• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.84-93
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• 2000

기존의 프랙탈 복원방법은 모든 치역영역에 대해 반복축소변환을 수행하였다 그러나 일부영역은 반복축소변환 없이 복원 가능하고, 데이타 의존영역이 존재한다 $R{\times}R$ 치역을 복원하기 위해서 $2R{\times}2R$ 정의역이 필요하다 이러한 복원과정은 의존그래프로 해석이 가능하다 치역은 정점에 해당하고, 정점은 치역정점과 정의역 정점으로 구분한다 에지는 정의역 정점이 다른 치역정점에 참조됨을 나타낸다 치역정점으로 들어오는 에지 수를 입력수, 치역정점에서 나가는 에지 수를 출력수로 정의한다 제한한 방법은 프랙탈 코드를 의존그래프로 해석하고 복원되는 정정의 순서를 재구성하여 출력수의 정보를 이용한다 즉 정점의 출력수가 영이면, 그 정점은 다론 정점에게 참조되지 않는 정점으로서 데이타 의존영역이 되는 정점이다 이와 같이 복원 되는 정점의 순서를 재구성함으로서, 데이타 의존영역을 확장하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다 그 결과 화질에는 거의 영향을 미치지 않고, 복원과정에서의 불필요한 계산량을 제거하여 고속 복원이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권2호
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• pp.6-14
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• 2007

본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 외부정보는 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability) 로서 사용되며 시스템 복호 과정은 주 반복 (Main Iteration) 및 부 반복 (Sub Iteration) 과정으로 이루어진다. 채널 상태에 따라 변조 방식을 달리하는 적응 변조 시스템을 기존의 터보 부호화 (Turbo Coding) 된 V-BLAST 시스템과 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 시스템에 각각 적용하고 전송률 (throughput) 을 비교하여 제안된 시스템을 적용할 경우 어느 정도의 성능 개선이 있는가를 살펴본다. 또한, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티 (STD : Selection Transmit Diversity) 기법을 적용한 후 성능의 향상을 관찰한다. 모의 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 11 dB의 SNR (Signal to Noise Ratio) 영역에서 최대 약 350 kbps의 전송률 향상이 나타났다. 특히, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티가 적용된 경우에는 송수신 안테나가 각각 2개인 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 시스템의 경우에 비하여 같은 SNR 영역에서 최대 약 1.77 Mbps의 전송률이 개선됨을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.31-40
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• 2016

VANET에서 차량은 사고나 예기치 못한 긴급 상황에 관한 정보를 감지하고 이 정보를 뒤따르는 차량들에게 전파함과 동시에 서버에 전달한다. 하지만 긴급메시지의 전파는 방송 전송 방식을 취하게 되고 방송메시지의 다량 발생 즉, 폭풍 현상을 유발하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결코자 전파전달범위내에서 가장 먼 곳에 위한 차량을 선출하는 방법을 사용하고 특히, 수신 패킷의 SNR에 따른 송신자와의 상대적 위치를 이용한 SNR 기반 백오프 방법을 검토한다. 상대적 위치를 통해 송신자에서 가장 멀리 떨어진 노드가 상재적으로 짧은 백오프 시간을 갖고 전달 과정에 참여케 됨으로써 다른 노드들은 이를 엿듣게 되어 전달자 임무를 포기하게 된다. NS-3 VANET 시뮬레이션 환경을 구축하여 WiFi-IP 게이트웨이 기반 서비스 네트워크에 대해서 SNR 기반 백오프 방식을 포함한 긴급 메시지 전송방식들을 시뮬레이션을 수행하였다. 다른 일반 방송 방식에 비해 SNR 기반 백오프 방식이 1/20 정도 전송횟수의 감소를 보이면서도 최적의 전파지연시간과 홉 수를 통해 긴급메시지 전파능력을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.204-214
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• 2015

업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.377-383
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• 2015

본 연구는 방사선을 이용한 검사 시 방사선 방어용 앞치마(apron)의 성능이 좋지 못할 경우 방사선 작업종사자의 피폭이 상대적으로 높아질 수밖에 없음에 따라 영상평가 프로그램인 Image J의 최대 신호 대 잡음비 값을 측정하여 융복합 방어 성능평가와, 우수한 성능의 apron을 구비 할 수 있는 기초자료를 도출하고, 선량계 없이도 성능 평가 방법의 접근을 용이하게 하여 주기적이고 철저한 apron관리의 용이성을 확보하고자 하였다. 각각 32벌의 apron 9군데의 최대 신호 대 잡음비 값을 비교한 결과 상태가 양호한 apron의 경우 27 dB이상으로 나타났고 상태가 불량한 apron의 경우 24 dB미만으로 측정되어 각각의 성능이 뚜렷하게 구별 되는 것이 확인되었다. 통계분석결과 정규성 분포를 보여 t-test를 실시한 결과 p<0.001로 두 결과 값은 통계적으로 유의하였다. 이에 따라 방사선 작업종사자의 방사선피폭을 최대한 줄이기 위해 선량계 없이 최대 신호 대 잡음비 값 측정만으로 apron의 성능 평가가 용이하여 방사선 작업종사자 및 환자의 불필요한 피폭 관리가 용이하게 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.365-382
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• 2016

The results from the Global Positioning System (GPS) measurements of the Mobile Observation Vehicle (MOVE) on the eastern coast of Korea have been compared with REFerence (REF) values from the fixed GPS sites to assess the performance of Precipitable Water Vapor (PWV) retrievals in a kinematic environment. MOVE-PWV retrievals had comparatively similar trends and fairly good agreements with REF-PWV with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 7.4 mm and $R^2$ of 0.61, indicating statistical significance with a p-value of 0.01. PWV retrievals from the June cases showed better agreement than those of the other month cases, with a mean bias of 2.1 mm and RMSE of 3.8 mm. We further investigated the relationships of the determinant factors of GPS signals with the PWV retrievals for detailed error analysis. As a result, both MultiPath (MP) errors of L1 and L2 pseudo-range had the best indices for the June cases, 0.75-0.99 m. We also found that both Position Dilution Of Precision (PDOP) and Signal to Noise Ratio (SNR) values in the June cases were better than those in other cases. That is, the analytical results of the key factors such as MP errors, PDOP, and SNR that can affect GPS signals should be considered for obtaining more stable performance. The data of MOVE can be used to provide water vapor information with high spatial and temporal resolutions in the case of dramatic changes of severe weather such as those frequently occurring in the Korean Peninsula.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권5호
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• pp.508-517
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• 2004

근접장의 특성과 근접장 마이크로파 현미경의 배경이론을 설명하였고 유전체 공진기 제작에 앞서 HFSS (high frequency structure simulator)를 이용한 모의 시뮬레이션을 기술하였다. 이것을 바탕으로 원통형 유전체 공진기를 제작하여 금속탐침과 결합한 근접장 마이크로파 현미경(near field scanning microwave microscope : NSMM)을 구성하였다. 제작한 유전체 공진기의 특성은 HFSS를 이용하여 모의 실험한 결과와 비교하였다 Tip의 기하학적 모양에 따른 공간분해능과 감도(sensitivity)를 연구하였고 contrast가 가장 좋은 hybrid tip을 개발하였다. 전도도가 서로 다른 금속시료에 따른 NSMM의 반사계수의 변화를 측정하였고 실험결과와 이론적 시료의 임피던스를 비교하였다. 마지막으로 유전체 공진기를 이용한 NSMM으로 공간 분해능이 $1{\mu}m$의 Cr과 NiFe 패턴의 이미지를 비접촉, 비파괴방법으로 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.961-970
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• 2017

위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.653-660
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• 2004

객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제63권3호
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• pp.386-396
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• 2020

Objective : To generate synthetic spine magnetic resonance (MR) images from spine computed tomography (CT) using generative adversarial networks (GANs), as well as to determine the similarities between synthesized and real MR images. Methods : GANs were trained to transform spine CT image slices into spine magnetic resonance T2 weighted (MRT2) axial image slices by combining adversarial loss and voxel-wise loss. Experiments were performed using 280 pairs of lumbar spine CT scans and MRT2 images. The MRT2 images were then synthesized from 15 other spine CT scans. To evaluate whether the synthetic MR images were realistic, two radiologists, two spine surgeons, and two residents blindly classified the real and synthetic MRT2 images. Two experienced radiologists then evaluated the similarities between subdivisions of the real and synthetic MRT2 images. Quantitative analysis of the synthetic MRT2 images was performed using the mean absolute error (MAE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Results : The mean overall similarity of the synthetic MRT2 images evaluated by radiologists was 80.2%. In the blind classification of the real MRT2 images, the failure rate ranged from 0% to 40%. The MAE value of each image ranged from 13.75 to 34.24 pixels (mean, 21.19 pixels), and the PSNR of each image ranged from 61.96 to 68.16 dB (mean, 64.92 dB). Conclusion : This was the first study to apply GANs to synthesize spine MR images from CT images. Despite the small dataset of 280 pairs, the synthetic MR images were relatively well implemented. Synthesis of medical images using GANs is a new paradigm of artificial intelligence application in medical imaging. We expect that synthesis of MR images from spine CT images using GANs will improve the diagnostic usefulness of CT. To better inform the clinical applications of this technique, further studies are needed involving a large dataset, a variety of pathologies, and other MR sequence of the lumbar spine.