흉부 단층 합성검사(Chest Digital Tomosynthesis, DTS)시 환자 체형에 따른 0.3 mm 구리 필터의 적용 및 AEC의 감도 변화에 의한 유효선량감소 효과와 폐 결절 검출능력을 평가하여 선량 최적화 조건을 평가하고자 한다. 8개의 인공 결절을 인체 팬텀 폐 영역내에 삽입하고 0.3 mm 구리 필터 적용 유무, 감도 변화에 따라 팬텀의 DTS 영상을 각각 획득하였다. 환자 체형에 따른 비교를 위해 팬텀 사이즈를 세 그룹으로 분류하여 small size에서는 결절이 삽입된 인체 팬텀을 단독으로 사용하였고 Average size에서는 한 개의 PMMA를, Large size에서는 두 개의 PMMA를 인체팬텀 후방에 밀착하여 위치시켰다. 유효선량은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 계산 되었고 영상의 화질평가를 위해서 CNR과 SNR 측정을 통한 정량 평가와 인공 결절 검출 수를 통한 검출민감도로 정성평가를 시행하였다. 모든 데이터는 통계학적으로 분석하였다. 유효 선량은 Small size일 때 $26{\mu}Sv$, Average size $70{\mu}Sv$, Large size $133{\mu}Sv$ 감소하였다. 유효선량은 0.3mm 구리 필터의 적용 여부에 따라 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 정량적 화질 평가에서는 0.3mmCu필터 사용 시 CNR과 SNR 모두 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 또한 정성적 화질평가에서도 결절 검출 민감도는 팬텀 사이즈별 전체 그룹에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). DTS에서 0.3 mmCu필터의 사용은 폐 결절 검출에서 진단적 가치를 유지하면서 환자 피폭선량 감소효과를 얻을 수 있다. 또한 실험에서 Large size 그룹의 경우 유효선량 감소 정도가 두드러진 점으로 보아 실제 체형이 큰 환자의 경우 0.3 mm Cu필터 사용은 더 높은 유효선량 감소 효과를 기대 할 수 있을 것이라 사료된다
Full-image guided filter는 커널 윈도우 영역만 필터링에 반영되는 기존의 커널 윈도우 기반 가이드 필터와 달리 가중치 전파 도식과 양방향 모델이 적용되어 영상의 모든 픽셀이 필터링에 반영된다. 이로써 가이드 필터의 경계 보존과 평활화 등의 가이드 이미지 필터의 특성을 유지하면서도 계산 복잡도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 full-image guided filter의 더 빠른 처리가 필요한 스테레오 비전 및 각종 실시간 시스템 분야에 적용될 수 있도록 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 필터링 프로세스에서 발생하는 각종 데이터의 종속성 분석과 영상의 PSNR 분석, 데이터 빈도 분석 등을 통하여 적합한 하드웨어 구조를 제안하였다. 또한 양방향 모델이 적용된 가중치 연산 모듈의 휴식 구간이 최소화되도록 효율적인 스케줄링을 하였고 실시간 처리가 가능하게 하였다. 제안한 하드웨어 구조는 동부하이텍 0.11um 표준셀 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 214MHz(384*288 영상: 965 fps)와 76K(내부 메모리 제외) 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타냈다.
본 논문에서는 영상처리를 위한 웨이브렛 변환 디지틀 필터 설계의 하드웨어 구조를 제안한다. 웨이브렛 변환을 위하여 필터 뱅크 피라미드 알고리즘을 이용하고 각각의 필터는 FIR 필터로 구현하였다. 그리고 메모리 제어기를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 단순한 파라미터 입력만으로 영상 데이터의 다중해상도 분해를 효율적으로 처리할 수 있었다. 본 논문에서의 영상처리 결과는 FPGA의 하드웨어적 제한으로 인한 11bit의 가수처리 때문에, 512×512 흑 백영상에 대하여 33㏈의 PSNR이 나타났다. 그리고 QMF(Quadrature Mirror Filter)의 특성을 이용하여 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어의 크기도 감소하였다. 그러므로 제안된 방법은 하드웨어 크기의 감소에 따른 영상처리의 효율성을 증대할 수 있다. DWT 필터 뱅크의 제안된 하드웨어 설계는 VHDL 코딩으로 설계합성을 하여 테스트 보드가 제작되었으며, 실행프로그램은 MFC++로, 영상복원 디코드 응용프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였다.
양방향 필터(bilateral filter)는 필터링 시 주변 화소의 평균을 계산하여 경계 보존과 잡음제거에 장점을 가진다. 본 논문에서는 윈도우 분할 기반 양방향 필터에 대하여 실시간 처리가 가능한 시스템을 설계하였다. 윈도우 내부의 주변 화소를 5분할하고 연속된 중심화소와 공유하는 주변 화소를 동시에 연산하는 파이프라인 스케줄링을 적용한 병렬 처리 기법으로 성능을 개선하였다. 비트 폭에 따른 필터 성능과 하드웨어 자원 소모에 대한 상충관계(tradeoff)를 고려하였으며, 필터링 결과 영상의 PSNR 분석을 통하여 비트를 할당하였고 사용된 지수함수는 16단계의 계단함수 LUT를 적용하였다. 설계한 시스템은 verilogHDL로 설계되었으며, 동부하이텍 110nm 라이브러리를 사용하여 Synopsys를 통해 합성하였고 416MHz의 최대 동작주파수에서 416Mpixels/s(397fps)의 처리량(throughput)과 132K 게이트의 하드웨어 자원을 사용한다.
적응 LMS 알고리즘은 그 구조적 간결성으로 인해 많은 방면엣 활용되어 오고 있다. 이 논문에서는 입력 신호를 임의의 대역폭을 가진 서브밴드로 분할하여 처리한다. 각 서브밴드엣 신호의 동적범위가 줄어들 수 있으며 각 대역에서 독립적으로 수행되는 적응 필터링은 이로 인해 기존의 LMS 필터링보다 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 각 대역에서의 적응 필터링은 DCT 변환을 잉용하여 입력 신호의 백색화후 수행되며 이에 따라 탭입력 공분산 행렬의 고유치 분포율이 작아져 빠른 수렴 속도를 얻게 된다. 최종적으로, 각 서브밴드에서 필터링된 출력신호는 전 대역에 걸쳐 주파수 성분을 가지도록 합성 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서 웨이브렛 필터 뱅크는 스펙트럼 상에 간섭이 없는 완벽한 신호 복원을 가능하게 한다. 전산 모의 실험에서 가산성 백색 잡음이 가해진 음성신호 입력의 경우 제안된 알고리즘은 신호대 잡음비가 높아질수록 기존의 정규화 LMS(normalized LMS)보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 필터 계수를 효율적으로 추출하기 위한 고성능 ALF(Adaptive Loop Filter)의 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC의 ALF 기술은 고해상도 및 고화질의 영상을 높은 효율로 압축하고 주관적 화질을 향상시키기 위해 영상의 통계적인 특성을 이용한 필터 계수를 추출하여 필터링을 수행한다. 제안하는 ALF 하드웨어 구조는 필터 계수를 추출하기 위한 촐레스키 분해의 연산 관계를 분석하여 2단 파이프 구조로 설계함으로써 수행 사이클을 감소시켰다. 또한, 촐레스키 분해의 연산 과정에서 필요한 루트 연산은 멀티플렉서와 뺄셈기, 비교기 등을 이용하여 설계함으로써 적은 면적과 연산량, 복잡도를 갖는 하드웨어 구조로 설계하였다. 제안한 하드웨어는 Xilinx ISE 14.3 Vertex-7 XC7VCX485T FPGA 디바이스를 사용하여 합성한 결과 4K(3840x2160)@40fps의 영상을 실시간 처리할 수 있고, 최대 동작주파수는 186MHz이다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 루프 내 필터의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러가 발생하는 복원 영상에서 화질을 향상시키기 위해 디블록킹 필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)으로 구성된 루프 내 필터를 사용한다. 그러나 루프 내 필터는 추가적인 연산으로 인하여 부호기와 복호기의 복잡도가 증가되는 원인이 된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 수행 사이클 감소를 위해 디블록킹 필터와 SAO를 3단 파이프라인으로 구현되었다. 또한 제안하는 디블록킹 필터는 6단 파이프라인 구조로 구현되었으며, 효율적인 참조 메모리 구조를 위해 새로운 필터링 순서로 수행된다. 제안하는 SAO는 화소들의 처리를 간소화하며 수행 사이클을 감소시키기 위해 한번에 6개의 화소를 병렬 처리된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계되었으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 131K개의 게이트로 구현되었다. 또한 164MHz의 동작 주파수에서 4K@60fps의 실시간 처리가 가능하며, 최대 동작 주파수는 416MHz이다.
본 논문에서는 주파수 조정의 상세 계획에 적용할 목적으로 M/W 중계망의 보호비 유도를 새로이 제안하였으며, 실제 시스템 및 주파수에 대해 동일 및 인접 채널 보호비의 계산 결과를 제시하였다. 가용율 예측에 근거한 제시된 방법은 합성 페이드 마진, 간섭-대-잡음의 비(I/N), 통합 필터 변별도, 시스템 변수로 나타낸 것이다. 계산 결과에 의하면 6.7 GHz, 60 km, 64-QAM, I/N=-6 dB, $BER=10^{-6}$에서 합성 페이드 마진 및 동일 채널 보호비는 각각 25.5 및 50.7 dB을 갖는다. 또한 40 MHz 인접 채널에 대해 통합 필터 변별도 및 인접 채널 보호비는 26.3 및 24.4 dB을 얻는다. 제안된 방법은 M/W 중계망의 보호비 도출에 있어 보다 상세하고 다양한 장치의 변수를 고려한 확장의 용이성 및 실용성 측면에서 이점을 갖는다.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
다공성 멤브레인 필터를 템플레이트로 이용하여 전도성 고분자를 중합하면 템플레이트의 형태대로 나노 또는 마이크로 사이즈의 전도성 고분자 구조물을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 전기화학 중합법을 템플레이트 합성 과정에 이용하여 전극에 고착된 전도성 고분자 미세 구조물을 얻었다. 이 전기화학 템플레이트 합성 방법에서의 관건은 플라스틱 템플레이트를 ITO 또는 금속 전극위에 부착시키는 일이다, 이 때 전극은 전기화학 특성을 보지하여야 한다 이를 위하여 PEDiTT(poly-3,4-ethylenedithiathiophene) 용액과 PVA (polyvinyl alcohol) 용액을 블랜딩히여 얻은 복합체(composite)를 접착제로 이용하여 다공성 멤브레인 필터를 전극에 부착시켜 템플레이트 전극을 제작하였다. 이 전극을 피롤농도가 0.5M인 중합용액에 넣은 후 전해반응으로 템플레이트의 기공 안으로 폴리피롤이 합성되도록 하였다. 폴리피를 형성여부를 확인하기 위하여 템플레이트의 제거 전과 후의 전극 모습을 SEM이미지로 얻어서 확인하였다 또한 순환전압전류댑으로 전류 곡선을 얻어 확인하였다. 비교적 면적이 큰 작업 전극과 매우 작은 미소전극을 상대전극으로 구성한 전해 중합계를 이용하여 큰 작업 전극의 국소 부분에만 전도성 고분자의 전해중합을 시도하였다. 이를 위하여 마이크로 크기의 전극을 상대전극(Counter Electrode)으로, 그리고 템플레이트가 부착된 전극을 작업 전극(Working Electrode)으로 하는 2전극계를 구성하여 이용하였다. 이 전해계를 이용하여 얻은 미세구조물은 템플레이트의 동공 크기와 같은 크기로 성장하였고 형태는 튜브나 막대기 형태를 보였다. 특히 상대전극의 위치를 조정하여 원하는 위치에 튜브형태의 미세구조물을 합성하였다. 최종 합성조건으로는 $250{\mu}m$ 전극은 인가전위 4V로 100초간 중합시간, 그리고 $10{\mu}m$전극의 경우는 인가 전위 6V에 시간은 30초 동안 중합할 때 고분자가 멤브레인 동공 밖으로 넘쳐나지 않는 만큼 성장함을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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