본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.
정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.
드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.
근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 MDCT장치에 있어 화질평가와 선량평가 방법을 통하여 장치의 항상성을 유지하며 양질의 의료영상을 제공하는 기초자료로 사용함과 더불어, MDCT의 각 장비에 따른 선량을 평가하고 제시하고자 서울소재 14대의 MDCT장치를 대상으로 시행하여 그 기준을 정량화 하였다. MDCT를 이용한 화질측정 즉, CT number와 노이즈, 균일도, 공간분해능, 대조도 분해능과 선량 측정 즉, CTDI와 CTDIw, CTDIw/100 mAs의 결과는 다음과 같았다. CT number는 평균 $0.56{\pm}0.70\;HU$, 노이즈는 평균 $0.39{\pm}0.09\;HU$, 균일도는 평균 $1.08{\pm}0.52\;HU$이었다. 그리고 공간분해능은 평균 $0.48{\pm}0.05\;mm$, 대조도 분해능은 평균 $3.65{\pm}1.1\;6mm$이었다. CTDI는 head phantom을 이용한 경우 중앙부는 평균 $43.2{\pm}15.4\;mGy$, 주변부는 $45.6{\pm}17.5\;mGy$이었다, 그리고 body phantom에 있어 중앙부 평균은 $13.5{\pm}4.5\;mGy$, 주변부는 $29.2{\pm}10.2\;mGy$이었다. 주변부가 중앙부에 비해 2.16배 증가되어 나타났다. head phantom을 이용한 경우 CTDIw는 평균 $44.8{\pm}16.8\;mGy$, CTDIw/100\;mAs는 평균 $18.8{\pm}5.3\;mGy$, body phantom을 이용한 경우 CTDIw는 평균 $24.0{\pm}8.3\;mGy$이고, CTDIw/100 mAs는 평균 $10.1{\pm}2.5\;mGy$이었다. 위에서 알 수 있듯 MDCT의 CT number와 노이즈, 균일도, 공간분해능, 대조도 분해능과 CTDI와 CTDIw, CTDIw/100 mAs는 전체 장치에서 모두 우수하게 나타났다.
정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.
본 연구는 소아 심장 전산화단층촬영 검사에서 조영제의 과다 사용을 최소화하며 피폭 선량 저감화를 목적으로 조영제의 주입속도 및 심장 도달 시간 등의 변수를 고려한 스캔 지연 시간을 경험론적 방법으로 수식화함으로써 4개의 심방과 심실이 동시 조영증강 영상을 획득할 수 있는 최적화 방안을 제시하고자 하였다. 소아 심장전산화단층 검사를 시행한 소아 환자 30명을 대상으로 정성적 평가, 정량적 평가, 선량평가를 실시하였다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 체중에 따른 조영제 양과 주입속도에 따른 스캔 지연 시간을 계산하는 경험론적 방법을 적용함으로써 왼 오른 심방과 심실의 동시 조영증강에서 소아 심장 판독에 적합한 300 HU 값 이상으로 나타났고 명확성, 선예도, 노이즈에 대한 정성적 영상 평가에서 질적 우수성을 보였으며 선량평가에서도 소아가 받는 피폭선량도 명확하게 감소되었다. 따라서 본 연구는 임상에서 조영제 과다 사용으로 인한 부작용 감소 효과를 기대 할 수 있었으며 방사선 피폭 저감화를 기대 할 수 있는 이점을 가지고 최적의 영상을 만드는데 중요한 역할을 할 것으로 판단되었다.
현재 추천 시스템은 실제 사용자가 선호하는 항목을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 항목을 추천하는지 알 수 없다는 문제와 사용자들이 매우 적어 적합한 항목을 추천할 수 없는 데이터 희소성 문제, 새로운 사용자들이 유입됨에 따라 사용자들이 만족하는 항목을 추천하기 위해 시스템의 성능이 저하되는 Cold-Start 문제 등이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 불확실한 상황이나 문제들을 반영할 수 있는 퍼지-계층적 분석(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)과 주어진 항목들을 비슷한 항목들끼리 모으는 데이터 군집화 알고리즘을 활용하여 사용자들에게 만족할 수 있는 영화를 추천하기 위한 시스템을 구현하였다. 61명을 대상으로 영화 선호도에 대한 설문 조사를 실시한 데이터를 본 시스템에 적용한 결과 Fuzzy-AHP 기법을 통해서 데이터 희소성 문제를 해소할 수 있었으며, 또한 데이터 군집화 알고리즘을 통해 새로운 사용자들이 유입되어도 사용자에게 적합한 항목이 추천되었음을 확인할 수 있었다. 향후 노이즈 데이터나 아웃라이어(Outlier) 데이터를 걸러낼 수 있는 밀도 기반 클러스터링에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
전기적 에너지를 기계적 에너지로 변환하고 또한, 기계적 에너지를 전기적 에너지로 변환할 수 있는 압전 세라믹스는 압전 변압기 (piezoelectric transformer), 초음파 모터, 센서 등과 같은 응용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 전원장치에 있어서 현재 주요 전자제품에 사용되고 있는 권선형 변압기와 같은 전자 변환기의 대체품으로 압전 세라믹스 소재의 특성을 이용한 압전변압기의 개발과 응용연구는 국내외적으로 활발히 연구되어왔다. 압전변압기는 권선형 변압기와 비교 하였을 때 누설자속이 없어 노이즈 발생이 없고, 공진주파수만을 이용하므로 출력의 파형이 정현파에 가까워 고조파 잡음이 없으며, 불연성의 특징을 가지고 있다. 추가적으로 압전 변압기는 소형화, 슬림화, 경량화가 가능하며 90%이상의 높은 효율을 얻을 수 있다. 또한, 단판형 압전변압기의 출력한계를 개선하기 위해 높은 승압비와 고출력을 갖는 적층타입의 압전변압기가 제안되었다. 압전변압기용 조성 세라믹스는 높은 에너지 변환효율을 위해서 전기기계결합계수 ($k_p$)가 커야 하며, 발열에 의한 온도 상승을 억제하기 위하여 기계적 품질계수(Qm)가 큰 것이 바람직하다. 또한, 높은 전류를 발생하기 위해서는 유전상수가 커 압전변압기의 출력측 정전용량을 크게 하여야한다. 이러한 압전변압기의 제작 조건을 위해 우수한 압전 및 유전특성을 갖는 PZT계 세라믹스가 주로 사용 되어져 왔다. 그러나, PZT계 세라믹스의 우수한 압전 및 유전특성에도 불구하고 $1000^{\circ}C$에서 급격히 휘발하는 PbO의 성질 때문에 환경적으로나 인체의 건강문제로 인해 전세계적으로 그 사용량을 제한하고 있다. 또한 적층 압전변압기의 구조적 특성상 내부전극과 함께 소결하여야 하는데, 이때 소결온도가 높으면 값비싼 Pd합량이 높은 전극을 사용하여야 한다. Pd함량이 10%미만인 Ag/Pd 전극을 사용하기 위해서는 $950^{\circ}C$ 이하에서 저온소결이 가능한 세라믹스 제조가 필수적이라 할 수 있다. 소결온도를 낮추는 방법으로는 다른 물질들을 치환하여 소결온도를 낮추는 방법과 미세분말을 만들어 그레인사이즈를 미세화 하는 방법들이 있다. 많은 미세 분말 제조 방법 중에서 Attrition mill은 일반적인 ball mill에 비해 분말의 입도를 미세하게 할 수 있어 증가된 분말의 비표면적에 의하여 반응을 촉진시킴으로써 저온소결이 가능한 세라믹스를 만들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 소결온도가 낮으면서도 유전 및 압전특성이 우수한 조성을 사용하여 적층 압전변압기를 제작하여 전기적 특성을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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