본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하여 판별 자동화할 수 있는 방안을 제안하였다. 전처리 과정으로서 의용영상의 형태정보는 입력영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면 자동 판별 시스템을 구축할수 있고, PACS의 성능 향상에 크게 기여할 것이다.
본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 시간지연을 갖는 이산 비선형 시스템에 대한 점근적 안정화 및 $H_{\infty}$ 성능을 갖는 퍼지 제어기 설계 방법을 제안한다. 시간지연을 갖는 이산 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 대한 점근적 안정화 및 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 제어기 존재조건을 선형행렬부등식으로 나타낸다. 리아프노프 함수에 조정파라미터를 도입함으로써 제어기 존재조건을 조정파라미터를 포함하는 선형행렬 부등식으로 나타낸다. 선형행렬부등식에 있는 조정 파라미터를 조정함으로써 시스템의 응답속도 및 오버슈트 등의 동적 성능을 개선시킬 수 있다.
본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.
ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.
구조물의 모달 해석 또는 모달 시험은 구조물의 동적 특성을 나타내는 모달 파라미터들을 구하는 과정이다. 모달 파라미터에는 고유 진동수, 감쇠율, 진동 모드의 세 가지 값들이 있다. 본 연구에서는 시스템의 개발과정에서 당연히 수행되는 모달 해석의 결과인 모달 파라미터를 활용하여 시스템 방정식을 구하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 상태 방정식의 고유치와 고유 벡터의 상관관계로부터 물리적 시스템 행렬인 질량, 감쇠, 강성 행렬을 각각 구하는 방법을 개발하였다. 간단한 질량-스프링-댐퍼 시스템과 외팔보에 대한 수치 예제를 통하여 개발된 방법의 유용성과 정확도를 검증하였다
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 WDCT(Warped Discrete Cosine Transform)의 개념에 대해서 소개하고 이의 응용분야로서 WDCT를 이용한 영상 압축 알고리듬을 제시한다. WDCT는 기존의 일반적인 DCT와 주파수 특성이 하나의 파라미터로 조절되는 IIR(infinte impulse response) 전대역 통과 필터(all-pass filter)를 직렬로 연결한 변환이다. 제시된 영상 압축 알고리듬에서는 필터의파라미터가 미리 정의된 범위 내에서 조절되도록 한다. 각 영상의 블록에 대해서 주어진 범위 내에서 가장 좋은 파라미터가 선정되면 이를 이용한 WDCT의 결과와 이 파라미터를 디코더로 전송한다. 본 논문에서는 IIR 전대역 통과 필터링 과정을 하나의 행렬로 대체하거나 DCT를 필터뱅크로 보아 IIR 필터와 DCT의 결합을 일반적인 DCT와 마찬가지로 하나의 행렬로 표현하였다. 따라서 주어진 파라미터에 따라 각각 다른 새로운 WDCT 행렬을 정의할 수 있으므로 WDCT의 결과는 행렬과 벡터의 곱으로 얻어진다. WDCT를 이용한 영상 압축의 결과는 높은 비트율과 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 DCT의 성능보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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