본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환은 인간의 시각 구조와 상당히 유사한 다중해상도 특성을 지니고 있을 뿐 아니라, 영상을 공간 영역과 주파수 영역에 효과적으로 국부화 시키는 특성을 지니고 있기 때문에 영상처리에서 널리 연구되고 있는 방법이다. 웨이블릿 변환을 거친 계수들은 일반적으로 가우시안 분포를 따른다고 알려져 있기 때문에 제안한 방법에서는 비가시성과 견고함을 위해서 워터마크로서 가우시안 분포를 가지는 랜덤 벡터를 사용한다. 워터마크 삽입 과정에서는 워터마크가 영상 전체에 삽입될 수 있도록 하기 위해서 LL 부대역을 포함한 모든 부대역을 사용하고, 각 부대역에 대하여 레벨 적응적 이치화를 통해 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택한다. 또한, 선택된 계수에 대하여 웨이블릿 특성에 따라서 각각 다른 가중치를 가지고 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출 과정에서는 벡터투영 방법을 사용하여 추출된 워터마크와 원래의 워터마크 사이의 유사도를 계산한다. 제안한 방법을 여러 가지 영상에 워터마킹해 본 결과, 워터마킹된 영상이 기존에 제안된 방법보다 시각적으로 손상이 없으면서, 여러 가지 압축, 영상처리, 기하학적 변환, 잡음 등에 강한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 V-BLAST(Vertical-Bell labs LAyered Space-Time) 검출기를 사용하는 MIMO-OFDM(Multi Input Multi Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서, 그룹화된 부채널 기반의 간단한 형태의 비트 할당 기법인 SBA-GS(Simplified Bit Allocation based on Grouped Sub-channels)를 제안한다. 2차원 Water Pouring 원리에 기반하여 MIMO-OFDM 시스템 수신단에서 각 부채널별 비트수 및 전력을 결정하여 궤환하는 일반적인 ABPA(Adaptive Bit and Power Allocation)은 비트오율 측면에서 최적의 성능을 보이지만, 수신단에서 송신단으로의 많은 양의 궤환 정보를 필요로 하고 시스템이 복잡하다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 상태가 우수한 각 부채널에 동일한 수의 비트를 할당하여 송신단에서 수신단으로의 궤환 정보량과 시스템 복잡도를 감소시킨 SBA가 제안된 바 있다. 본 논문에서 제안하는 SBA-GS 는 부채널들을 그룹화한 뒤 각 그룹별 부채널들의 펑균 신호대잡음비를 구하여 동일한 변조 방식을 적용하는 SBA를 수행한다. 다양한 차세대 이동통신 채널 환경에서의 모의실험 결과, 지연 확산이 작은 다중 경로 채널의 경우에서는 궤환 정보량을 크게 감소하면서도 SBA와 유사한 결과를 얻을 수 있었 으며, 지연확산이 큰 채널 환경에서는 부채널 그룹화에 따른 BER 성능 열화가 상대적으로 증가하였지만 궤환 정보량 감소와의 절충 관계를 감안할 때 실제 시스템 구현시 고려될 수 있는 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(OFDMA, Orthogonal frequency Division Multiple Access)에서 전송률의 비율적 제한 조건(Constraint)이 고려된 자원 할당 방식에 대해 논의한다. 제안된 자원 할당 방식은 비트 오율, 전송 전력 및 전송 비율 등에 관한 제한 조건 하에서 사용자들이 요구하는 다양한 서비스를 만족하면서 최대의 시스템 전송률을 얻기 위한 최적화 문제를 다룬다. 본 문제에 관한 최적의 해(optimal solution)는 상당히 복잡하므로 부 채널 할당과 전력 할당을 나누어 복잡도를 낮춘 부 최적 해(Suboptimal solution)를 제안한다. 먼저, 각 사용자에게 할당될 부 채널의 수를 사용자들의 평균 신호 대 잡음비와 전송률 비율을 기반으로 결정한다. 이어서 사용자에게 할당될 부 채널은 변형된 max-min 알고리즘에 따라 결정되고 이를 기반으로 최적화 문제에 대한 Lagrange dual 문제의 해를 구하는 최적의 전력 할당 방식을 제안한다. 또한 보다 낮은 복잡도를 갖는 전력 할당을 위해 반복적 전송 비율 검출 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 모의실험을 통해 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 사용자 간의 전송률에 관한 공평성(fairness)을 정확히 만족하면서 시스템의 전송률을 극대화할 수 있음을 분석한다.
한국천문연구원은 차세대소형위성 1호의 근적외선 영상분광기 NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) 탑재체를 개발하여 2017년 6월 30일에 최종 비행모델을 납품하였고, 이 발표는 탑재체 NISS 구조체의 비행모델 개발 결과를 보고한다. NISS는 0.9 - 2.5um (R~20) 근적외선 파장에서 관측을 해야 하기 때문에, 구조체의 배경잡음을 없애기 위해서 200K까지 passive cooling으로 냉각되며, H2RG 검출기는 소형 냉동기에 의해 약 88K에서 운영된다. NISS 구조체의 passive cooling을 효율적으로 수행하기 위해서 방열판, Kevlar 지지대, MLI, 표면제어용 필름 등을 조립하였고, 실제 지상 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS 구조체는 최종 시스템 조립 과정에서 전자부 하네스 조립을 함께 수행했으며, 온도 모니터링 센서를 부착하고 소형 냉동기 피드백 온도를 반복 시험을 통해서 결정하였다. NISS 구조체는 미러 및 렌즈를 지지하는 광기계부를 함께 포함하기 때문에 발사 및 우주환경에서 광학 성능을 유지하기 위한 설계를 거쳐서 제작 되었으며, 최종 시스템 검교정 시험, 진동 및 열진공 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS를 탑재한 차세대소형위성 1호는 2018년 상반기에 미국의 Falcon 9 발사체에 실려서 발사될 예정이다.
본 연구에서는 방사선의 투사에너지에 따라 달라지는 산란선의 영향정도를 객관적이고 정량적인 방법인 PSNR로 평가할 수 있는 새로운 방법은 제시하고자 하였다. Target을 CR로 두었을 때와 Target을 DR로 두었을 때의 MSE와 PSNR의 값에는 변화가 없었으며, 관전압에 따란 MSE와 PSNR값에 변화가 나타났다. CR과 DR 모두 관전압 변화에 따라서 MSE와 PSNR의 변화가 있는 것으로 보아 Computon 산란선 영향이 있는 것으로 나타났다. CR과 DR의 경우 80 kVp영역에서 MSE와 PSNR의 변화가 급격하게 일어나는 현상이 발생하는 것은 광전효과에 의한 광전자와 Computon 산란에 의한 Computon 전자, 그리고 Computon 산란선이 동시에 검출기에 영향을 미친 것으로 나타났다. 향후 CR과 DR장치의 영상에서 광전효과의 에너지 대역인 60 kVp를 기준으로 하여 70 kVp, 80 kVp, 90 kVp, 100 kVp의 MSE와 PSNR 의 값을 비교하여 관전압의 변화에 따라 CR과 DR의 장치의 산란선과 화질저하에 대한 연구가 이루어지길 제안한다.
고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.
최근 디지털 단층영상합성 시스템 (digital tomosynthesis system, DTS)은 일반 X-ray의 영상 중첩현상과 전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)의 높은 선량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. 본 연구의 목적은 흉부 촬영용 디지털 단층영상합성 시스템 (chest digital tomosynthesis, CDT)의 재구성 알고리즘 개발 및 화질과 선량 평가를 수행하는 것이다. 영상의 재구성은 필터 후 역투영 (filtered back-projection, FBP)을 모델링하였고, 팬텀 영상을 획득하기 위한 X-선과 검출기 사이의 각도를 ${\pm}10^{\circ}$, ${\pm}15^{\circ}$, ${\pm}20^{\circ}$, 그리고 ${\pm}30^{\circ}$로 구성하였다. 영상의 화질 평가는 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE)와 신호대 잡음 변화율 (signal difference-to-noise ratio, SDNR)로 수행하였고, 선량 평가는 ${\pm}20^{\circ}$의 범위에서 유효선량으로 수행하였다. 결과적으로, 모든 각도에서 Slice thickness 필터를 적용한 팬텀영상이 가장 우수한 RMSE와 SDNR 결과를 나타내었고, 최종 유효 선량은 0.166 mSv로 측정되었다. 결론적으로, 개발한 CDT 재구성 알고리즘의 유용성을 증명하였고, 최종 유효 선량을 측정하여 CDT의 기초 실험 데이터를 구축할 수 있었다.
레이저 다이오드와 수신광검출기가 집적된 소자를 V-홈을 가진 실리콘 광학벤치에 flip-chip 본딩하고, 경사면을 가진 하나의 단일모드 광섬유와 수동정렬하는 방법을 사용하여 가입자망을 위한 저가의 양방향 송수신 모듈을 설계, 제작하였다. 광섬유의 단면 경사각에 따른 송신광결합 효율과 수신광결합 효율사이의 병목점을 찾기 위해 Gaussian빔 모델을 사용하여 수평정렬거리, 광섬유 단면 경사각, 수직정렬오차등의 변수에 따른 광결합계수를 계산함으로써, 최적의 광정렬조건을 예측하였다. 또한 실리콘 광학벤치에서 광결합효율을 측정하여 광섬유의 수직정렬오차에 따른 광결합계수의 감소가 광섬유의 경사각에 의해 보상될 수 있다는 계산결과의 타당함을 확인하였다. 실제의 sub-module 제작 및 광결합 실험에서 송신빔이 광섬유 단면에 반사되어 PD로 입사되는 것을 최소화하기 위하여 광섬유 단면을 경사절두원추형으로 제작함으로써 PD의 수신 잡음을 $30mu$m 이상의 정렬거리에서 -35dB이하로 유지할 수 있었다. 같은 조건에서 단면 경사각이 $12^{\circ}$인 광섬유에 의해 -12.1dB의 송신출력과 0.2A/W의 responsivity를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 횡등방성 매질에 적용 가능한 음원추적기법을 제안하고 이를 실험적으로 검증하였다. 분할근사법을 바탕으로 매질의 속도 이방성을 고려하였으며 이 방법은 단순한 계산을 통하여 음원추적을 가능하게 한다. AE 측정 결과로부터 P파 도달시간을 결정할 때 Two-step AIC 알고리즘을 적용하였고 이 실험결과와 분할된 요소를 비교하여 최소 오차 요소를 음원의 위치로 결정하였다. 개발된 알고리즘의 적용성을 검증하기 위하여 시멘트 모르타르를 이용한 인공 횡등방성 시험편을 제작하고 연필심 압절을 음원으로 하는 일련의 시험을 수행하였다. 연필심 압절 위치와 음원추적 결과 간의 거리를 절대오차로 정의할 때, 1.60 mm ~ 14.46 mm의 오차범위와 8.57 mm의 평균오차가 측정되었고 이는 시험편과 AE 센서의 크기를 고려할 때 수용할 만한 수준인 것으로 판단되었다. 또한, 서로 다른 검출한계 수준에 따른 음원추적 결과를 비교했을 때 비슷한 수준의 오차가 측정되어 본 기법은 실험 시 배경잡음의 영향을 적게 받는 것으로 판단된다. 측정된 절대오차를 각 축방향 오차로 분해하여 AE 센서 부착위치의 영향을 파악할 수 있었으며 센서의 최적 위치를 결정하면 더 정밀한 음원추적 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
환자의 병변 진단에 효과적인 CT 검사가 광범위하게 실시되고 있어, 방사선 피폭이 매우 크게 증가하였다. 환자의 피폭 선량을 줄이기 위해 다양한 방법이 강구되고 있고, 영상재구성 측면에서 반복 재구성 기법이 적용되고 있다. 반복 재구성 기법 중 대수적 재구성 기법의 정규화 인자에 대한 재구성된 단면 영상의 품질을 정규화 제곱평균제곱근 오차를 이용하여 조사하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 평행빔하에서 $512{\times}512$ 크기의 Shepp-Logan 두부 팬텀, 360장의 투영 영상, 1024개의 검출기 픽셀을 적용하였고, 전방투영과 역투영에 Joseph 방법을 사용하였다. 0.09-0.12의 정규화 인자에서 10회 반복으로 최소의 NRMS값 0.108을 얻었고 0.1% 및 0.2%의 잡음에 대해 8회 및 6회에서 최적의 영상을 보였다. 사용하는 팬텀에 따라 최적화된 값의 변동이 관찰되어 ART를 사용할 경우 정규화 인자에 대해서는 case-by-case로 최적의 값을 찾아야 한다는 것을 알 수 있다. 대수적 재구성 기법에서 최적의 정규화 인자를 발견함으로써 단면 영상을 획득하는데 걸리는 시간을 단축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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