평행 빔 SPECT는 조준기와 광자 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 프로젝션 데이터는 광자가 검출되어 지는 방향의 범위를 제한하는데 사용하는 조준기의 점광원 반응 함수에 의해 흐트러지게 된다. 단위 면적당 많은 수의 평행 구멍을 대응시키는 방법으로 이러한 흐트러짐 현상을 어느 정도 줄일 수 있다. 그러나, 이 방법도 대상체로부터 조준기까지의 거리가 먼 경우에는 흐트러짐이 역시 문제가 된다. 이 논문에서는 하나의 검출기 선에 여러 개의 평행 구멍을 대응시키는 평행 빔 SPECT가 비원형 회진할 때 야기하는 인위적 오류의 제거방법에 대해 다루고자 한다. 그러기 위해, 재구성하고자 하는 영상과 관측된 프로젝션 데이터와의 관계를 선형 시스템으로 모델화하고, 반복법을 이용하여 왜곡보정을 포함한 영상재구성을 제안한다. 특히, 반복법에 필요한 투사기와 역투사기를 하나의 함수를 이용하여 해석적으로 계산 가능한 거리 의존적 점광원 대응 함수들의 콘볼류선의 합으로 계산하려다. 그렇게 함으로써, 투사기와 역투사기를 표현하는데 필요한 계산 시간 및 메모리를 획기적으로 줄였다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에 방법과 비교하기 위해 여러 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 푸리에 방법에 비해 더 우수한 결과를 제공함을 보여준다.
플래시 메모리는 기존의 회전식 자기 매체에 비해서 속도가 빠르고, 충격에 강한 장점이 있다. 이런 특성으로 인해 기존의 가전, 통신 기기, 휴대 기기에서 저장매체로써 플래시 메모리의 사용이 증대하고 있고, 더불어 저장 매체로 플래시 메모리를 사용한 파일 시스템의 필요성도 증가하고 있다. 저장 매체로써 플래시 메모리는 위와 같은 장점 외에 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 데이타를 덧쓸 수가 없다는 점이다. 데이타를 덧쓰기 위해서는 데이타를 저장하기 전에 플래시 메모리를 지워야 하는데, 지우는 작업은 1초 정도의 시간이 소요된다. 따라서, 플래시 메모리에 저장된 데이타를 수정할 때, 시간이 오래 걸리게 되는데, 본 논문에서는 기존의 LFS(Log-structured File System) 방식으로 데이타를 저장하여 이와 같은 문제점을 해결하였다. 플래시 메모리의 두 번째 문제점은 수명이 제한되어 있다는 점이다. 본 논문에서는 cleaning policy를 통하여 수명을 최대한 연장시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 구현한 플래시 파일 시스템은 소용량 저장 매체에 적합한 FAT를 사용하여 성능을 향상시켰고, FAT를 구현할 EO 발생할 수 있는 문제점을 해결하였다. 또한, 차례 쓰기, 무작위 쓰기의 실험을 통해서 성능을 분석하였다.
본 연구는 운전자 연령대와 뇌손상 여부에 따라 다양한 반응시간 과제에서의 반응시간과 반응정확성에서 어떠한 차별성이 있는지 살펴볼 목적으로 수행되었다. 이를 위해 30-50대의 중년운전자, 65세 고령운전자, 그리고 65세 이상의 뇌졸중 고령운전자들을 대상으로 단순반응, 2-선택반응, 자극 이심률을 달리한 4-선택반응, 탐색반응 및 동적자극 탐지 과제에 대한 수행을 비교하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 중년, 고령 및 뇌졸중 고령운전자 순으로 느린 반응시간을 보였으나 자극 이심률이 작은 조건($5^{\circ}$)에 비해 큰 조건($10^{\circ}$)에서 뇌졸중 고령운전자의 반응시간이 다른 집단에 비해 더 두드러지게 지연되었다. 둘째, 전체 반응시간에서 단순 반응시간을 감산한 반응시간을 분석한 결과, 2-선택반응 과제와 동적자극 탐지과제에서의 집단간 반응시간 차이는 유의하지 않았는데, 이것은 이러한 과제들에서의 반응시간 차이가 단순 반응시간에 의해 주로 결정된다는 것을 시사한다. 셋째, 일시적 기억을 요구하는 탐색과제에서는 두 고령운전자 집단이 중년운전자 집단에 비해 유의하게 느리고 부정확한 수행을 보였다. 넷째, 집단간 반응정확성에서의 차이는 선택 대안이 많은 과제와 기억을 요구하는 과제에서 두드러졌다. 이러한 결과는 기억 요구를 수반하는 탐색과제는 중년과 고령운전자 사이의 수행을, 반면 자극 이심률 조건은 뇌졸중 여부에 따른 고령운전자 집단에서의 수행 차이를 민감하게 반영할 수 있음을 시사한다.
은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.
PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
본 논문에서 상황인식 기법을 이용한 사용자 인증방식의 응용 서비스를 개발한다. 서비스 응용에 적용되는 보안프린터 시스템은 NFC(Near Field Communication) 기술과 서버와의 통신을 이용한 상황인식 기법에 따른 사용자 인증 방식을 응용 시스템에 개발 적용 하고자 한다. 제안된 시스템에서는 서버와의 통신을 통하여 사용자가 프린터를 사용할 때 발생하는 상황인식의 요소들을 추출하여 인쇄시간, 문서출력횟수, 문서 제목을 DB에 저장하고 이러한 사용자 속성 요소들을 가중치 알고리즘을 통해 분석하여 사용자의 인쇄 승인 여부 결정을 제공하는 서비스를 제공한다. 제안된 가중치 방식의 상황인식 기법에 따른 인증절차 조건에 의해 요청과 승인된 사용자는 고유의 NFC 카드로 재 인증한 뒤 최종적인 서비스를 제공 받도록 응용서비스가 구성 적용된다. 이를 위해 제안된 상황인식 기반의 가중치 알고리즘을 적용한 인증 서비스는 보다 안정된 보안 및 인증 서비스로 제공 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Ge PAM이 선폭 미세화에 따른 C54 실리사이드화 및 실제 CMOS 트랜지스터 접합부에서의 각종 전기적 특성에 미치는 영향을, As PAM과의 비교를 통하여 관찰하였다. 평판 상에서 각 PAM 및 기판의 도핑 상태에 따른 Rs의 변화량을 측정하였으며, 각 PAM 방식은 기존의 살리사이드 TiSi$_2$에 비해 개선된 C54 형성 효과를 보였다. 특히, Ge PAM은 n+ 기판에서 As PAM보다 효과적인 실리사이드화를 보였고, 이 경우 XRB 상에서도 가장 강한 (040) C54 배향성을 나타내었다. ~0.25$\mu\textrm{m}$ 선폭 및 n+ 접합층에서 기존 방식에 비해 As과 Ge PAM은 각각 ~85,66%의 개선된 바저항을 보였으며, P+ 접합층에서는 As과 Ge PAM 모두 62~63% 정도의 유사한 Rs 개선 효과를 보였다. 콘택 저항에서도 각 콘택 크기 별로 바저항(bar resistance) 개선과 같은 경향의 PAM 효과를 관찰하였으며, 모든 경우 10 $\Omega$/ct. 이하로 양호한 결과를 보였다. 누설 전류는 area 형 패턴에서는 모든 공정 조건에서 <10E-14A/$\mu\textrm{m}^{2}$ 이하로, edge 형에서는 특히 P+ 접합부에서 As 또는 Ge PAM 적용 시 <10E-13 A/$\mu\textrm{m}^{2}$ 이하로 다소 누설 전류를 안정화시키는 결과를 보였다. 이러한 결과는 XTEM에 의해 관찰된 바 Ge PAM 적용 시 기존의 경우에 (PAM 적용 안한 경우) 비해 유사한 평활도의 TiSi$_2$박막 형상과 일치하였으며, 또한 본 실험의 Ge PAM 이온주입 조건이 접합층에 손상을 주지 않는 범위에서 적정화되었음을 제시하였다
SLE 환자들에서 인지기능의 장애가 있는지를 알아보기 위해서 신경정신과적 병력이 없는 내과 외래 SLE 환자 20명과 정상 대조군 20명을 대상으로 전산화 신경인지기능 검사인 Vienna test system을 시행하고 이를 인지기능에 영향을 미칠 수 있는 임상 변인들과의 연관성을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) SLE 환자군과 정상 대조군의 신경인지기능 검사의 각 항목 비교 인식력 검사항목에서 SLE 환자군은 정상 대조군에 비해 정확하게 응답한 반응수가 적었으며 '예'와 '아니오' 중 '아니오'를 정확하게 반응한 수도 적었다. 또한 '예'와 '아니오'에 대해 각각 정확한 반응을 하는 평균 반응시간이 길었으며 검사소요 시간도 길었다. 주의력 검사항목에서는 SLE 환자군이 정상 대조군에 비해 정확하게 응답한 반응수가 적었고, 평균 반응시간이 길었다. 그러나, corsi단기 기억력 검사항목에서는 시각적 단기 기억력 범위와 정확하게 맞춘 총 응답수에서 두군 간에 유의한 차이가 없었다. 표준도형 지능검사항목에서 SLE 환자군은 정상 대조군에 비해 정확하게 응답한 반응수가 적었다. 신경행동학적 인지상태 검사중 기억력 항목에서 SLE 환자군은 정상 대조군에 비해 유의하게 낮은 점수를 보였다. 2) 신경인지기능의 각 항목과 환자군의 연령, 교육연한, SLE 질환 활성도(SLE Disease Activity Index), 우울 증상의 정도, 항 ds-DNA항체. 보체 C3/C4, 스테로이드의 용량 등의 임상 변인들과의 상관관계를 비교하였을 때 통계적으로 유의하지 않았다. 이상의 결과에서 질환 활성도가 낮은 SLE환자들은 과거 신경정신과적 증상의 병력이 없고 병의 이환 기간이 비교적 짧음에도 불구하고 인지기능의 장애를 나타내었다. 그리고 이는 기타 장기의 침범으로 인한 비특이적 영향이 아닌 중추신경계의 침범에 의한 것으로 보이며 우울정도나 스테로이드 용량에 영향을 받지 않는 것으로 생각된다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 4K UHD($3840{\times}2160$) 영상을 실시간 복호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 H.264/AVC 움직임보상기를 제안한다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $9{\times}9$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 161K게이트의 H.264/AVC 움직임보상기는 동작주파수 150MHz에서 4K UHD급 동영상을 초당 72프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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