Kim, Sung-Chul;Park, Soo-Yeun;Cho, Young-Kwon;Ahn, Sung-Min
The Journal of the Korea Contents Association
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v.9
no.12
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pp.322-331
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2009
In clinical SPECT, FWHM provides quality information of the images obtained under different observing conditions. Therefore, the purpose of this study was to determine the optimum cut off level with comparison of FWHM according to cut off levels in each filter - Band limited, Sheep-Logan, Hanning, Hamming, Low pass cosine, Parazen and Butterworth filter in a SPECT camera. I recorded images along the X, Y, Z-axis with 99mTcO4 point source and measured FWHM with profile curves. In conclusion, all filters showed the longest figures of FWHM with cut off level 0.4, which has the worst image resolution. The images with cut off level 0.7 showed best image resolution. The shortest average of FWHM in MS2 was $11.07\pm0.07mm$ using the Butterworth filter, in MS3 it was $8.44\pm0.19mm$ through using the Hanning filter.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.166-166
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2017
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.1
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pp.45-48
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2016
The treatment of obesity have been developed various devices for the treatment of obesity, the ultrasound is to be made after the state changes to become easy fat decomposition by heat and vibrations to facilitate the flow of blood and lymph fatty acid released into the blood. There is such ultrasonic transducer array is used in obesity therapy focusing angle of the transducer array and the frequency may have a significant impact on the degradation of fat. In this paper, we set the frequency that reaches the shortest time to a set temperature 27kHz, 1MHz, by applying a transducer with a diameter of 5mm, 10mm, 16mm for the frequency of 3MHz, obtain the wavelength and near the stomach in order to set the frequency of the transducer array, which was set to the focusing angle of the transducer with three contact surfaces. As a result, the time to reach the set temperature was short days when 3MHz frequency, the focusing angle is titrated is $40^{\circ}$.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.563-563
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2013
신업플라즈마에서는 라디컬 밀도와 플라즈마 변수를 독립적으로 제어하기 위해어 펄스파워 소스를 사용하고 있다. 펄스플라즈마에서는 플라즈마 상태가 매우 빨리 변한다. 따라서 고시간 분해능으로 플라즈마를 진단하는 방법이 필요하다. 고전적인 단일 랑뮤어 탐침법을 이용하여 펄스 플라즈마를 진단할 경우 수시간 정도의 매우 오랜 시간이 걸리지만 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면 수 마이크로 초의 고시간 분해능을 가지면서 수 초내로 측정이 가능하다. 기본 원리는 부유고조화파를 이용하며 고시간 분해능으로 얻기 위해서는 측정된 전류를 인가한 주파수의 주기 단위로 분할하고, 마이크로 시간 단위로 분할된 데이터를 각각 Fourier Transform 하여 전자온도와 밀도를 얻는다. 이 방법을 이용하여 구한 플라즈마 변수 값들은 랑뮤어 방법으로 구한 것과 비교하여 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 이차전지의 특성비교/분석을 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)과 웨이블릿 패킷 변환(WPT;wavelet packet transform)을 적용한 연구를 소개한다. 다해상도 분석(MRA; multi resolution analysis)의 시간-주파수 분석을 통해 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)로 분해되는 것은 두 방법 동일하다. 하지만, 이산 웨이블릿 변환이 단순히 저대역 부분만 계속 분해하는 것과 달리 웨이블릿 패킷 변환은 저대역과 고대역을 모두 분해하여 높은 분해성능을 가지는 웨이블릿의 일반화이다. 웨이블릿 패킷 변환을 자세히 소개하고 이를 이차전지에 적용하여 이산 웨이블릿 변환과의 상관성을 정리하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.5
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pp.11-11
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2001
본 논문에서는 카운터와 커패시터를 사용하여 시간 정보로부터 디지털 출력 값을 얻을 수 있는 새로운 시간-디지털 변환기를 제안하였다. 기존의 시간-디지털 변환회로의 경우 디지털 출력 값을 얻기 위해서는 입력 신호가 인가된 후 입력 시간보다 더 긴 공정시간이 필요하였다. 또한 입력 신호의 시간 간격에 무관하게 카운터의 클럭 주파수가 일정하여 변환된 디지털 값의 분해도는 항상 일정하였다. 그러나 본 논문에서 제안한 시간-디지털 변환 회로는 입력 신호가 인가됨과 동시에 지연시간 없이 디지털 출력 신호를 얻을 수 있으며, 또한 수동소자의 값을 변화시킴으로서 원하는 입력 시간 영역과 분해도를 쉽게 구현할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.877-879
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2002
본 논문에서는 HVS을 이용한 웨이브렛 패킷 기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 이미지를 주파수/공간 도메인 상에서 세부적으로 분해하기 위해 웨이브렛 패킷 분해방법을 선택했고 워터마크 삽입 후 사람 눈에 안보일 수 있도록 MTF를 참고하여 워터마크를 삽입하였다. 모든 서브 밴드에 랜덤 가우시안 백터에 의해 생성된 1000개의 워터마크를 골고루 삽입함으로써 견고성측면을 강화하였다. 실험 결과는 이런 비가시성과 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.4
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pp.376-381
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2013
위상잠금 열화상에서는 일반적으로 변조된 주파수의 광램프를 쓰고 있다. 하지만 램프의 광도 분포는 입력신호가 평단(flat)특성임에 불구하고 심지어 불균일하여 검사 시편내에 측면 열유동을 만들어낸다. 이러한 열유동은 원치 않는 효과로서 측면의 분해능을 감소시키는 등과 같이 관심 결함구조의 영상에 부정적인 영향을 미친다. 본 고에서 검토되는 방식은 열원으로서 LCD 프로젝터와 같은 것을 이용하여 각 가진픽셀에 개별적으로 진동진폭, 광도 오프셋, 위상지연 등을 할당하는 방법에 대한 접근기술이다. 이러한 반복적인 자체학습 과정에 의한 조명 패턴을 통하여 측면 열유동이 제거되고 분해능이 향상되도록 제공하는 것이다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.11
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pp.1070-1077
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2011
This paper introduces a radar signal processing technique for intelligent rear view monitoring of an automobile. The linear frequency modulation-frequency shift keying(LFM-FSK) waveform, which is the combination of frequency modulation continuous wave(FMCW) and frequency shift keying(FSK) waveform, is employed to simultaneously estimate the range, relative aspect angle, and velocity of an automobile. Hence, it can be applied to monitor the rear view of an automobile. FMCW waveform has high range resolution capability, but it produces ghost targets under a multiple target environment. In contrast, FSK waveform can provide high velocity resolution and avoids the problem of ghost targets. However, it fails to identify multiple targets along the radar's line of sight. With LFM-FSK waveform, we can estimate the ranges and velocities of multiple targets with very high resolution, which avoids the ghost target problem of an FMCW waveform. Simulation result shows that LFM-FSK wavefrom is suitable for use in the lane change assistance system for an automobile.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1683-1689
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1999
We have implemented Frequency bandwidth expander with frequency upconverting by VCO drift canceller and comb generator. Te output of the low frequency synthesizer which the output frequency is 220~280MHz(Resolution : 5MHz) is expanded to 1660~2140MHz by this system. The phase noise of this system only depends on the phase noise of comb generator and low frequency synthesizer. The phase noise of VCO don’t influence at the frequency expander because the drift of VCO cancel out. When we control the output of VCO, the output frequency of this system is varied by 60MHz x N as filter banker. The switching time and the spurious of the frequency expander is below 3usec, -55dBc respectively. This system easily expands bandwidth additively by expanding the output bandwidth of the VCO. We can apply the frequency expander to very wide band microwave synthesizer which has fast switching time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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