본 연구는 뇌 자기공명영상에서 질환관심영역(ROI)을 설정하여 신호대잡음비(SNR)를 펄스 시퀀스 별로 분석하여 MRI CAD 개발에 필요한 기초자료를 활용하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구대상은 2005년 1월부터 2015년 12월까지 서울소재 대학병원에서 뇌 조영자기공명영상(Brain MRI Contrast Enhancement)을 검사한 환자 117명이다. 측정이 용이한 질환 2종류 수막종(Meningioma), 낭종(Cyst)을 측정대상으로 하였고, 측정방법은 Image J 프로그램을 사용하였다. 뇌질환의 SNR값을 측정하여 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며 p < 0.05에서 유의한 것으로 판단하였다. 표본의 인구사회학적 특성, 시퀀스별 SNR의 평균값, 95% 신뢰 구간 값, SNR 평균차이 값 등을 분석하였다. 각 질환의 시퀀스별 분석결과는 Meningioma: T1CE > T2 > T1, FLAIR (p<0.05); Cyst: T2 > T1, T1CE > FLAIR (p < 0.05)였다. SNR 수치로 시퀀스들의 특징을 조합하여 질환의 특성을 파악할 수 있어 향후 자기공명영상검사의 정확성과 편의성을 제공하고, 판독보조진단 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 임펄스성 광대역 재밍 환경에서 직접 시퀀스 확산 대역(direct-sequence spread spectrum: DS/SS) 신호를 강인하게 포착하는 기법을 제안한다. 광대역 재밍 신호의 영향을 완화하기 위하여 미디언(median) 필터를 이용하여 수신 신호를 전처리한다. 빠른 포착을 위해서는 PN 시퀀스의 일부만으로 포착 여부를 판정해야 하므로, 포착기를 분석적으로 설계하기 위해서는 PN 시퀀스의 부분 상관 함수에 대한 적절한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 미디언 필터로 처리한 PN 신호의 부분 상관 함수를 근사적인 상한을 이용하여 조각적 선형 모델로 모델링한다. 제안된 포착 방식의 성능을 기존의 방법과 비교하여 전산 모의 실험을 통해 분석적인 설계 방법을 검증한다.
Some signals, such as in radar system, are transmitted as periodic pulse trains. If more than one pulse train are transmitted over the same communication channel, a problem is to separate them for source identification and extract each pulse train at the receiver. This is known as pulse train deinterleaving. In this paper, we present an approach for deinterleaving the pulse trains and extracting their periods combining the estimation of the frequency of each pulse train by DFT, CDIF/SDIF histogram and Sequence Search technique. Also, we present the result of deinterleaving pulse trains and extracting PRI in the complex environment which multiple signals are interleaved.
목적: Gamma-Variate Function을 이용하여 뇌 관류에 관련하는 새로운 재구성 영상 (CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 산출할 수 있는 프로그램을 개발 및 평가 대상 및 방법: 뇌 관류와 관련한 정량적인 재구성 영상(CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 얻기 위하여 Gamma-Variate Function을 이용한 Post-processing 프로그램을 개발하였다. 자기공명영상은 1.5T & 3.0T Magnum (Medinus Co., Ltd.)을 사용하였으면, 개발된 프로그램 평가를 위해 스핀에코 -EPI 펄스시퀀스(TR 2000 ms, TE 80 ms, FOV 260 mm, matrix 92$\times$128)를 사용하여 관류강조영상을 획득하였다.
본 논문에서는 전기자동차의 구동에 핵심적인 역할을 하는 이차전지의 충전 방식 중 간단히 구현가능하며 성능이 뛰어난 정전류 정전압 알고리즘과 펄스 충전 알고리즘을 이론적으로 자세히 분석하였으며, 각각의 경우의 충전전류, 충전전압의 특성을 분석하였다. 또한 충전 시퀀스를 정리하였고 배터리 사고방지를 위한 $V_{th}$의 최대 설정치를 분석하였다.
최근에 OAT(Ocean Acoustic Tomography) 분야에서 M-시퀀스를 이용한 펄스압축 (pulse compression) 기법을 이용하여 해양 구조를 분석하는 많은 연구가 이뤄지고 있다. M-시퀀스는 정합필터 (matched-filter)을 사용한 복조를 통해. 훌륭한 시간 분해능 (resolution) 및 도플러 분해능을 제공할 수 있다. 또한 수신 신호를 적절하게 처리함으로써 수신기 출력의 신호대잡음비 성능을 개선할 수 있으며, 수신 신호를 동기적으로 평균하는 것은 그것에 대한 좋은 예라고 할 수 있다. 그리고 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 FHT (Fast Hadamard Transform) 또는 FFT (Fast Fourier Transform) 기법을 사용함으로써 처리 속도를 효율적으로 개선할 수 있다. 본 논문에서는 동해 연안에서 수집된 데이터를 이용하여 수중 음파의 다중경로 성분과 지연 시간을 분석하며, 송수신기간의 샘플링 속도 오차에서 비롯된 현상을 설명하고 오차를 보상하는 방법을 제시한다. 그리고 채널의 scattering 함수, 지연 전력 프로파일 (delay power profile), 시간 확산 특성 등을 통하여 해양 음향 채널의 특성을 분석하도록 한다.
본 논문은 FPGA를 이용하여 시퀀스 제어용 32비트 마이크로프로세서를 설계하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 톱-다운 방식으로 마이크로프로세서를 설계하였으며, 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 프로그램 메모리부와 데이터 메모리부를 분리하여 설계함으로써 인스트럭션을 페치 하는 도중에 시퀀스 명령을 실행할 수 있는 Harvard 구조로 설계하였다. 또한 마이크로프로세서의 명령어들을 시퀀스제어에 적합하도록 RISC형태의 32 비트 명령어로 고정하여 명령어의 디코딩 시간과 데이터 메모리의 인터페이스 시간을 줄였다. 특히 설계된 마이크로프로세서의 실시간 디버깅 기능을 구현하기 위해 싱글 스텝 런, 일정 프로그램 카운터 브레이크, 데이터 메모리와 일치시 정지 기능 등을 구현함으로써 구현된 프로세서의 디버깅을 쉽게 하였다. 또한, 시퀀스제어에 적합한 펄스명령, 스텝 콘트롤 명령, 마스터 콘트롤 명령 등과 같은 비트 조작 명령과, BIN형과 BCD형 산술명령, 배럴 쉬프트명령 등을 구현하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 자이링스(Xilinx)사의 V600EHQ240(60만 게이트)과 Foundation 4.2i를 사용하여 로직을 합성하였다. Foundation 합성툴 환경에서 시뮬레이션과 실험에서 성공적으로 수행되었다. 본 논문에서 구현된 시퀀스 제어용 마이크로프로세서의 우수성을 보이기 위해 시퀀스제어용 명령어를 많이 가지고 있는 Hitachi사의 마이크로프로세서인 H8S/2148과 성능을 비교하여 본 논문에서 설계된 시퀀스 제어용 프로세서가 우수함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 뇌 자기공명영상에서 확산강조 검사에 대한 SE-EPI 기법과 SSH - TSE 기법에 대한 영상의 질을 알아보고자 한다. MRDWI 검사를 시행한 환자를 무작위로 선정한 PACS 전송 데이터 35명 중 정상 남자 12명, 정상 여자 13명, 뇌경색 10명 중 남자 5 여자 5, 평균나이 68 ± 7.32를 대상으로 데이터를 분석하였다. 사용된 장비는 Ingenia CX 3.0T을 사용하였고 데이터 획득을 위하여 SSH-TSE, SE-EPI 펄스시퀀스와 32 Channel Head Coil를 이용하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. DWI 영상에 대한 SNR대한 정량적 분석 결과 ADC(s/mm2), Diffusion b=0, 1000영상에서 4 부위(WM, GM, BG, Cerebellum)의 평균 및 표준편차 값이 SE-EPI기법(ADC:120.50 ± 40, b=0: 54.50 ± 35.91, b=1000: 91.61 ± 36.63)이 SSH-TSE(ADC:99.69 ± 31.10, b=0: 43.52 ± 25.00 , b=1000: 60.74 ± 24.85) 보다 높게 나타났다(p<0.05). GM-WM, BG-WM 부위에 대한 CNR 값 또한 SE-EPI기법(ADC:116.08 ± 43.30 , b=0: 27.23 ± 09.10 , b=1000: 78.50 ± 16.56)이 SSH-TSE(ADC:101.08 ± 36.81, b=0: 23.96 ± 07.79 , b=1000: 74.30 ± 14.22) 보다 높게 나타났다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 SSH-TSE, SE-TSE에 대한 Ghost 인공물 자화율 인공물, 전반적인 영상의질 모두 SSH-TSE 기법이 높은 결과를 얻었다(ADC:3.6 ± 0.1, 2.8 ± 0.2, b=0: 4.3 ± 0.3, 3.4 ± 0.1 b=1000: 4.3 ± 0.2, 3.5 ± 0.2, p=0.000). 결론적으로, SSH-TSE, SE-EPI를 사용한 SNR, CNR 측정에서 SE-EPI 기법이 우위의 결과를 얻었다. 정성적 분석에서는 펄스시퀀스 특성에 따라 SSH-TSE 펄스시퀀스가 높은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 MRS 정량적 분석 중 jMRUI AMARES방법의 관찰자의 의존적 원인 요소를 숙련자와 비숙련자의 측정을 통하여 파악하고 하였다. 실험용 10주령 수컷 쥐의 간 부분을 3T MRI 장치를 활용하여 point resolved spectroscopy 펄스시퀀스를 이용하여 자기공명분광 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터는 기준 값으로 사용하기 위해서 LCModel software 이용하여 1.3 ppm의 메틸렌 양성자와 4.7 ppm의 물 분자 양성자의 정량 비를 계산하였다. 7명의 비숙련 관찰자는 jMRUI AMARES 방법으로 총 지질을 1, 2주 간격으로 측정한 후 측정된 값을 SPSS를 이용하여 interclass correlation coefficient를 시행하였다. 관찰자 사이 간 측정치의 일관성의 신뢰도 분석을 표현한 크논바 알파 계수는 0.1 미만으로 나타났다. 1주차 데이터 값과 2주차 데이터 값의 평균값은 $0.096{\pm}0.038$로 LCModel의 분석 값보다 0.048로 50% 높게 관찰되었다. jMRUI AMARES분석 방법이 LCModel과 동일한 결과를 얻기 위해서는 정확한 대사물질의 개요를 숙지하고 획득된 그래프의 형태를 잘 파악하여 잔존 대사물질를 최소화 하여야 한다.
본 논문에서는 실내 무선 환경에서 PN (Pseudo Noise) 부호 기반의 시간 도약 시퀀스를 이용하는 BPM (Bi-Phase Modulation) UWB (Ultra Wide Band) 다원 접속 시스템의 성능을 분석하였다. 특히 PPM (Pulse Position Modulation) UWB 다원 접속 시스템의 경우와 비교하여 전송 신호의 구성 및 수신단 복조 방법에 대한 차별성을 설명하고, 이를 토대로 동일한 펄스 에너지와 데이터 전송률 가정하에서 각 시스템에 대한 신호대잡음비와 비트오율 수식 유도를 통해 성능 차이를 분석하였다. 실제적인 UWB 실내 다중 경로 무선 채널 환경에서 반복 전송 횟수 및 다원 접속 사용자 수의 변화를 통한 모의 실험 결과, BPM 방식이 PPM 방식보다 성능이 우수하나 그 차이는 약 1 dB 정도이며 다원 접속 사용자 수가 많은 경우 이러한 성능 차이는 거의 없음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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