• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.85-96
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• 1999

많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.

• 생명과학회지
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• 제23권3호
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• pp.406-414
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• 2013

강의 하류지역에서 미생물의 군집이 점진적인 염도의 증가에 따라 변한다는 것을 실험적으로 보기 위하여, 경북 형산강의 하류에서부터 연안해역으로 유입되는 곳까지 약 2.91 km 간격으로 0.02%, 1.48%, 2.63%, 3.62%의 염분을 포함하는 물 시료를 얻어 denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE)를 수행하였다. 계통분석, 계통수 및 각 시료간의 연관성을 조사한 결과, 미생물 군집의 변화가 염분의 증가에 따라 점진적으로 변화하는 것을 확인하였으며, 이는 염분의 농도가 미생물 군집에 큰 영향을 미치는 요소임을 제시한다. 덧붙여 연안 지역이나 다른 수계환경에 비해 하류지역은 염분의 점진적인 변화로 인해 좁은 면적에 비하여 미생물 다양성이 크고, 이는 곧 특이하고 새로운 종을 찾기에 좋은 장소임을 시사하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제19권2호
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• pp.76-87
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• 2015

Purpose: There is an ongoing search for a stent material that produces a reduced susceptibility artifact. This study evaluated the effect of manganese (Mn) content on the MRI susceptibility artifact of ferrous-manganese (Fe-Mn) alloys, and investigated the correlation between MRI findings and measurements of Fe-Mn microstructure on X-ray diffraction (XRD). Materials and Methods: Fe-Mn binary alloys were prepared with Mn contents varying from 10% to 35% by weight (i.e., 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, and 35%; designated as Fe-10Mn, Fe-15Mn, Fe-20Mn, Fe-25Mn, Fe-30Mn, and Fe-35Mn, respectively), and their microstructure was evaluated using XRD. Three-dimensional spoiled gradient echo sequences of cylindrical specimens were obtained in parallel and perpendicular to the static magnetic field (B0). In addition, T1-weighted spin echo, T2-weighted fast spin echo, and $T2^*$weighted gradient echo images were obtained. The size of the low-intensity area on MRI was measured for each of the Fe-Mn binary alloys prepared. Results: Three phases of ${\alpha}^{\prime}$-martensite, ${\gamma}$-austenite, and ${\varepsilon}$-martensite were seen on XRD, and their composition changed from ${\alpha}^{\prime}$-martensite to ${\gamma}$-austenite and/or ${\varepsilon}$-martensite, with increasing Mn content. The Fe-10Mn and Fe-15Mn specimens comprised ${\alpha}^{\prime}$-martensite, the Fe-20Mn and Fe-25Mn specimens comprised ${\gamma}+{\varepsilon}$ phases, and the Fe-30Mn and Fe-35Mn specimens exhibited a single ${\gamma}$ phase. The size of the low-intensity areas of Fe-Mn on MRI decreased relative to its microstructure on XRD with increasing Mn content. Conclusion: Based on these findings, proper conditioning of the Mn content in Fe-Mn alloys will improve its visibility on MR angiography, and a Mn content of more than 25% is recommended to reduce the magnetic susceptibility artifacts on MRI. A reduced artifact of Fe-Mn alloys on MRI is closely related to the paramagnetic constitution of ${\gamma}$-austenite and/or ${\varepsilon}$-martensite.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1251-1260
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• 2018

항공영상으로 제작한 고품질의 해빙표면모델은 인공위성 기반 원격탐사 기술 개발을 위한 현장자료 뿐만 아니라 북극 해빙의 정밀한 형상학적 변동 특성 분석에도 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 해빙 표면의 부족한 텍스쳐 정보는 영상정합을 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 고품질 해빙표면 모델 생성을 위한 일환으로 균질한 해빙 표면에 대한 정합비용함수들의 성능 비교 분석을 수행한다. 정합비용함수로는 영상 도메인의 SSD(sum of squared differences), NCC(normalized cross-correlation), ZNCC(zero-mean normalized cross-correlation), 주파수 도메인의 PC(phase correlation), OC(orientation correlation), GC(gradient correlation)를 분석하였다. 텍스쳐 정보량에 따른 정합 성능을 보다 명확하고 객관적으로 분석하기 위해 객체 공간 기반 정합 기법의 원리를 바탕으로 하는 새로운 평가 방법을 도입하였다. 실험결과는 해빙 표면과 같이 텍스쳐 정보가 희박한 지역에 대해서는 정합 지역에 따라 적합한 크기의 탐색창을 가변적으로 적용해야만 정합의 신뢰성 및 정확도 확보가 가능함을 보여주었다. 정합비용함수들 사이에서는 NCC와 ZNCC가 텍스쳐 정보 변화에 대해서 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.126-133
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제11권1호
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• pp.49-57
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• 2000

방사선 치료에 따른 방사선량 최적화 문제를 풀기 위한 새로운 방법이 제시되었다. 기존의 2차원 치료계획과는 달리 3차원 문제에서는 모든 조건이 훨씬 복잡하고 관련된 변수도 많아지기 때문에 문제를 해결하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 3차원 선량최적화 문제를 접근하는데 있어서, 해가 존재할 수 있는 범위를 줄여주고, 중요한 파라미터들을 미리 구해주어서 치료계획에 관련된 변수를 줄이는 방법을 연구하였다. 먼저 선형가속기와 환자좌표계사이의 좌표변환을 이용하여 두부 내의 중요기관을 피하는 빔 위치를 찾았다 그리고 임의의 빔 위치에 대해 병소를 완전히 감싸는 빔 크기와 콜리메이터 회전각을 구하였다. 그 결과 가능한 빔 위치를 줄여줄 수 있었고, 빔 크기와 회전각에 대한 의존성을 없앨 수 있었다. 따라서 고려해야할 변수의 조합이 크게 줄어들게 되었고, 목적함수를 이용한 선량최적화에 있어서 최소한의 변수로만 계산이 가능하게 되었다. 위의 결과를 이용하여 임상에 널리 쓰이는 2차원 방사선치료계획의 선량최적화 문제를 해결하였다. 선량기울기, 중요기관의 선량, 선량분포 균일도를 조합한 목적함수를 최소화하는 최적해를 step search 방법을 이용하여 구하였다. 그리고 이 최적해를 이용한 선량분포로부터 새로운 방법에 의한 선량최적화의 가능성을 확인할 수 있었고, 후속 연구를 통하여 상용 방사선 치료계획 시스템에 적용함으로써 임상에 쓰일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권6호
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• pp.411-418
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• 2020

본 논문에서는 복합재 팬 블레이드의 구조적 성능에 대한 근사 및 최적설계 기법을 제안하였다. 그리고 이들을 활용하여 복합재 팬 블레이드의 질량 및 형상의 변화 없이 강성을 최대화하기 위한 적층 패턴의 최적설계를 수행하였다. 이 때 설계 변수 및 설계 영역을 축소하기 위하여 적층 파라미터를 도입하였고, 적층 파라미터의 특성을 활용하여 높은 적합도를 갖는 반응표면 근사모델을 생성하였다. 또한 효율적인 최적해 탐색을 위해 도함수 기반 방법과 유전자 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 방법을 적용하였으며, 다양한 요구조건들을 고려한 다목적 최적설계를 수행하였다. 마지막으로는 초기 모델과 최적설계 모델의 유한요소해석 결과를 비교하여 적층 파라미터 기반의 근사 및 최적설계 기법을 검증하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제14권1호
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• pp.1-10
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• 2018

Seismic retrofitting of existing buildings and design of earth-quake resistant buildings are important issues associated with earthquake-prone zones. Use of metallic-yielding dampers as an energy dissipation system is an acceptable method for controlling damages in structures and improving their seismic performance. In this study, the optimal distribution of dampers for reducing the seismic response of steel frames with multi-degrees freedom is presented utilizing the uniform distribution of deformations. This has been done in a way that, the final configuration of dampers in the frames lead to minimum weight while satisfying the performance criteria. It is shown that such a structure has an optimum seismic performance, in which the maximum structure capacity is used. Then the genetic algorithm which is an evolutionary optimization method is used for optimal arrangement of the steel dampers in the structure. In continuation for specifying the optimal accurate response, the local search algorithm based on the gradient concept has been selected. In this research the introduced optimization methods are used for optimal retrofitting in the moment-resisting frame with inelastic behavior and initial weakness in design. Ultimately the optimal configuration of dampers over the height of building specified and by comparing the results of the uniform deformation method with those of the genetic algorithm, the validity of the uniform deformation method in terms of accuracy, Time Speed Optimization and the simplicity of the theory have been proven.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.423-436
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• 2017

This paper presents a deep learning-based road segmentation framework from very high-resolution orthophotos. The proposed method uses Deep Convolutional Autoencoders for end-to-end mapping of orthophotos to road segmentations. In addition, a set of post-processing steps were applied to make the model outputs GIS-ready data that could be useful for various applications. The optimization of the model's parameters is explained which was conducted via grid search method. The model was trained and implemented in Keras, a high-level deep learning framework run on top of Tensorflow. The results show that the proposed model with the best-obtained hyperparameters could segment road objects from orthophotos at an average accuracy of 88.5%. The results of optimization revealed that the best optimization algorithm and activation function for the studied task are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Exponential Linear Unit (ELU), respectively. In addition, the best numbers of convolutional filters were found to be 8 for the first and second layers and 128 for the third and fourth layers of the proposed network architecture. Moreover, the analysis on the time complexity of the model showed that the model could be trained in 4 hours and 50 minutes on 1024 high-resolution images of size $106{\times}106pixels$, and segment road objects from similar size and resolution images in around 14 minutes. The results show that the deep learning models such as Convolutional Autoencoders could be a best alternative to traditional machine learning models for road segmentation from aerial photographs.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.555-564
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• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.