양단부위에 접하는 Y 방향의 한 라인의 밀도분포는 근사적인 대칭으로 간주할 수 있다. 이 한 라인의 위상스펙트럼, 즉, 화상자신의 성분은 직류성분만으로 구성되며, 체동성분은 일반적으로 모든 주파수에 분포한다. 이러한 구속조건에 기초한 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 정식화 하며 시뮬레이션에 의해 본 알고리즘의 유효성을 확인한다.

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File wiping 행위 탐지를 위한 Windows 아티팩트 흔적 분석 연구

  • 주다빈;이지원;정두원
    • 정보보호학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.39-45
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    • 2022
  • 안티 포렌식 기술은 정보보안에는 효과적이지만 해당 기술을 악용하여 증거를 은닉하거나 증거 인멸에 사용할 경우 이로 인해 수사에 걸리는 시간이 길어지거나 수사관이 중요한 증거를 찾기 힘들게 만든다는 점에서 디지털 포렌식 수사에 악영향을 주는 요인으로 작용할 수 있다. 또한 우리나라의 경우 선별압수를 원칙으로 하지만 안티 포렌식 흔적이 발견될경우 전체압수가 가능해지기 때문에 수사관이 하드웨어 내에서 안티 포렌식 활동이 이루어졌는지 여부를 파악하는 것이중요하다. 따라서 본 연구에서는 안티 포렌식 중 File wiping 도구의 실행이 Windows 아티팩트에 남기게 되는 흔적을 분석하고 본 연구를 확장시켜 향후 연구의 방향성과 수사관들이 File wiping 도구의 실행 흔적을 손쉽게 파악할 수 있도록 할 수 있는 방안을 모색해보고자 한다.

윈도우 포렌식 도구의 검증용 데이터 세트의 개발 (Development of Windows forensic tool for verifying a set of data)

  • 김민서;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.1421-1433
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    • 2015
  • 디지털 기기나 컴퓨터의 포렌식을 통한 정확한 분석을 위해 디지털 포렌식 도구의 신뢰성 검증이 매우 중요하다. 도구의 신뢰성을 검증하기 위해서는 도구에 입력할 데이터 세트에 대한 개발과 연구가 필요하다. 컴퓨터에서 많이 사용되고 있는 윈도우 운영체제에서는 시간과 관련된 데이터 기준과 사용자 행위 기준의 윈도우 포렌식 아티팩트가 있다. 본 논문에서는 이 두 개의 윈도우 아티펙트를 모두 분석할 수 있도록 윈도우 환경에서 데이터 세트를 개발한 후, 공개용 디지털 포렌식 도구들을 이용하여 테스트를 진행하였다. 따라서 개발한 데이터 세트는 행위 기준의 아티팩트를 분석할 수 있는 능력을 키우기 위한 교육용으로, 디지털 포렌식 신뢰성을 검증하기 위한 도구 테스트를 목적으로, 새로운 아티팩트 분석을 위한 재활용성의 특성을 들어 활용방안을 제시한다.

미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트의 수정 (MRI Artifact Correction due to Unknown Respiratory Motion)

  • 김응규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권5호
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    • pp.53-62
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    • 2004
  • 본 연구에서는 화상평면내 미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트를 수정하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 호흡운동은 2차원의 선형확대축소 운동으로 모델화 된다 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할 때 촬상 대상물체에 대한 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 적용한 모델에 의하면 호흡운동은 위상오차와 불균일 표본화 및 진폭변조왜를 MRI 데이터에 부여한다. 운동파라메타가 알려져 있거나 추정가능하다고 할 때 양선형 중첩법에 기초한 재구성 알고리즘이 MRI 아티팩트를 수정하기 위해 사용된다. 운동 파라메타가 미지인 경우 스펙트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 최종적으로 시뮬레이션된 체동화상을 통해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.