• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.232-242
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• 2005

이 논문에서는 빠른 하드웨어/소프트웨어 통합합성을 위해 데이타플로우 그래프(DFG: Dataflow Graph)로부터 하드웨어를 자동으로 합성하는 내용을 다룬다. 이 데이타플로우 그래프에서 로드는 FIR(Finite Impulse Response) 필터나 DCT(Discrete Cosine Transform) 블록과 같이 크기가 어느 정도 되는 하드웨어 블록을 나타내며, 이 노드의 포트는 한번 수행할 때마다 하나 이상의 데이타 샘플을 주고 받을 수 있다. 즉, 멀티레이트 데이타 샘플(multi-rate data sample)을 교환한다. 이러한 특성들은 기존의 Behavioral Synthesis와 구별되는 점이며, 따라서 Behavioral Synthesis보다 어려운 문제가 된다. 본 논문에서 제안하는 설계 방법을 사용하면 알고리즘을 명세하는 데이타플로우 그래프는 하드웨어 리소스의 할당과 스케줄 정보에 따라 다양한 하드웨어 구조로 매핑될 수 있다. 따라서 하드웨어 설계시에 면적/성능 트레이드오프 관계를 손쉽게 관리할 수 있으며, 하드웨어를 자동으로 합성하는 기존의 방식보다구현 가능한 하드웨어 설계 공간을 더욱 넓혀주는 효과를 거둘 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.425-432
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• 2014

4K 초고속 카메라 촬영은 해상도 및 셔터스피드 증가로 인해 빠른 피사체의 영상을 모션 블러 없이 Full HD 4배 해상도로 촬영이 가능하다. 그러나 해당 촬영은 데이터 량의 증가와 광량, 포커스 등 여러가지 제약사항이 뒤따른다. 증가된 셔터스피드로 인해 광량 부족 현상을 가져올 수 있어 조리개를 개방하여 촬영하는 경우가 많아 초점 조절에 제약이 따른다. 또한 증가된 해상도와 프레임레이트로 인해 저장 공간의 한계가 뒤따르기 때문에 촬영 기록에 제한이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 4K 초고속 카메라(Phantom Flex 4K) 제작 사례를 통해 위와 같은 한계점들에 대해 분석하고, 이를 극복하기 위한 효율적인 워크플로우를 디자인 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.53-60
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• 2020

이 연구의 목적은 Roadmap 영상에서 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위한 것으로, 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate를 변화하여 연구를 하였다. 화질의 정량적인 평가를 위해, 아크릴를 이용하여 3mm 혈관모형의 Water Phantom을 자체 제작하였고, 자체 제작한 혈관모형의 Water Phantom으로 Roadmap 영상을 획득하고, SNR(Signal to Noise Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 분석하였다. CM : N/S 희석률 변화에 대한 연구에서 CM : N/S 희석률을 (100%~10% : 100%)로 변화를 주었으며, 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 촬영한 Roadmap 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과 CM에 N/S 희석률이 높아질수록 SNR의 측정값이 점차적으로 낮아짐을 나타났고, CNR의 측정값도 점차적으로 낮아짐을 나타났다. 결론적으로 CM : N/S의 희석률이 높아질수록 SNR과 CNR 낮아짐을 확인하였고, CM : N/S의 희석률(100%~70 : 30%)에서 유의한 이미지를 얻을 수 있음을 확인하였다. Collimation Field 변화에 대한 연구에서 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Colimation Field를 혈관모형 중심으로 좌, 우 2 cm 간격으로 좁히면서 0 cm, 2 cm, 4 cm, 6 cm, 8 cm 10 cm, 12 cm으로 각각 변화를 주었으며, Roadmap을 촬영한 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과는 Collimation Field를 혈관모형 중심으로 좁힐수록 SNR과 CNR의 측정값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. Flow rate 변화에 대한 연구에서 Autoinjector의 Volume을 15로 일정하게 하고, Flow Rate를 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 으로 각각 변화를 주었다. 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Roadmap 영상을 촬영한 이미지의 SNR과 CNR의 측정 결과 Flow Rate를 증가했을 때, SNR의 측정값이 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 SNR의 측정값이 점차적 증가를 보였고, CNR의 측정값도 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 CNR의 측정값이 점차적으로 증가를 보였다. 그러나 ROI Mean 값과 Background Mean 값으로 SNR과 CNR의 상관관계를 확인할 수 없었다. 상관관계를 확인하기 위해 Flow Rate 변화에 따른 Roadmap 연구는 향후 더 많은 연구로 확인해야 할 것으로 사료된다. 결론적으로 Roadmap 영상의 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위해 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate 변화에 대한 연구에서 조영제에 N/S의 희석률이 증가할수록 SNR과 CNR이 낮아져 화질과 대조도가 낮아지는 것을 확인하였으며, Collimation Field를 좁힐수록 SNR과 CNR이 증가하여 화질과 대조도가 높아지는 것을 확인하였다. 그러나 Flow Rate 변화에 대한 연구에서는 상관관계를 확인할 수 없었다. 검사 및 시술을 할 때 신장의 영향을 최소화하기 위해 적절한 조영제 농도 선택과 대조도 향상 및 피폭 감소를 위한 적절한 Collimation Field를 사용하는 것이 유용할 것으로 판단된다.