최근 영상 및 광학 소자 산업의 발달과 디지털 방송으로 TV등의 디스플레이 장치들이 슬림화 및 대형화되는 추세에 따라 기존 CRT를 대신하고 있다. 특히 LED, Laser등을 이용한 광 색역 디스플레이 장치들은 CRT에서는 표현할 수 없는 고채도의 색을 표시한 수 있는데 기존의 TV신호를 그대로 적용할 경우 색상의 왜곡이 큰 부작용으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 광 색역 디스플레이 장치에서 색상의 왜곡을 없애고 기존 CRT에 비해 넓은 색역을 충분히 활용할 수 있는 색역 사상에 대하여 연구하였다. 색역 사상은 동일색상에서 채도를 향상 시키는 방법이 일반적으로 사용되나 채도의 과도 상승으로 인한 부작용이 나타난 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부작용을 방지하기 위해 밝기와 채도를 같이 상승 시키는 벡터 사상을 제안 하고자 한다. 이 벡터 사상은 색도가 변하지 않아서 영상이 보다 자연스럽다는 장점이 있다. 또 입력과 출력 색역의 기하학적 특성에 따라서 발생할 수 있는 계조 뭉침이나 윤곽선 효과를 색역 맞춤을 통해 보상하였다. 이와 같은 색역 사상과 색역 맞춤을 이용하여 광색역 디스플레이에서 색상 왜곡을 방지하고 자연스러운 영상을 재현할 수 있다.
Kim, Eng-Chan;Heo, Yeong-Cheol;Cho, Jae-Hwan;Lee, Hyun-Jeong;Lee, Hae-Kag
Journal of Magnetics
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제19권2호
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pp.185-191
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2014
In this study we evaluated that flow rate changes affect the (time of flight) TOF image and contrast-enhanced (CE) in a three-dimensional TOF angiography. We used a 3.0T MR System, a nonpulsatile flow rate model. Saline was used as a fluid injected at a flow rate of 11.4 cm/sec by auto injector. The fluid signal strength, phantom body signal strength and background signal strength were measured at 1, 5, 10, 15, 20 and 25-th cross-section in the experienced images and then they were used to determine signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio. The inlet, middle and outlet length were measured using coronal images obtained through the maximum intensity projection method. As a result, the length of inner cavity was 2.66 mm with no difference among the inlet, middle and outlet length. We also could know that the magnification rate is 49-55.6% in inlet part, 49-59% in middle part and 49-59% in outlet part, and so the image is generally larger than in the actual measurement. Signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio were negatively correlated with the fluid velocity and so we could see that signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio are reduced by faster fluid velocity. Signal-to-noise ratio was 42.2-52.5 in 5-25th section and contrast-to-noise ratio was from 34.0-46.1 also not different, but there was a difference in the 1st section. The smallest 3D TOF MRA measure was $2.51{\pm}0.12mm$ with a flow velocity of 40 cm/s. Consequently, 3D TOF MRA tests show that the faster fluid velocity decreases the signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio, and basically it can be determined that 3D TOF MRA and 3D CE MRA are displayed larger than in the actual measurement.
유휴농경지의 증가로 이에 대한 대안적 활용의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 경관의 모의조작을 통하여 이를 보다 적극적으로 산림으로 복구하거나 다른 대안으로의 이용하는 방안의 타당성을 검토하며 이에 대한 지불의사를 분석하고자 하였다. 두가지 유형의 유휴농경지에 대하여 각가 세개씩의 대안을 검토하여 총 6개의 대안을 검토하였다. SBE값은 폐경지상태가 가장 낮았으며 산림과 야생초화류로 복구되는 대안의 값이 유의하게 상승하였다. 각각의 토지이용대안에 대한 지불의사를 추정하기 위하여 로지스틱 모형을 적용하였으며 6개의 모델에 대한 ${\rho}$값은 0.3-0.4로서 예상된 적중률은 약 75%에 해당하였다. 독립변수 중에서 적중률에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 세액으로 나타났으며 수입은 통계적으로 유의한 관련을 가지지 않는 것으로 나타났다. 다른 변수들은 모델에 따라 다르게 나타났다. SBE와 WTP는 서로 일정한 상관을 가지는 것으로 사료되며 SBE가 증가함에 따라 WTP도 증가하는 것으로 추정되었다. 따라서, 농경지에 대한 경관의 질을 향상시킴으로써 전원지역의 환경보전에 대한 지불의사를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.
본 연구에서는 유체보상 경사자장 기법(flow-compensation-gradient of gradient-moment nulling method)을 이용하지 않은 Tailored RF를 이용한 TRFGE(tailored rf gradient echo) 영상에는 유체유입효과(in-flow effect)가 나타나지 않지만 절편(slice)내에서 판독경사자장(reading gradient)과 같은 방향으로 흐르는 유체는 신호가 강조가 됨을 이론과 실험으로 보였다. 절편 내에서 판독경사자장과 같은 방향으로 흐르는 유체의 신호가 TRFGE 영상에서 강조되는 이유를 이론적으로 설명하였으며 이 이론을 뒷받침 할 실험을 위해 유체 모형을 제작하였다. 원통 모양의 물 모형 중앙으로 유체 관을 통해 식염수(saline)가 주자장(B$B_0$)와 평행인 z 축 방향으로 흐를 수 있도록 하였다. 유체가 흐를 때와 흐르지 않을 때 CGE(conventional gradient echo) 영상과 TRFGE 영사을 얻어 각각 비교하였다. 유체 유입효과를 관찰하기 위해서는 횡단면(axial)의 영상을 얻었고 절편 내에서 판독경사자장과 같은 방향으로 흐르는 유체의 영상신호를 관찰하기 위해서 시상면(sagittal) 영상을 얻었다.
이 연구는 2012여수세계박람회의 도시발전효과에 대한 전문가 집단의 인식과 평가를 분석한 것이다. 전문가 집단은 여수세계박람회 개최로 인해 나타난 교통체계 및 접근성 개선, 지역경제 활성화, 관광시설 확충과 활성화, 도시미관 및 도시재생, 도시이미지 및 국제화 등에 대해 긍정적인 인식과 태도를 하였다. 특히 수도권과 접근성 향상, 여 수와 주변지역 간 접근성 개선, 지역경제 활성화, 도시이미지 향상, 관광객 증가, 관광숙박시설 및 관광관련 인프라 확충 등에 대해 매우 우호적으로 평가하였다. 또한 전문가 집단은 광역교통망 확충에 의한 도시발전이 약 9.5년, 도시주거환경 개선으로 인해 도시발전이 약 9.4년 정도 앞당겨졌다고 평가하였다. 전문가 집단은 여수세계박람회 개최로 '해양관광도시'라는 여수의 도시 이미지가 강화되었다고 평가하였고, 이런 도시 이미지를 고려해 도시의 미래상을 해양관광도시로 지향하는 것이 바람직하다고 인식하였다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.
본 데이터 분석은 INFINITT 프로그램을 사용하여 유속증강 자기공명 혈관 조영술(FRE-MRA)과 전산화단층 촬영 혈관 조영술(CTA)에서 신호대 잡음비(SNR)와 대조도대 잡음비(CNR) 분석에 따른 뇌혈관 질환에 대한 정량적 평가를 하고자 하였다. 2017년 1월~4월까지 C대학병원에서 뇌혈관영상검사를 시행한 63명의 환자 중 FRE-MRA와 CTA를 동시에 시행한 19명의 뇌혈관 질환 환자영상 중 움직임으로 인한 인공물로 분석이 어려운 2명의 영상을 제외한 17명의 영상을 분석하였다. 분석 방법으로 FRE-MRA와 CTA에 대하여 각각 5 부위(앞대뇌동맥, 좌 우 중간대뇌동맥, 좌 우 뒤대뇌동맥)에 관심영역을 설정하고 SNR과 CNR를 평가하였고, 분석결과에 대한 유의성 평가는 독립 t 검정을 통하여 유의성을 확인하였다. 본 연구에 대한 결과로서 각각의 SNR과 CNR을 평균하였을 때 FRE-MRA는 앞대뇌동맥($1500.73{\pm}12.23/970.43{\pm}14.55$), 좌중간대뇌동맥($1470.16{\pm}11.46/919.44{\pm}13.29$), 우중간대뇌동맥($1457.48{\pm}17.11/903.96{\pm}14.53$), 좌뒤대뇌동맥($1385.83{\pm}16.52/852.11{\pm}14.58$), 우뒤대뇌동맥($1318.52{\pm}13.49/756.21{\pm}10.88$)의 값이 측정되었고, CTA는 각각 앞대뇌동맥($159.95{\pm}12.23/123.36{\pm}11.78$), 좌중간대뇌동맥($236.66{\pm}17.52/202.37{\pm}15.20$), 우중간대뇌동맥($224.85{\pm}13.45/193.14{\pm}11.88$), 좌뒤대뇌동맥($183.65{\pm}13.47/151.44{\pm}11.48$), 우뒤대뇌동맥($177.7{\pm}16.72/144.71{\pm}11.43$)의 값이 측정되었다(p<0.05). 결론적으로 5부위의 뇌혈관 질환 영상을 분석한 결과 뇌경색이나 뇌출혈과는 관계없이 MRA가 SNR과 CNR값이 높은 것으로 나타났다. 따라서 환자협조가 가능하여 검사시간이 길다는 단점만 극복할 수 있으면 CTA에 비해 조영제의 부작용으로부터 자유로운 FRE-MRA가 유용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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