현대 사회에서는 기술의 고도화와 인간의 생활 영역이 확대됨에 따라 시간과 장소의 제약 없이 고품질 음성, 영상 등의 통신 서비스를 제공 받고자하는 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 대응하여 지역적인 거리에 영향을 받지 않고 광범위한 통신 반경을 제공하고 다중접근이 가능한 위성 통신 시스템이 나날이 발전하고 있으며 DVB-RCS, WIN-T 등의 위성 통신 체계에서는 효율적인 자원 할당을 위해 복수의 주파수 대역에서 시간을 분할하여 할당하는 기법인 MF-TDMA DAMA 다중접속 방식을 사용하고 있다. 이 방식의 경우, 망제어기에 위성 단말들이 주기적으로 자원을 요청하고 이에 따라 망제어기는 동적으로 자원을 할당하게 되므로 수시로 자원할당 정보의 정렬이 필요하다. 이런 정렬 시간의 단축은 원거리 송수신에 의해 긴 전송지연 시간이 발생하는 위성 통신 시스템에서는 더욱더 중요한 요소로 작용한다. 본 논문은 MF-TDMA DAMA 위성통신 시스템에서 자원할당 정보 정렬 시 최대 프레임 개수를 임계값으로 두고 임계값을 기준으로 정렬 알고리즘을 교차 선택하여 정렬 시간을 단축하는 정렬 알고리즘 가변 선택 기법을 제안한다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 탄소나노튜브와 폴리프로필렌 기지 간 계면결합력과 나노튜브의 국부적 응집에 따른 나노복합재의 탄소성 거동 변화에 대한 파라메트릭 연구를 수행한다. 나노복합재의 탄소성 거동 예측을 위해 분자동역학 전산모사를 수행하고, 분자동역학 결과와 Mori-Tanaka 모델을 적용한 비선형 미시역학 모델을 연계하여 나노복합재 내 흡착계면의 탄소성 거동을 역으로 도출하는 2단계 영역분할 기법을 적용하였다. 미시역학 모델에서는 시컨트 계수방법을 Mori-Tanaka 모델에 적용하여 나노복합재의 비선형 거동을 예측하는 방법을 적용하였으며, 나노튜브와 기지 간 재료계면의 불완전 결합을 고려하기 위해 변위 불연속 조건을 적용하였다. 흡착영역을 고려한 미시역학 모델을 통해 흡착계면의 유무 및 재료계면 결합력 변화 그리고 나노튜브의 국부적 응집현상에 따른 나노복합재의 응력-변형률 관계를 예측하였다. 그 결과 나노튜브의 국부적 응집이 나노복합재의 강화효과를 저하시키는 가장 중요한 변수임을 확인하였다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.
경동맥 B 모드 초음파영상에서 내막 중막 두께(IMT: Intima-Media Thickness)는 죽상경화증의 조기 표식자로 뇌졸중과 심혈관 질환의 예측을 위해 널리 사용되고 있으며 대부분 수동측정에 의존한다. 그러나 잡음의 제약성을 가진 초음파영상에서 내막 중막 경계선의 수동추적을 통한 측정은 관찰자 간, 동일 관찰자 내 그 결과가 달라지는 변이성과 비효율성의 문제점을 갖는다. 본 연구에서는 초음파영상이 갖는 잡음의 제약성을 극복하고 전형적인 스네이크의 초기 윤곽선 의존성 문제를 해결하기 위해 다이나믹 프로그래밍을 결합한 다해상도 스네이크 자동추출기법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 잡음을 제거하면서 영상의 전역적인 형태정보 유지가 가능한 가우시안 피라미드를 이용하여 영상 피라미드를 구축한다. 다음으로 가장 낮은 해상도 영역에서 다이나믹 프로그래밍을 기반으로 경계선의 다중영상특징 및 연속성을 고려한 평가항을 포함하는 평가함수 최소화 과정을 수행함으로써 경계선을 자동으로 추출한다. 자동으로 추출된 경계선은 다음 레벨 영상에서 수행되는 스네이크의 초기 윤곽선으로 지정됨으로써 초기 윤곽선의 의존성 문제를 해결한다. 또한, 스네이크 수행 시 잡음에 민감하여 실제 경계가 아닌 지역적 최소점(local minima)에 수렴할 수 있는 문제를 개선하기 위해 다중 영상특성을 고려한 외부에너지를 정의하였다. 본 연구에서는 제안분할기법의 정확도 검증을 위해 자동 추출된 경계선 두께측정과 임상 전문가에 의한 수동측정 결과의 상관관계(correlation)를 계산한다. 제안된 자동추출 알고리즘은 일반적인 에지 추출알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 결과를 제공함으로써 효율적인 자동측정이 가능하게 한다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
FPGA 배치 툴 연구는 학계에서도 단순한 가상 아키텍처 모델 가정에서 벗어나 상용 툴처럼 캐리체인이나 광폭함수 멀티플렉서, 메모리/승산기 블록 등의 성능 및 밀도를 향상시키는 소자들을 포함하는 현실적인 모델을 적용하기 시작하였다. 이 때 발생하는 실제적 이슈들을 다룬 사전 패킹, 다층 밀도 분석 등의 기법이 초기 분석적 배치 (Analytic Placement)에 적용되어 밀도를 분산시키면서 배선 길이를 효과적으로 최소화한 연구가 앞서 발표된 바 있다. 더 나아가 궁극적으로는 타이밍을 최적화해야하기 때문에 많은 연구에서는 타이밍 제약 조건을 만족시키기 위한 기법들이 제시되고 있다. 그러나 초기 배치 후 진행되는 배치 적법화 및 배치 개선에서 주로 적용될 뿐 분석적 배치에서 이러한 타이밍 기법을 적용한 사례는 거의 없다. 본 논문에서는 사전 패킹 및 다층 밀도 분석 등의 기법이 구현된 기존 분석적 배치에 타이밍 제약 조건 위반을 검출하고 이를 최소화하는 기법을 결합하는 방안을 소개한다. 먼저 정적 타이밍 검증기를 집적하여 배선 길이가 최소화된 기존 배치 결과의 타이밍을 검사해 보았으며 위반을 감소시키기 위해 신호 도착 시간 (Arrival Time)을 최소화하는 함수를 분석적 배치의 목적 함수에 추가하였다. 이 때 각 클록마다 주기가 다를 수 있기 때문에 각 클록별로 함수를 따로 계산해 합산하는 방안이 제안되었다. 또한, 위반이 없는 클록 도메인의 신호 경로들도 불필요하게 단축될 수 있기 때문에 음수 슬랙 (Negative Slack)을 계산하여 이를 최소화하는 함수를 추가로 제안하여 비교하였다. 영역 분할 기법 (Partitioning)을 기반으로 배선 길이를 최소화하는 기존 배치 적법화를 그대로 사용한 후 타이밍 검증을 통해 초기 분석적 배치 단계에서 타이밍 개선 효과를 분석하였다. 배치 적법화 시 추가적인 타이밍 최적화 기법이 사용되지 않았기 때문에 타이밍 개선이 있다면 이것은 전적으로 분석적 배치의 목적 함수개선에 의한 효과이다. 12개 실용예제에 대해 실험한 결과, 목적 함수에 도착 시간 함수가 적용되었을 때 그렇지 않았을 때보다 최악 음수 슬랙 (Worst Negative Slack)이 평균 약 15% 정도 감소되었으며 음수 슬랙 함수가 적용되었을 때 이보다 약 6%정도 추가로 더 감소됨을 확인하였다.
목 적 : 부분절제술 시행 후 좌측 유방암 환자의 방사선 치료 시 적용된 각 방사선 치료 기법 별 선량을 후향적으로 분석하여 정상장기와 종양용적의 선량적 결과를 전형적인 분할치료 선량(EQD2)을 고려한 선량 결과를 도출함으로써 임상적 참고 지표로 활용하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 시행한 좌측 유방암 환자 중 부분절제술을 시행한 40명을 대상으로 3가지의 치료기법으로 구분하여 적용하였다. 각 치료법의 총 종양용적과 임상적 표적용적에서 HI(homogeneity index), $D_{95%}$, 그리고 CI(conformity index)값, 그리고 $V_{hot}$ 수치를 도출한 후 치료계획을 평가하였다. 사이버나이프를 이용한 경우 종양용적은 타 기법에서의 고선량 용적과 동일하여 임상적 표적용적는 고려하지 않았다. 정상장기에 대한 평가는 평균선량을 비교하였다. 결 과 : 세가지 치료법의 HI는 3D-CRT, VMAT, RIMRT 모두 큰 차이를 보이지 않았다. 체적조절 호형 방사선치료(VMAT)을 이용한 치료의 경우 임상적 표적용적의 $D_{95%}$의 경우 $95.84{\pm}0.75%$로 3차원 입체조형 방사선 치료(3D-CRT) 치료법에 비해 높은 값을 나타냈다. 총 종양용적의 $D_{95%}$값은 다른 치료법들에 비해 미세하게 높은 결과를 보여줬다. 사이버나이프를 이용한 치료법은 정상장기들에 조사되는 선량이 타 치료법에 비해 현저하게 낮았다. 결 론 : 3D-CRT의 경우 DIBH를 동반하여 치료할 경우 전반적으로 심장을 보호하는데 유용한 치료 기법이며 VMAT의 경우 탁월한 TARGET COVERAGE를 나타내지만 저 선량 영역이 타 기법에 비해 넓은 것을 알 수 있다. 그러나 앞선 두 가지 치료법에서 치료계획 평가를 위한 대부분의 선량적 지표에서 비슷한 값을 보여 치료 계획 결과 및 평가에서는 큰 차이가 없는 것으로 환자의 해부학적 구조나 호흡 조절 가능 유무에 따라 치료기법 선택이 가능할 것으로 사료된다. 사이버나이프를 이용한 치료의 경우 종양용적에 정확한 고 선량을 주며 정상장기 보호에 매우 유용한 치료법이지만 국소부위 치료만 가능한 점, 치료시간이 상대적으로 긴 점, 치료 전 침습적 시술인 금침 삽입술을 해야 하는 제약이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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