본 논문에서는 제한된 자원을 가진 보드에서 딥러닝 기반 검출기 구축에 대한 실현 가능성에 대해 논의한다. 많은 연구에서 고성능 GPU 환경에서 검출기를 평가하지만, 제한된 연산 자원을 가진 보드에서의 평가는 여전히 미비하다. 따라서 본 연구에서는 검출기를 파싱하고 최적화하는 것으로 보드에 딥러닝 기반 검출기를 구현하고 구축한다. 제한된 자원에서의 딥러닝 기반 검출기의 성능을 확인하기 위해, 여러 검출기를 다양한 하드웨어 자원에서 모니터링하고, COCO 검출 데이터 셋에서 On-Board에서의 검출 모델과 On-GPU의 검출 모델을 mAP, 전력 소모량, 실행 속도(FPS) 관점으로 비교 및 분석한다. 그리고 군사 분야에 검출기를 적용한 효과를 고려하기 위해 항공 전투 시나리오를 고려할 수 있는 열화상 이미지로 구성된 자체 데이터 셋에서 검출기를 평가한다. 결과적으로 우리는 본 연구를 통해 On-Board에서 모델을 실행하는 딥러닝 기반 검출기의 강점을 조사하고, 전장 상황에서 딥러닝 기반 검출기가 기여할 수 있음을 보인다.
음악요약이란 주어진 음악 컨텐츠에서 가장 중요하고 특징적인 한 부분이나 여러 부분들을 제공하는 것을 말한다. 음악요약 기술에는 크게 두 가지 종류의 음악요약을 위한 기술들이 연구되고 있다. 음악 컨텐츠 내에서 반복되는 구간을 음악요약으로 제공하는 기술과 특정이 다른 부분들의 일정구간을 모두 제공하는 기술이 있다. 본 논문에서는 두 가지 종류의 음악요약을 제공하는 알고리즘들을 제안하고 평가하였다. 반복되는 구간을 음악요약으로 제공하는 다중 레벨 벡터양자화를 이용한 알고리즘은 고정된 길이와 최적의 길이를 가지는 음악요약을 제공하는 알고리즘들을 객관적인 방법으로 성능을 평가하였고, 음악 내에서 특정이 다른 부분들을 일정부분씩 취합하여 제공하는 2-D 유사도 행렬과 k-mean 알고리즘을 이용하는 집단화 방법을 이용한 방법의 평가는 주관적인 평가인 MOS 테스트로 평가하였다. 다중 레벨 벡터양자화를 이용한 음악요약을 제공하는 알고리즘에서 고정된 길이의 음악요약을 제공하는 알고리즘은 사람이 직접 요약한 결과와 제안한 방법으로 구한 요약과의 중첩도 (Overlapping Ratio)를 이용한 결과 기존의 방법들이 42.2% 와 47.3% 임에 비해 제안된 방법은 67.1%로 높은 성능을 보여주었고, 최적의 길이를 가지는 음악요약을 제공하는 알고리즘은 음악에 따라 다른 길이를 가지는 반복되는 부분의 포함 정도를 나타내는 최적 중첩비율 (Optimal Overlapping Ratio) 을 측정한 결과 고정된 길이를 가지는 음악요약 보다 최적의 길이로 음악마다 다른 길이 의 반복되는 부분을 효과적으로 표현함을 알 수 있었다. 집단화 방법을 이용한 알고리즘은 두 가지 질문들 (제공된 세그먼트들 중 특정이 비슷한 것의 개수, 제공된 세그먼트들 중 같은 구조에 속하는 것의 개수)을 이용한 MOS 테스트에서 우수한 결과를 보여주었다. 환자에서 완전관해를 보였고, 원격전이와 국소재발이 각각 2명과 1명에서 관찰되었다. 결론: SMART를 사용한 IMRT를 도입하여 임상적으로나 선량측정상 이하선의 기능 보존이 가능하였으며, 또한 생물학적으로 더욱 효과적일 것으로 생각되었다 향후 정확한 종양억제 효과와 만기 독성을 알기 위해서는 추가적인 연구대상과 추적관찰이 필요하다고 생각한다.ty modulated radiation therapy, IMRT)를 이용한 최근의 결과와 비교하여 CK를 이용한 정위 방사선 치료는 생존율 측면에서 비슷하거나 나은 결과를 보였다. 또한 심각한 부작용은 관찰되지 않았으며 짧은 기간의 치료로 환자에게 편의를 제공할 수 있어 결과적으로 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것이다. 따라서, 이 새로운 치료 방법은 국소 진행된, 절제 불가능한 췌장암 환자에서 심각한 부작용 없는 효과적인 치료가 될 것으로 생각된다. 또한 계획용 표적 체적은 CK 치료의 유용한 예후 인자로 사용될 것이다.인위적 활동에 의한 부분이 높은 것으로 추정되었다.가>에는 이 시교의 외면적인 따스함과 내면적인 정(情)과 성(性)의 부드러움이 적고. 그 반대로 풍간하여 지절사정(指切事情)함이 강하였던 모양이다. 풍간하여 사정(事情)을 매몰차게 지적하여 논평하였음을 퇴계는 '완세불공(玩迷不恭)'이라고 판단했을 것이다. 장육당은 청(淸)과 탁(濁)이 있음을 알지 못하고. 그것의 분별도 하지 못하는 세상 사람들을 완농(玩弄)하였다. 그러므로 그는 진환(塵 )에서 초연(超然)했던 것이다. 천석고황(泉石膏 )으로 태평성대(太平聖代)에 사시가흥(四時佳興)을 한가지로 하는 퇴계와는 그래서 다르다. 퇴계는 순풍(淳風)과 어진 인성(人性)을 긍정하였기에 만족하고. '고인(古人)의 녀던 길'을 끊임없이 행(行)하고자 하였다. 여기에서 '완세불공(玩世不恭)'과 '온유돈후(溫柔敦厚)'가 판별되어진다.
최근 PET/CT가 급격하게 증가하면서 의료기관 사이에 영상의 이동도 증가하고 있다. 이에 서로 다른 의료기관 간의 시스템 별 표준섭취계수 차이를 반영하기 위하여 1 Bed에서 표준섭취계수, 슬라이스 내의 표준섭취계수 변화율과 측정시간에 따른 표준섭취계수를 정량적으로 비교할 수 있는 팬텀을 이용한 비교측정이 필요하다. 본 연구에서는 임상에서 사용하는 다양한 PET/CT 시스템의 표준섭취계수 차이에 대한 연구를 통하여, PET/CT 영상의 표준화섭취계수의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 대한민국 전국에 분포되어 의료기관에 설치된 PET/CT 장비 10대를 대상으로 하였으므로, 정확한 방사능 산출을 위하여, 한국표준과학원의 검출기로 검증을 통하여 실험하였다. NEMA PET $Phantom^{TM}$의 내부구조물을 제거하고 $^{18}F$-FDG 1 mCi를 6,000 mL 증류수에 균일하고 분포하도록 마그네틱 스터러와 마그네틱 바의 회전력으로 희석하여, 팬텀에 주입하였다. 주입 후 60분, 70분, 80분, 90분, 100분, 110분, 120분에 3분간 영상을 획득하고, 관심영역 $200\;cm^2$에 대하여 분석하였으며, 유용성 확인을 위하여 임상환자를 대상으로 교정표를 산출하였다. 1 Bed에서 표준섭취계수, 슬라이스 내의 표준섭취계수 변화율, 측정시간에 따른 표준 섭취계수 변화율과 함께 표준섭취계수의 변이계수가 -11.0~9.90%로 국제적으로 통용되는 기준인 ${\pm}10%$를 1개의 장비를 제외하고 모두 만족하였다. 또한, 시스템 별 평균 표준섭쉬계수 차이를 이용하여 0.803~1.246으로 이루어진 교정표를 도출하였고, 정상인을 통한 임상 적용에서 선형회귀분석을 통하여 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통하여 PET/CT 장비간의 표준섭취계수 차이를 교정표를 이용하여 정량적으로 비교할 있는 근거를 제시한다면 정확한 진단에 도움이 되며, 아울러 이에 대한 세계적 기준이 명확하지 않기에 유사 연구에 도움이 되리라 사료된다.
영상/비디오 컨텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상데이터를 숨기기 위한 영상 암호화 방식을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 영역에서 양자화과정을 마친 영상 데이터를 대상으로 한다. 본 논문은 영상의 전체데이터가 아닌 부분데이터를 암호화하는 방식을 사용하는데, 세 가지 형태의 부분데이터 추출방식을 사용하였다. 먼저, 웨이블릿 변환이 원영상을 주파수 대역으로 재편성함을 이용하여 영상정보 중 특정 주파수를 숨김으로서 전체 영상을 인식할 수 없도록 하였다. 각 화소를 나타내는 데이터에서도 모든 데이터를 사용하지 않고 MSB만을 선택하여 암호화 대상에 포함시켰다. 마지막으로 특정 부대역의 화소들을 무작위로 선택하였으며, 이 때 선형귀환 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Register, LFSR)를 사용하였다. LFSR의 초기값과 출력비트의 선택에 있어서 암호화키의 일부분을 사용함으로써 암호화 강도를 더욱 높였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원영상 데이터의 약 1/1000의 데이터 양을 암호화함으로써 원영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 부대역의 선택과 LFSR 출력 중 사용비트의 양에 따른 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유·무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝 (end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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