Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insuficient blood flow to the muscle tissue of the heart. We can diagnose myocardial ischemia by observing the change of ST-segment, but this change is temporary. Our primary purpose is to detect the temporary change of the 57-segment automatically In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG(electrocardiogram) signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily. Amplitude comparison method is adopted to detect QRS complex. Reducing the effect of noise to the minimum, we grouped ECG by 5 data and compared the amplitude of maximum value. To recognize the ECG .signal pattern, we adopted the polynomial approximation partially and statistical method. The polynomial approximation makes possible to compare some ECG signal with different frequency and sampling period. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. After removing the distorted ECG by calculating the difference between the orignal ECG and the approximated ECG for polynomial, we compared the approximated ECG pattern with the database, and we detected and classified abnormality of ECG.
본 논문은 점 확산 함수 데이터베이스를 이용한 실시간 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 영상 입력 장치의 광학계가 갖는 점 확산 함수 정보로 구성되어 있는 데이터베이스를 사용해서 입력영상의 원하는 영역에 영상복원을 수행한 뒤, 이에 대한 복원 성능을 평가함으로써, 해당 점확산함수의 신뢰성을 검증한다. 이러한 방식으로 얻어진 점확산함수 집합으로부터 최적의 점 확산 함수를 적용하여, 전체 입력영상에 대한 복원을 수행함으로써 기존의 자동초점 기능을 대신한다. 또한 복원 영상에서 발생하는 잡음 및 링잉 효과의 억제를 위하여 적응적 링잉제거 필터를 포함한다. 이러한 방식을 기본으로 본 논문에서는 소형 카메라 모듈에서 사용할 수 있는 연산 부하가 적은 디지털 자동초점 기술을 제안한다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
의료기기 및 진단 기술의 발달로 신체 장기의 이식에 대한 성공률이 향상되었으며 특히 간 기능 장애에 의한 간이식이 늘어나는 추세이다. 영상처리 및 분석의 발달로 간 이식을 위한 간의 체적을 구하는 방법들이 정확성과 효율성이 높아졌다. 본 논문은 각 알고리즘들의 신속한 비교 및 분석, 빠른 프로토타입 개발에 효과적인 MeVisLab을 사용하여 간 영역을 분할하고 재구성하였다. 원본 영상에 문턱치 값 적용과 영역 확장법을 적용하여 간 영역을 분할하고 Morphology와 구멍 채우기, 관심영역 설정으로 노이즈 및 불필요한 객체를 제거하여 간을 분할하였다. MeVisLab의 사용으로 높은 시간적 효율과 다양한 비교 및 분석 모듈 사용 방법을 제시하여 의료영상처리 연구의 저변 확대에 기여하리라 판단된다.
The technique of Brightness Temperature Difference (BTD) between 11 and $12{\mu}m$ separates yellow sand dust from clouds according to the difference in absorptive characteristics between the channels. However, this method causes consistent false alarms in many cases, especially over the desert. In order to reduce these false alarms, we should eliminate the background noise originated from surface. We adopted the Background BTD (BBTD), which stands for surface characteristics on clear sky condition without any dust or cloud. We took an average of brightness temperatures of 11 and $12{\mu}m$ channels during the previous 15 days from a target date and then calculated BTD of averaged ones to obtain decontaminated pixels from dust. After defining the BBTD, we subtracted this index from BTD for the Yellow Sand Index (YSI). In the previous study, this method was already verified using the geostationary satellite, MTSAT. In this study, we applied this to the polar orbiting satellite, MODIS, to detect yellow sand dust over Northeast Asia. Products of yellow sand dust from OMI and MTSAT were used to verify MODIS YSI. The coefficient of determination between MODIS YSI and MTSAT YSI was 0.61, and MODIS YSI and OMI AI was also 0.61. As a result of comparing two products, significantly enhanced signals of dust aerosols were detected by removing the false alarms over the desert. Furthermore, the discontinuity between land and ocean on BTD was removed. This was even effective on the case of fall. This study illustrates that the proposed algorithm can provide the reliable distribution of dust aerosols over the desert even at night.
본 논문에서는 단일 주파수 망(Single Frequency Network:SFN)을 통해 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송을 서비스하기 위한 필요한 기술적인 사항에 대해서 고찰하고, ETRI에서 제안한 등화형 동일 채널 중계기(Equalization Digital On Channel Repeater: EDOCR)가 가지는 단점을 극복한 간섭 제거 디지털 동일 재생중계기(Interference Cancellation Digital On Channel Regenerative Repeater: IC-DOCR)을 제안한다. 제안한 IC-DOCR은 EDOCR의 장점인 전송로에 의해 야기된 잡음 및 다중경로 신호를 제거하므로 우수한 송신품질을 유지한다. 또한, EDOCR 단점인 낮은 송수신 안테나의 격리도(isolation)를 확보하기 위해서 수신 신호의 8-VSB 복조를 이용한 간섭제거 알고리즘을 사용하여 송신 출력의 제한을 극복할 수 있다. 전산 실험을 통해서 제안된 시스템의 성능을 분석하고 확인하였다.
본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 6 Gbps 고속 double data rate(DDR) 인터페이스를 위한 기준 전압 발생기와 선형 등화기를 포함하는 단일 종단 수신기를 제안한다. 제안하는 단일 종단 수신기는 낮은 전압 레벨의 입력 신호에 대해 전압 이득을 증가시키기 위해 공통 게이트 증폭기를 사용한다. 저주파의 이득을 줄이고 고주파 피킹 이득을 발생시키는 연속 시간 선형 등화기가 공통 게이트 증폭기에서의 구현을 위해 제안된다. 또한, 공통 게이트 증폭기의 오프셋 노이즈를 줄임으로 전압이득을 극대화하기 위해 기준 전압 발생기가 구현된다. 제안하는 기준 전압 발생기는 디지털 평준화 기법에 의해 2.1 mV의 해상도로 제어된다. 제안된 단일 종단 수신기는 공급전압 1.2 V의 65 nm CMOS 공정에서 설계되었으며 6 Gbps의 동작속도에서 15 mW의 전력을 소모한다. 설계된 등화기는 저주파에서의 이득 대비 3 GHz 주파수에서의 피킹 이득을 5 dB 이상 증가시킨다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
Ground Motion Prediction Equations (GMPEs) are essential tools in seismic hazard analysis. With the introduction of probabilistic approaches for the estimation of seismic response of structures, also known as, performance based earthquake engineering framework; new tasks are defined for response spectrum such as the reference criterion for effective structure-specific selection of ground motions for nonlinear time history analysis. One of the recent efforts to introduce a high quality databank of ground motions besides the corresponding selection scheme based on the broadband spectral consistency is the development of SIMBAD (Selected Input Motions for displacement-Based Assessment and Design), which is designed to improve the reliability of spectral values at all natural periods by removing noise with modern proposed approaches. In this paper, a new global GMPE is proposed by using selected ground motions from SIMBAD to improve the reliability of computed spectral shape indicators. To determine regression coefficients, 204 pairs of horizontal components from 35 earthquakes with magnitude ranging from Mw 5 to Mw 7.1 and epicentral distances lower than 40 km selected from SIMBAD are used. The proposed equation is compared with similar models both qualitatively and quantitatively. After the verification of model by several goodness-of-fit measures, the epsilon values as the spectral shape indicator are computed and the validity of available prediction equations for correlation of the pairs of epsilon values is examined. General consistency between predictions by new model and others, especially, in short periods is confirmed, while, at longer periods, there are meaningful differences between normalized residuals and correlation coefficients between pairs of them estimated by new model and those are computed by other empirical equations. A simple collapse assessment example indicate possible improvement in the correlation between collapse capacity and spectral shape indicators (${\varepsilon}$) up to 20% by selection of a more applicable GMPE for calculation of ${\varepsilon}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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