IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.
환자의 상태 및 심장 질환 등의 진단에 있어 매우 중요한 정보신호는 심전도 신호이며, 많은 잡음이 혼입되어 있기 때문에 잡음 신호의 필터링이 매우 어렵고 잘못된 신호처리는 심전도 신호의 왜곡을 가져올 수 있다. 심전도 신호의 잡음을 필터링하기 위해 기존의 방법은 다 단계 형태로 필터를 구성하여 처리하기 때문에 신호처리 구조가 복잡하고 연산 량이 많아 처리속도가 느려진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능의 한 기법인 RBF 신경회로망을 이용하여 간단한 구조로 심전도 신호의 필터링 방법을 제안하고, 실험한 결과 우수한 성능을 얻었다.
본 논문은 블러(blur)되고 잡음이 추가되어 훼손된 영상에 대한 복구를 하기 위해 반복영상처리를 사용한 새로운 방식을 제안한다. 전통적인 복구방법은 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 일률적으로 복구방법을 적용하여 복구한다. 그 결과로서 에지에서는 인공잡음이 나타나고 평면에서는 잡음이 증폭되는 특성이 나타난다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 에지 방향에 대한 방향성을 추적하여 복구를 시도하는 것을 제안한다. 기존의 방법과 제안된 방법론의 비교를 통해 제안된 방법론의 우월성을 객관적으로 나타내고자 한다.
수문 및 수질자료는 일정한 기준에 의한 관측치를 시계열 자료로 기록하거나 전송할 때 다양한 형태의 오차가 발생하게 되며 또한 수문 및 수질자료를 관측하는 측정기기의 고장과 유지관리 등의 어려움으로 다양한 형태의 결측 자료가 발생하고 있다. 이와 더불어 수문 및 수질자료는 시공간적 변동성이 크며 비선형성이 강한 특성을 갖고 있다. 이러한 수문 및 수질 자료를 이용하여 모형을 구축할 경우 다양한 형태의 잡음에 대한 검증 및 잡음저감이 필수적 요건이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 유역의 본류부를 대표하는 나주지점에 대한 유출량과 총유기탄소(TOC) 농도 및 TOC 부하량 예측모형을 개발하였으며, 이를 위한 방법으로는 잡음저감을 위하여 웨이블렛 변환과 인공신경망을 적용하였다. TOC 부하량 자료는 유출량과 TOC 자료간의 함수로서 표현이 가능함에 따라 유출량 및 TOC 자료가 결측되었을 경우 역함수에 의한 계산으로 결측 자료에 대한 보간이 가능하다. 따라서 본 연구의 주안점은 잠음 저감 및 인공신경망에 의해 최적화된 예측 모형이 결측된 유출량과 TOC 자료에 대한 역함수로 정도있는 유출량과 TOC 자료 생성 가능성을 검토하고자 한다. 본 연구의 적용 결과, 유출량 자료가 결측되었을 경우 TOC 및 TOC 부하량 예측으로 유출량 자료에 대한 간접추정 및 결측 자료에 대한 보간의 정도를 평가한 결과 $R^2$는 0.99 이상의 값을 보였다. 또한, TOC 자료가 결측되었을 경우 역시 $R^2$는 비교적 우수한 0.97 이상의 값을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 유출량 및 TOC, TOC 부하량 예측모형의 개발은 정도있는 유출량 및 TOC 수질 자료의 생성이 가능할 것으로 기대된다.한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감
수중소음체의 음원 특징을 해석하기 위해서는 배경잡음과 해면$\cdot$해저반사파의 영향이 적은 심해에서 측정하여 분석하여야 한다. 그러나 측정의 어려움으로 인공 수조에서 측정하여 수면과 수조벽에 의해 발생되는 반사파들을 제거하여 신호 고유의 특징을 해석한다 이러한 반사파들의 부가효과를 보상하여 수중소음체의 신호특징을 해석하기 위하여 정합필터배열처리(Matched Filter Array Process : MFAP)기법을 적용하고자 할 때 각 센서에 적용되는 정합필터는 처리시간의 문제로 인해 필터길이를 제한하여 구성되게 된다 정합필터는 수조의 임펄스응답함수의 시역전함수로 정의되는데 필터길이에 따라 수신신호 특징 개선 정도가 좌우된다 본 연구에서는 인공수조에서 부가되는 반사파들의 효과를 보상하여 수신신호 특징 개선을 위해 정합필터배열처리기법을 적용할 때 각 센서의 정합필터의 시간길이가 특징 개선에 미치는 영향을 신호대잡음비(SNR)로 정의하여 분석하였고 수조의 특성에 따른 최적의 정합필터 시간길이를 제안하고자 한다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.
목적 고관절 인공치환물을 가진 환자에서 여러 가지 금속인공물 감소 효과를 비교하였다. 대상과 방법 이 연구는 고관절 인공치환술과 이중에너지 전산화단층촬영을 시행한 47명 환자에서 시행하였다. 금속에서 발생한 인공물 감소효과는 서로 다른 3개의 영상(고식적 영상, 금속인공물 감소영상, 가상 단일에너지 영상)에서 비교하였다. 이를 위해 인공관절 주변 7곳에서 금속인공물에 대한 정량적 분석과 정성적 분석을 시행하였다. 결과 금속인공물 감소영상에서 가장 낮은 영상잡음과 인공물 지수를 보였고, 다음으로는 가상 단일에너지 영상이었다. 금속인공물 감소영상은 저음영 인공물이 매우 심한 영역에서만 높은 대조도를 보인 반면, 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직과 그 외 영역에서 높은 대조도를 보였다. 연부조직 분석에서도 금속인공물 감소영상이 더 우수함을 보여 주었다. 정성적 분석에서도 금속인공물 감소영상이 가상 단일에너지 영상보다 인공물 감소 효과가 뛰어남을 밝혔지만, 이차적인 인공물 발생도 가장 흔히 발생하였다. 결론 금속인공물 감소영상이 심한 금속인공물감소에 가장 뛰어난 효과를 보였지만 새로운 이차적 인공물을 발생시켰다. 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직 평가에서 우수함을 보였다.
뇌 질환과 두경부 검사에서 전산화단층촬영의 선속 경화현상이 없는 자기공명영상이 조직의 높은 대조도와 우수한 분해능의 영상을 획득하는 검사 방법으로 인식되고 있지만 구강 내 금속 이식물이 있는 경우는 자화율 인공물(magnetic susceptibility artifact)이 발생되어 영상 진단에 장해 요소가 된다. 따라서 본 연구는 자기공명영상에서 치아 임플란트와 보철에 의한 인공물 감소 방안을 강구하고자 한다. 자기공명영상에서 임플란트에 의한 인공물 발생은 GE 기법에서 TE가 짧을수록 신호 크기가 증가하였고, 물의 온도 변화에서는 일관성이 없게 나타났다. SE 기법에서도 공기보다 물의 신호 크기가 전반적으로 높았지만, 신호대 잡음비는 공기와 온도에 의한 차이가 없었다. EPI 기법에서는 공기보다 물이 있을 때 정량적, 정성적으로 인공물이 적게 발생한 영상을 얻을 수 있었고, 특히 물 온도 20°와 30°에서 신호 대 잡음비가 가장 높게 측정되었다. 결론적으로 EPI 기법에서 물 온도 20°와 30°의 물주머니를 이용하여 뇌 확산강조영상을 획득하면 임플란트와 보철물에 의한 자화율인공물이 감소되어 보다 진단적 가치가 있는 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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