유동장의 2차원 평면 속도 분포를 측정하기 위하여 two-color PIV 기법을 개발하였고, 마하 2.0 초음속 노즐에 적용하여 보았다 이 기법은 single-color PIV 기법과 유사하나 서로 다른 색의 두 레이저 빔을 사용하여 방향성의 문제를 해결하는 차이점을 갖는다. 녹색의 레이저 평면광 (532 nm)과 적색의 레이저 평면광 (619 nm)이 주입된 입자를 조사하기 위하여 사용되었고, 입자 위치가 고해상도 (3060${\times}$2036) 디지털 칼라 CCD 카메라에 기록되었다. 이러한 디지털 칼라 CCD 카메라론 이용한 two-color PIV 시스템은 사진 필름 현상 시간과 이에 따른 디지털화하는 시간 그리고 방향성의 문제론 해결하기 위해 사용되는 일반적인 image shifting 기법과 관련된 어려움을 제거해 준다. 또한 고속 유동장에서는 알맞은 입자 밀도의 주입이 어려워지는데, two-color PIV는 높은 신호 대 잡음비로 인하여 속도 벡터론 얻기 위해서 조사영역에 존재해야 하는 벡터쌍의 수가 줄어들게 된다. 따라서 다른 색의 두레이저 빔의 시간 간격을 조절함으로써 고속 유동장의 속도 분포를 쉽고 정확하게 측정할 수 있게 된다. 마하 2.0 초음속 노즐에서의 속도 분포가 측정되었으며, 속도장으로부터 변형률장을 구하여 과팽창 충격파 구조를 예측해 보았다. Two-color PIV에 의해 얻어진 속도 분포와 충격파의 위치 결과는 schlieren 사진과 비교 분석해 보았다.
본 연구는 머리뼈 후전축방향 촬영(Haas)에서 선예한 영상을 얻어 진단하고자 Skull -Phantom을 이용하여 자세 각도를 변경하여 영상을 획득한 후 대학병원 영상의학과에 근무한 방사선사 5명에게 주관적 영상평가한 결과 머리를 엎드린자세에서 머리 뒤쪽의 뒤통수점에서 4 cm 아래로 내리고 머리쪽을 향하여 25° 입사하여 촬영시에 뒤통수뼈와 큰구멍내에 투영된 안장등, 뒤침대돌기등 영상평가 점수가 20점으로 높았으며, 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 머리쪽으로 30° 입사 시 바위모뿔대칭의 음영, 바위능선과 시상봉합, 시웃자봉합 등 19점으로 높은 영상평가를 받았다. 또한, 점수 유의성을 검증하였으며, Cronbach Alpha 값이 0.789 신뢰도가 좋음을 평가 받았다. 영상의 관심영역(ROI)을 설정하여 신호대잡음비(SNR)를 산출한 결과 머리 뒤쪽 뒤통수점에서 4 cm 아래로 내리고 머리쪽으로 25° 입사 시 5.957로 가장 높으며, 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 입사 시는 머리쪽으로 30° 기울여 촬영하였을 때 6.430으로 가장 높았다. 연구결과에 의하면 머리 후전축방향 촬영시 뒤통수뼈와 안장, 뒤침대돌기의 선예한 영상을 얻기 위해서는 뒤통수점에서 아래로 4 cm 에서 머리쪽으로 25° 입사하여 촬영하고 바위모뿔대칭의 음영과 바위능선과 시상봉합, 시웃자봉합의 선예한 영상을 얻기 위해서는 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 머리쪽으로 30° 기울여 촬영한다면 임상에서 활용에 도움이 있으리라 사료된다.
본 논문은 센서 노드 응용을 위한 1MS/s의 샘플링 속도를 가지는 저전력 8비트 비동기 축차근사형(successive approximation register, SAR) 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)를 제안한다. 이 ADC는 선형성을 개선하기 위해 부트스트랩 스위치를 사용하며, 공통모드 전압(Common-mode voltage, VCM) 기반의 커패시터 디지털-아날로그 변환기 (capacitor digital-to-analog converter, CDAC) 스위칭 기법을 적용하여 DAC의 전력 소모와 면적을 줄인다. 외부 클럭에 동기화해서 동작하는 기존 동기 방식의 SAR ADC는 샘플링 속도보다 빠른 클럭의 사용으로 인해 전력 소비가 커지는 단점을 가지며 이는 내부 비교를 비동기 방식으로 처리하는 비동기 SAR ADC 구조를 사용하여 해결할 수 있다. 또한, 낮은 해상도의 설계에서 발생하는 큰 디지털 전력 소모를 줄이기 위해 동적 논리 회로를 사용하여 SAR 로직를 설계하였다. 제안된 회로는 180nm CMOS 공정으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 1.8V 전원전압과 1MS/s의 샘플링 속도에서 46.06𝜇W의 전력을 소비하고, 49.76dB의 신호 대 잡음 및 왜곡 비율(signal-to-noise and distortion ratio, SNDR)과 7.9738bit의 유효 비트 수(effective number of bits, ENOB)를 달성하였으며 183.2fJ/conv-step의 성능 지수(figure-of-merit, FoM)를 얻었다. 시뮬레이션으로 측정된 차동 비선형성(differential non-linearity, DNL)과 적분 비선형성(integral non-linearity, INL)은 각각 +0.186/-0.157 LSB와 +0.111/-0.169 LSB이다.
목적: 고식적인 spoiled gradient echo(SPGR) 기법과 EPI기법간의 뇌의 운동피질에 대한 기능적 영상의 차이를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 5명의 정상 성인을 대상으로 1.5T 자기공명영상기기에서 SPGR기법(TR/TE/flep angle=50ms / 40ms / $30^{\circ}$, FOV=300mm, matrix $size=256{\times}256$, 단면두께=5mm)과 기법(TR / TE / flip angle=3000ms / 40ms / $90^{\circ}$, FOV=300mm, matrix $size=128{\times}128$, 단면두께=5mm)을 사용하여 MR 에이터를 얻었다. EPI기법의 경우, 총 6개의 단면에 대해 총 960개의 영상을 얻었고 SPGR 기법 겨우, 위 6개의 단면 중 운동중추영역이 포함된 한 단면에 대해 총 160개의 영상을 얻었다. 사용된 paradigm은 각각 8번의 휴지 기간과 활성 기간으로 구성되었고 활성기간동안에 시행된 작업은 오른손 손가락의 쥠과 펼침 운동이었다. 뇌의 활성영역을 국소화 하기 위해 사용된 통게적인 처리방법은 cross-correlation 방법이었다. 두 기법의 활성화 영상에 대해 활성 영역에서의 휴지 기간과 활성 기간간의 신호 크기의 변화와 연속적인 MR 데이터의 신호 대 잡음비의 측정, 그리고 활성 영역의 위치와 그 범위를 비교 분석하였다. 결과: 두 기법 모두에서 운동중추영역인 전운동피질이 잘 관찰되었다. 휴지 기간과 활성 기간간의 신호 크기의 변화는 두 기법간의 유의한 차이가 없었다. 그러나, 연속적인 MR 데이터의 신호 대 잡음비에 있어서는 EPI 기법이 SPGR 기법보다 약 2배 높았다. 또한, 활성 영역에 있어서 EPI 기법이 SPGR기법보다 낮은 쪽으로의 p값의 분포를 보여 주었다. 결론: 본 연구는 운동중추영역에 대한 뇌의 기능적 영상을 얻는 데에 있어서 두 기법 모두 유용함을 보여주었다. 그러나, EPI 기법에서 얻을 수 있는 높은 신호 감도 특성에 의해 EPI 기법이 SPGR 기법보다 뇌의 기능적 영역에 대한 더 정확한 정보를 제공하는 장점을 지닌다.
터보차저는 배기가스로 구동되는 엔진 과급기를 말하며, 배기에너지를 이용하여 배기통로에 연결된 터빈의 회전력을 변화시켜, 혼합 가스의 충전효율을 높여 출력과 연비를 향상 시키는 부품이다. 이러한 목적에 따라 과급을 조절해주는 것이 중요하며, 핵심 부품 중 노즐 슬라이드 조인트가 있다. 소재는 현재 오스테나이트 계 스테인리스강으로 높은 내열성과 내식성 등의 우수한 기계적 성질을 이용하고 있다. 그러나 절삭성이 나쁘기 때문에 절삭가공에 의해 복잡한 형상의 제품을 만드는데 어려운 점이 많다. 현재 노즐 슬라이드 조인트의 가공방법은 금속분말 사출성형후 치수정밀도를 위해 절삭가공을 행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Nitronic 60을 이용하여 터보차저 과급유량을 조절해주는 노즐 슬라이드 조인트의 제작 공정에서 절삭가공이 필요 없는 정형가공 공정을 제안하기 위하여, 기계적 특징에 영향과 연관이 있는 소결온도, 제품의 응력 및 변형률, 형상과 관련이 있는 모따기 펀치각도 및 펀치의 곡률반경을 설계변수로 선정하였다. 그에 따라 유한요소해석과 실험계획법인 다구찌법 및 SN비를 이용하여 가장 좋은 공정 조건을 제안하였다. 최종제품과 유한요소해석 결과의 상대밀도 및 정수압을 비교하여 경향이 일치함을 알 수 있었다. 따라서 다구찌법을 이용한 금속분말의 성형공정 설계에 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
SqueeSAR 분석기법은 SAR 영상내에 있는 고정산란체(PS)와 분산산란체(DS)를 모두 이용하는 새로운 기법이다. 비록 도심지역에는 많은 PS가 존재하지만, SqueeSAR 기법은 관측밀도를 높이는데 기여할 수 있다. 차분간섭도 제작에 필요한 DEM 정확도에 의한 변위분석 결과의 영향을 분석하기 위해 SRTM 1-arc (~30 m)와 1 m LIDAR DEM을 사용한 분석을 수행하였다. 두개의 고도자료를 이용하여 PSInSAR와 SqueeSAR 분석을 수행한 결과 인공구조물과 같은 PS에서는 자료처리에 사용된 DEM 오차를 거의 정확하게 보정할 수 있기 때문에, 사용된 DEM의 정확도와 상관없이 최종 시계열 분석 결과는 동일하였다. 반면, 고정산란체가 아닌 Distributed Scatterer (DS)일 경우 사용된 DEM의 정확도에 따라 영향을 받게 되며, SqueeSAR의 경우 사용된 DEM이 정확할수록 분석 결과가 좋아짐을 확인하였다. 도심지역에서의 변위 관측에서도 SqueeSAR 기법이 PSInSAR 기법에 비해 약 5배 이상의 관측점을 추출하는데 기여했으며, 관측점의 오차도 PSInSAR 결과에 비해 현저하게 개선되었다.
보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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