의료영상에서의 혈관의 분할은 심혈관계질환의 진단 및 시술을 위한 3차원 가시화 및 가상내시경을 하기위한 필수 선행 단계로 이에 대한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 조영제를 투여한 환자의 CT데이터에서 혈관분할의 가장 큰 문제점은 혈관의 밝기값이 뼈의 밝기값과 비슷하기 때문에 기존의 3차원 SRG방법으로 분할하는 경우 새나감의 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 Cubic SRG라는 방법을 통해 기존의 3차원 SRG가 가지는 깔끔한 분할결과와 적응적인 특성등의 여러 장점을 그대로 취하며 Cubic이라는 구조적 특징을 이용하여 혈관을 빠르고 강인하게 분할하는 방법을 제안한다. Cubic SRG는 SRG가 픽셀단위의 성장을 통해 동질 영역을 분할하는 방법을 사용함에 반해 Cubic이라는 부피 단위를 지정하여 이를 SRG의 픽셀과 같이 퍼트리는 방식으로 기존의 3차원 SRG에 비해 2$\sim$5배 정도의 빠른 수행속도를 보이며 3차원 SRG의 장점인 적응적인 특성을 그대로 가질수 있도륵 구현되었다. 또한 복셀들을 Cubic이라는 단위로 묶음으로서 혈관의 구조적인 분석을 수행하여 혈관을 트리형태의 구조로 그룹화가 가능하기 때문에 혈관을 가지별로 분할하기에 용이한 특징을 가지도록 하였으며, 이를 통해 새나감이 시작된 가지를 찾아서 잘라내는 방법을 통하여 SRG의 가장 큰 문제인 새나감 방법을 효과적으로 해결하는 방법을 제시한다. 최종적으로 위의 방법을 기본으로 하여 적응형 임계값 기반의 분할 방법을 혼합하여 사용자가 지정한 두 지점사이의 혈관을 강인하게 분할할수 있도록 구현하였고, 제안한 방법으로 여러 환자의 CT데이터에 실험하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 인지 네트워킹기반 유무선 융합망에서 단말의 위치 정보를 관리하는데 필요한 비용을 최소화하기 위해서 사용자가 하나의 주 체류 영역 내의 위치등록 영역 (RLA ; resource location area)간 이동시 이동 임계치(movement threshold) 값에 따라 등록하는 방법을 제안한다. 이 방식은 단말기가 마지막으로 위치 등록을 한 자원관리영역으로부터 다른 자원관리영역으로 이동할 때마다 자원관리영역 간 이동 횟수를 측정하여 그 임계치를 정해두고, 각 자원관리영역마다 이동할 확률과 그 경우의 수에 따라 순차적으로 페이징을 한다. 하나의 주 체류 영역내에서 사용자가 있을 확률이 가장 큰 자원관리영역부터 가장 적은 자원관리영역까지 모든 자원관리영역을 순차적으로 추적하던 기존의 방식과는 달리, 이 방식을 사용한 경우 이동 임계치 값을 정해두고 경우의 수를 고려하여 각 자원관리영역에 단말이 위치할 확률을 부여, 동일한 확률을 갖는 자원관리영역들을 그룹화하여 각 그룹을 순차적으로 관리함으로써 위치정보를 기반으로 무선자원 및 망 자원 관리에 필요한 비용을 최소화 할 수 있다.
본 논문은 지문 영상의 전처리중 이진화 수행과정에서 지문 영상의 국부적 밝기 차이에 따른 가장 큰 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 대상 지문 영역의 밝기 등에 스스로 적응할 수 있도록 Silt Sum 방법을 응용한 적을 이진화를 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 연구에서 제시한 개선된 전처리 방법은 보다 높은 인식 정확도를 제공하며, 이에 따라 실험 결과에서 보는 바와 같이 지문 인식을 위한 특징점 추출 알고리즘에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 water flow model의 개념을 적용한 문서영상 이진화 방법의 속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서영상에서 문자 주위를 관심영역(region of interest: ROI)으로 추출하고 3차원 영상지형에서 물이 뿌려지는 영역을 관심영역 이내로 제한한다. 국부 계곡에 누적되는 물의 양은 계곡의 깊이와 경사를 이용하여 자동으로 결정된다. 그리고 계곡의 최저 지점뿐만 아니라 그 주위에도 가중치를 부여하여 물을 누적함으로써 관심영역에 해당하는 영상지형에 물을 붓는 과정을 한번만 수행하여 충분한 양의 물이 계곡에 채워지도록 한다. 계곡에 형성된 연못의 깊이는 배경과 문자의 밝기 차에 따라 다양하므로 연못의 깊이를 기준으로 문자 분리를 위한 임계치를 적응적으로 결정한다. 실제 문서영상에 대한 실험에서 제안한 방법의 수행속도가 water flow model에 기반 한 이진화 방법과 비교하여 월등히 향상되었으며 이진화 품질도 매우 우수함을 보였다.
전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비정수배 과표본화(fractional ratio oversampling) 구조를 위한 DFT 기반의 폴리페이즈 필터뱅크를 제안하였다. 비정수배 과표본화는 임계표본화(critical sampling)보다 적은 에일리어징을 가지며 동시에 정수배과표본화(integer ratio oversampling)보다 적은 계산량을 갖는다. 또한 비정수배 과표본화의 에일리어징 감소효과로 인해 필터뱅크 설계에 자유도가 높아진다. 제안된 비정수배 과표본화 폴리페이즈 구조를 서브밴드 적응필터에 응용하여 긴 적응필터를 필요로 하는 음향반향 제거 실험을 수행하였다. 반향제거 실험결과 비정수배 과표본화는 정수배 과표본화보다 적은 계산량으로 유사한 성능을 보였다.
본 논문에서 입력 버퍼에 설정된 점유 임계치를 동적으로 가변 시켜 최대의 점유도를 갖는 포트를 우선적으로 서비스 하는 입력 버퍼형 ATM 스위치의 경합 제어 방식을 제안 하고 이것의 하드웨어적 실현 방안을 기술 한다. 하드웨어적 실현 방법은 고속화를 위해 단순 구조를 지향 하여 신호 경로단의 경감과 발열량의 절감을 추구 한다. 입력 버퍼에 설정되는 점유 임계치는 매 타임 슬롯 마다 셀의 입려과 경합 제어에 의한 셀의 서비스 결과를 기반으로 가장 점유도가 높은 버퍼가 경합 제어에서 가장 높은 우선권을 갖도록 동적으로 가변 된다. 제안한 경합 제어 방식의 특성을 분석 하기 위해 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능해석을 실시하고 다양한 트래픽 조건에서의 모사 시험을 통하여 제안된 방식과 기존의 방식간에 트래픽에 대한 적응성을 비교, 분석한다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 파장 분할 다중화(WDM)망에서 중앙 집중식 제어 방식을 연구해 왔던 기존의 논문과는 달리 분산 제어 방식으로 동작하는 휴리스틱 파장 라우팅 알고리즘을 제안한다. 동적 트래픽 요구에 적절히 대응하기 위해 파장의 일부를 사용하여 필요한 연결성을 가지는 불완전 가상 망 형상을 효율적으로 설계하는 방식을 제안한다. 이러한 연결성은 하나 이상의 광경로를 경유하여 임의의 시작 노드에서 임의의 목적 노드로 데이타 전송을 가능하게 한다. 또한 불완전 가상망 형상을 바탕으로 동적 트래픽 요구에 적응하는 고속 분산 파장 라우팅 알고리즘을 제안하고 파장의 평균 사용률에 대한 일반적인 임계 값을 분석한다. 끝으로, NSFNET[1]과 동적 핫-스팟(hot-spot) 트래픽 모델을 사용하는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 고정된 최단 경로 파장 라우팅 알고리즘보다 더 좋음을 보이고, 블록킹(blocking) 성능, 제어 트래픽 부하, 그리고 계산상의 복잡도의 관점에서 분산 파장 분할 다중화 망을 위한 효율적인 파장 라우팅 알고리즘임을 보인다.
본 연구에서는 다양한 HEVC 구문요소들을 적응적으로 파이프라인 및 병렬 처리할 수 있는 CABAC 복호화기 아키텍처를 설계 및 구현하였다. CABAC는 높은 압축률을 제공하지만, 구문요소 단위 순차적 복호화와 문맥간 강한 데이터 종속성, 빈 단위 복호화 과정 때문에 고성능 복호화 처리를 어렵게 한다. CABAC의 복호화 처리 성능을 높이기 위하여 연속된 flag 타입의 구문요소에 대해서는 다음에 복호될 구문요소들을 선행 연산하여 적응적으로 파이프라인 처리하였고, 멀티빈으로 구성된 구문요소는 최대 3개 빈까지 병렬 처리하는 고성능 구조를 설계하였다. 또한 이진산술복호기를 가속화하기 위해 문맥모델 업데이트와 재정규화를 선행 병렬 연산하고, 복호화 결과값에 따라 선택해서, 이진산술복호기의 임계 지연시간을 개선하였다. 제안하는 HEVC CABAC 아키텍처는 최대 1.01bins/cycle의 처리 성능으로 기존 구조대비 약 2배의 가속화 성능을 갖는다. 65nm ASIC 합성 결과 224M bins/sec.의 복호화 성능을 보이며, QFHD영상의 실시간 처리를 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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