• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-170
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• 1998

인공심장의 주된 합병증인 혈전과 감염의 문제를 줄이고 장착 환자의 삶의 질을 높이기 위하여 체내 완전 매립형 전기 유압식 인공심장을 개발하고 있는 것과 이 모델을 이용한 동물실험에 대하여 보고하는 바이다. 이 인공심장은 혈액펌프, 유압구동기, 구동제어회로, 경피적 에너지-정보 전송시스템, 체내 받테리 등으로 구성되어 있다. 실험동물은 체중 62Kg의 송아지를 이용하였다. 흉강내 이식하는데 어려움은 없었고, 수술 후 생존하는 동안 혈역학적으로 문제는 없었으며 특이한 합병증도 발생하지 않았다. 그러나 이식 11일째 기계적인 결함으로 작동이 정지하였다. 앞으로 기계적 수명이나 생체적 합성 등의 문제 등히 해결되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.4038-4045
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• 2011

본 논문은 백지 에탄올추출물의 미백효능을 조사하기 위하여 melan-a cell, 브라운 기니피그 및 HMB-45 염색을 사용하였다. melan-a 세포에 시료를 6.25, 12.5, 25, 50, ${\mu}g/m{\ell}$ 농도로 처치하여 세포 생장율의 변화 관찰 및 멜라닌세포의 형태학적 변화를 관찰하였다. 또한 brown guinea pig (450~500 g)등 부위에 1500 mJ/$cm^2$ 광량의 ultraviolet B조사로 유발시킨 인공색소반 (${\Phi}$ 2 mm)에 1일 2회, 주 5일, 매회 30 ${\mu}{\ell}$씩 총 5주간 시료를 도포하여 주 1회 육안적 변화를 관찰 하였고, 실험 5주째 되는 날 실험동물은 염산 케타민으로 마취 후 시료를 도포한 인공색소반 부위를 biopsy punch로 절취하여 HMB-45 염색으로 멜라닌소체 내 glycoprotein(gp100) 단백질의 조직학적 변화를 관찰 하였다. 세포생장율 측정에서 시료처치 6.25~50 ${\mu}g/m{\ell}$에서의 세포생장율은 높았고, 멜라닌세포의 형태학적 변화에서는 시료처치 농도가 증가할수록 멜라닌합성 및 수지상 돌기가 적게 관찰 되었다. 동물 실험 육안적 관찰에서 시료 도포군이 용매대조군에 비해 멜라닌 색소침착 정도가 확연하게 밝아졌고, gp100 단백질의 조직학적 관찰에서 시료 도포군은 gp100 단백질 발현 정도가 현저하게 줄어들었으며, 영상분석에서도 시료 도포군이 용매대조군에 비해 유의하게(p<0.001) 감소하였는데 이러한 결과는 현미경 관찰 결과와 일치하였다. 이상의 결과를 종합하면 백지 에탄올추출물은 우수한 미백효과가 있는 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.265-272
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• 2007

본 논문은 비선형 휘도 출력을 요구하는 영상장치 기기를 위한 감마 보정에 관한 것이다. 제안된 감마 수정 시스템은 일반적인 공식에 의해 만들어지는 비선형적 특성을 지닌 감마 커브와 제안된 알고리즘에 의해 생성되는 결과와 차이를 최소화하기 위한 시스템이다. 오차를 최소하기 위해, 제안된 시스템은 Least Squares Polynomial을 사용하였다. 이 알고리즘은 샘플간의 점들에 대해서 최적의 다항식을 계산하는 방법이다. 각각의 시스템들은 연속적인 여러 개의 방정식으로 구성되어 있으며, 정밀도를 높이기 위해서 각 구간마다 고유의 중첩 구간을 가지고 있다. 최종적으로 알고리즘을 검증하여, 시스템들은 Verilog-HDL를 사용하여 구현되었다. 본 논문에선 가장 초기적 알고리즘인, Seed Table을 이용한 기존 시스템과 이를 개선하기 위해 만들어진 제안된 감마 시스템을 비교하려고 한다. 제안된 시스템과 기존 시스템은 클럭 대기(clock latency)가 1과 2의 값을 지닌다. 그러나 에러 범위(LSB)는 $0{\sim}+36$에서 $-1{\sim}+1$으로 향상되었다. 삼성 0.35 worst case 환경에서 합성된 gate count는 2,063에서 2,564으로 증가되었으나, maximum data arrival time은 29.05[ns]에서 17.52[ns]으로 더 빨라졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.681-692
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• 2019

이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1555-1565
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• 2018

화산체의 미세 지표변위 관측은 화산의 위험성과 분화 가능성을 평가하는데 중추적인 역할을 한다. 화산체 관측을 위해 고정 지상 관측 장비들을 이용할 경우 유지 관리가 어렵고 위험 및 비용 지출이 큰 반면, 인공위성을 이용한 원격탐사 기법은 저비용으로 정기적인 모니터링이 가능하다. 이 논문에서는 인공위성 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 간섭기법(Interferometric SAR; InSAR)을 Galapagos Sierra Negra 화산에 적용하여 2005년 화산분화 이전의 변형을 효과적으로 연구한 Chadwick et al.(2006)의 연구에 이어, 가장 최근에 이 화산체가 어떠한 화산활동을 하고 있는지를 최신 SAR 인공위성인 Sentinel-1자료를 이용하여 분화 전 마그마 활동을 분석하였다. 2017년 1월부터 2018년 1월까지의 descending mode Sentinel-1A SAR 영상을 취득하여 고정산란체 간섭기법(Persistent Scatter InSAR)을 적용하였으며, Mogi model을 통해 최근 마그마의 활동 깊이 및 팽창량을 추정하였다. 그 결과 2018년 6월 분화 이전의 화산체 활동 양상이 2005년 분화 이전의 활동 양상과 유사하다는 사실을 확인하였고, 활동 깊이와 팽창 반경을 추산해 내는 데 성공하였다. 본 연구 결과는 인공위성 SAR와 역산 기법을 통해 화산체의 활동 양상을 특징짓고 이를 통해 화산분화의 조기 모니터링 가능성을 제시하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.755-758
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• 2014

본 논문에서는 고해상도를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 필터링 수행시간 단축과 게이트 수 감소를 위한 효율적인 필터링 순서 및 메모리 구조를 가진다. 제안하는 필터링 순서는 전처리 단계에서 단일 포트 SRAM에 데이터를 저장할 때 발생하는 지연시간을 감소시켰고, 고해상도 영상의 실시간 처리를 위해 4단 파이프라인 구조와 10개의 메모리 구조로 설계하였다. 제안하는 메모리 구조는 단일 포트 SRAM을 접근하면서 발생하는 해저드 문제를 해결하였다. 또한 필터링 수행시간을 단축하기 위해 두개의 필터를 사용하여 병렬처리 구조로 구현하였으며, 저전력 하드웨어 구조를 위해 클록 게이팅 구조로 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터 부호화기 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 100k개의 로직 게이트로 구현되었다. 또한, 동작 주파수는 150MHz에서 4K 해상도인 $4096{\times}2160@30$ 처리가 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1407-1419
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• 2020

지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.216-227
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• 2022

MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.571-585
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• 2022

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.