• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2006년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.113-114
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• 2006

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.767-774
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• 2005

본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.847-859
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• 2011

cDNA microarray-based comparative genomic hybridization(CGH) data includes low-intensity spots and thus a statistical strategy is needed to detect subtle differences between different cancer classes. In this study, genes displaying a high frequency of alteration in one of the different classes were selected among the pre-selected genes that show relatively large variations between genes compared to total variations. Utilizing copy-number changes of the selected genes, this study suggests a statistical approach to predict patients' classes with increased performance by pre-classifying patients with similar genetic alteration scores. Two-stage logistic regression model(TLRM) was suggested to pre-classify homogeneous patients and predict patients' classes for cancer prediction; a decision tree(DT) was combined with logistic regression on the set of informative genes. TLRM was constructed in cDNA microarray-based CGH data from the Cancer Metastasis Research Center(CMRC) at Yonsei University; it predicted the patients' clinical diagnoses with perfect matches (except for one patient among the high-risk and low-risk classified patients where the performance of predictions is critical due to the high sensitivity and specificity requirements for clinical treatments. Accuracy validated by leave-one-out cross-validation(LOOCV) was 83.3% while other classification methods of CART and DT performed as comparisons showed worse performances than TLRM.

• 한국광학회지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2006

본 논문에서는 컴퓨터 형성 홀로그램을 이용하여 디지털 데이터의 저작권을 보호할 수 있는 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 제작된 컴퓨터 형성 홀로그램으로부터 분리된 두개의 위상 변조된 무작위패턴 생성시켜 하나는 원 영상에 삽입될 워터마크 영상으로 사용하고 다른 하나는 워터마킹 된 영상에서 워터마크 영상을 추출하기 위한 디코딩 키로 사용된다. 워터마킹 된 영상의 제작과정은 수치 해석적으로 수행하고 워터마크 영상은 광학적인 방법으로 추출한다. 제안된 방법은 워터마킹 된 영상이 절단에 대해서 강인함을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였고, 위상변조 특성이 있는 액정 광변조기를 이용하여 광학적으로 구현하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권8호
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• pp.67-75
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• 2000

본 논문에서는 광학적 Hough변환(HT) 결과로부터 입력영상에 존재하는 타원의 정보를 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 일반화된 타원 수식을 직선에 대한 HT 수식에 대입해서 타원에 대한 포락선 방정식을 구한 후, 포락선의 정보를 이용해 타원을 찾는데 필요한 다섯 개의 변수들을 수식적으로 유도하였다. 제안된 방법을 사용하여 최악의 경우에도 약 94%의 정확도로 타원의 정보를 추출할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인 하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하기 위하여 HT 컴퓨터형성홀로그림(CGH) 필터를 사용하여 광학적 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 광학적HT 결과가 이론적인 시뮬레이션 결과와 유사함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.135-136
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• 2015

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 광학계 장치와 변수들을 수학적으로 모델링하여 일반 범용 컴퓨터(PC: personal computer)로도 디지털 홀로그램을 생성할 수 있는 기술이다. 이 기술은 디지털 홀로그램의 해상도와 3D 물체의 광원 수에 따라 알고리즘의 연산량이 좌우되기 때문에, 실용적인 사용을 위해서 알고리즘의 연산량을 낮추거나 하드웨어의 연산 속도를 높이는 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 초다광원 3D 물체의 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 한 개의 서버 PC와 다수의 클라이언트 PC들로 구성되어 있으며, 이들은 일반적으로 사용되는 범용 GPU (graphic processing unit)가 장착되어 있다. 서버에서 3D 물체의 광원을 스캔하여 데이터화 하고, 클라이언트 PC들의 연산 능력에 따라 광원 데이터를 분할하여 클라이언트들에게 각각 전송한다. 각각의 클라이언트들은 전송받은 데이터를 이용해 다중 GPU 기반의 CGH 연산을 수행하여 간섭 패턴들을 생성하고, 생성된 패턴들은 다시 서버 PC로 재전송된다. 서버 PC로 재전송 된 패턴들이 하나로 누적되면 디지털 홀로그램이 생성된다. 본 실험에서, 기존의 방법으로는 139,655개의 광원에 대해 $1,024{\times}1,024$ 해상도의 홀로그램을 생성하는데 약 2,250 ms가 걸린 반면, 제안하는 방법은 약 478 ms의 속도로 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제52권6호
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• pp.491-498
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• 2010

Copy-number variation (CNV) in particular genomic segments owing to deletions or duplications can induce changes in cellular gene expression patterns and may increase susceptibility to diseases such as cancer. The aim of this study was to examine CNVs related to the incidence of epithelial ovarian cancer in chickens. Genomic DNA was extracted from blood cells and cancerous ovaries collected from four 120-week-old White Leghorn chickens and were used for array-based comparative genome hybridization (CGH) analysis. As a result, 25 amplified and 10 deleted CNV regions were detected in chicken ovarian cancer. Of these, 10 amplified and two deleted CNV regions contained genes associated with human ovarian cancer. Our study using a chicken model may provide a better understanding of human epithelial ovarian cancer.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.335-344
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• 2014

본 논문은 이전 논문들에서 제안한 고속 홀로그램 생성기 구조의 입출력을 분석하여 가상의 마스터(Virtual Master, VM)를 구현하여 홀로그램 생성기의 입출력 신호 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 AXI(Advanced eXtensible Interface)기반의 시스템과 연동하여 메모리 접근에 대한 분석하였다. 또한 메모리에 맵핑방법을 통하여 메모리 접근 시 레이턴시를 줄이는 방법을 제안하고 구현한 시스템을 통하여 메모리 접근에 대하여 분석하였다. 제안한 메모리 맵핑 방법을 통하여 분석하였을 때 약 3배 가량 행 활성화(Activation)을 줄여 레이턴시를 줄일 수 있었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권4호
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• pp.409-420
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• 2021

We propose a method to synthesize a color non-hogel-based computer-generated-hologram (CGH) from light field data of a three-dimensional scene with a hologram pixel pitch shared for all color channels. The non-hogel-based CGH technique generates a continuous wavefront with arbitrary carrier wave from given light field data by interpreting the ray angle in the light field to the spatial frequency of the plane wavefront. The relation between ray angle and spatial frequency is, however, dependent on the wavelength, which leads to different spatial frequency sampling grid in the light field data, resulting in color aberrations in the hologram reconstruction. The proposed method sets a hologram pixel pitch common to all color channels such that the smallest blue diffraction angle covers the field of view of the light field. Then a spatial frequency sampling grid common to all color channels is established by interpolating the light field with the spatial frequency range of the blue wavelength and the sampling interval of the red wavelength. The common hologram pixel pitch and light field spatial frequency sampling grid ensure the synthesis of a color hologram without any color aberrations in the hologram reconstructions, or any loss of information contained in the light field. The proposed method is successfully verified using color light field data of various test or natural 3D scenes.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.21-30
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• 2023

컴퓨터 생성 홀로그래피는 일반 이미지에 비해 연산 부하와 메모리 요구량이 크다. 본 논문은 정밀도를 낮추어 연산속도를 높이는저정밀도(low-precision) 및 혼합정밀도(mixed precision) 연산 방법을 회절연산에 적용하여, 정밀도에 따른 홀로그램의 생성 속도와 품질의 변화를 분석한다. 본 논문은 배정밀도, 단정밀도, bfloat16 정밀도에서의 회전 연산을 비교하였으며, bfloat16의 회절연산의 속도가 배정밀도에 비해 최대 5.94배, 단정밀도에 비해 1.52배 빠른 것을 확인하였다. 또한, MSE, PSNR, SSIM을 기준으로 회절 연산의오차를 측정하였으며, 정밀도가 낮아질수록 홀로그램 품질이 낮아지는 것을 확인했다. 하지만, 정성적인 이미지 품질에는 유의미한 영향이 없는 것을 확인했다. 이러한 결과는, bfloat16등 낮은 정밀도 연산의 홀로그램 연산으로의 적용 가능성을 보여준다.