IoT (Internet of Things) 환경에서 IPv6 패킷 통신을 지원하기 위한 표준 기술로 IETF 6LoWPAN (IPv6 over Low power WAPN) 표준 기술이 많은 연구가 진행되고 있다. 6LoWPAN에서 패킷 전송을 위한 프로토콜로 주로 AODV (Ad-hoc Distance Vector) 라우팅 프로토콜 기술을 확장한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 제한된 자원을 가진 노드들로 구성된 6LoWPAN에서 네트워크 오류가 발생했을 때 신뢰성 있는 데이터 전송과 빠른 경로 설정 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 IETF LOAD(6LoWPAN Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing) 을 확장한 최적 복구 경로 알고리즘인 회복력 있는 라우팅 프로토콜기법 (Resilient Routing Protocol) 을 제안한다. 좀 더 구체적으로, 최적 복구 경로 설정 알고리즘, 상세 프로토콜 신호 흐름도 및 패킷 전송의 신뢰성 검증을 위한 수학적인 모델을 제시하였다. 제안된 프로토콜 기법의 성능을 분석하기 위해 NS-3 (Network Simulation Tool) 를 통해 성능 분석하였고 성능 분석 결과 기존의 LOAD 라우팅에 비해 종단간 지연시간, 패킷 처리율, 패킷 전송율 및 제어 패킷 오버헤드 등의 성능 면에서 우수함을 증명하였다.
수중 청음기는 진동하는 물체 위에 설치되어 다양한 외부 잡음 원이 유입되는 환경에 노출되어 있다. 외부 잡음 원으로는 수중 청음기가 설치된 구조물 자체의 진동, 프로펠러 잡음, 그리고 유동 유기 잡음들이 있고, 이들 외부 잡음원은 실제 강도가 상당히 높아서 센서의 정확한 작동에 장애가 되고 있다. 본 연구에서는 외부 잡음에 무관한 고 정밀도, 저 잡음 특성을 갖는 수중 청음기를 개발하기 위하여 유한 요소법(FEM)을 사용하여 잡음 전달 특성의 분석 및 air pocket과 음향 감쇠층의 다양한 조합으로 이루어진 개선된 구조의 수중 청음기를 설계하고, 내 잡음성 평가를 하였다. 그 결과 센서 측면 하단부에 잡음 원이 위치할 경우 가장 큰 잡음 신호로 작용하므로 구조를 변경한 결과 기존 수중 청음기에 비해 59% 이상 내 잡음성을 증진 시켰다.
This study was to assessment of quality assurance (QA) and noise characteristics of Noise Power Spectrum (NPS) according to the time of by using electronic portal imaging device (EPID) for LINAC (Linear Accelerator). LINAC device was (Varian ClinacR iX LINAC, USA) used and the were 40 × 30 cm2 of detector size were 1024 × 768 photo-electric diode array size. Signal could be obtained the K-space image of white noise images for NPS and we used to Overlap, Non-Overlap, Out of Penumbra, Flatness, Symmetry, Symmetry Rt, Lt methods. The 2013s NPS image Out of Penumbra quantitatively value more than 2013s NPS image Symmetry Rt, Lt methods quantitatively NPS based on the frequency of 1.0 mm-1. Thus, the 2022s NPS image Out of Penumbra quantitatively value more than 2022s NPS image Symmetry Rt, Lt methods quantitatively NPS based on the frequency of 1.0 mm-1. The assessment of comparison of white noise for NPS image noise and intensity of this study were to that should be used efficiently of the LINAC EPID detector system for Overlap method for International Electro-technical Commission (IEC).
Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f2 trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R2 (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.
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.
Objective: Computed tomography (CT) is an established method for the diagnosis, staging, and treatment of multiple myeloma. Here, we investigated the potential of photon-counting detector computed tomography (PCD-CT) in terms of image quality, diagnostic confidence, and radiation dose compared with energy-integrating detector CT (EID-CT). Materials and Methods: In this prospective study, patients with known multiple myeloma underwent clinically indicated whole-body PCD-CT. The image quality of PCD-CT was assessed qualitatively by three independent radiologists for overall image quality, edge sharpness, image noise, lesion conspicuity, and diagnostic confidence using a 5-point Likert scale (5 = excellent), and quantitatively for signal homogeneity using the coefficient of variation (CV) of Hounsfield Units (HU) values and modulation transfer function (MTF) via the full width at half maximum (FWHM) in the frequency space. The results were compared with those of the current clinical standard EID-CT protocols as controls. Additionally, the radiation dose (CTDIvol) was determined. Results: We enrolled 35 patients with multiple myeloma (mean age 69.8 ± 9.1 years; 18 [51%] males). Qualitative image analysis revealed superior scores (median [interquartile range]) for PCD-CT regarding overall image quality (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), edge sharpness (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), image noise (4.0 [4.0-4.0] vs. 3.0 [3.0-4.0]), lesion conspicuity (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), and diagnostic confidence (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]) compared with EID-CT (P ≤ 0.004). In quantitative image analyses, PCD-CT compared with EID-CT revealed a substantially lower FWHM (2.89 vs. 25.68 cy/pixel) and a significantly more homogeneous signal (mean CV ± standard deviation [SD], 0.99 ± 0.65 vs. 1.66 ± 0.5; P < 0.001) at a significantly lower radiation dose (mean CTDIvol ± SD, 3.33 ± 0.82 vs. 7.19 ± 3.57 mGy; P < 0.001). Conclusion: Whole-body PCD-CT provides significantly higher subjective and objective image quality at significantly reduced radiation doses than the current clinical standard EID-CT protocols, along with readily available multi-spectral data, facilitating the potential for further advanced post-processing.
최근 GPU의 뛰어난 병렬 연산 처리 능력을 이용하여 신호 처리나 통신 시스템을 소프트웨어로 구현하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVB-T에서 사용되는 2K/8K FFT를 GPU를 이용하여 처리함으로써 소프트웨어 모의실험에 소요되는 시간을 줄였다. 우리는 먼저 DTV 전송 표준 방식의 일종인 DVB-T 시스템을 CPU로 구현할 때 소요되는 처리 시간을 모의실험을 통해서 추정한다. 그리고 DVB-T의 핵심 연산 처리기의 일종인 FFT 처리를 NVIDIA사의 대용량 GPU 프로세서를 이용하여 소프트웨어로 구현한다. 본 논문은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송에 소요되는 오버헤드를 줄이기 위해 스트림 처리 기법, 외부 전역 메모리 전송 시간을 단축하기 위한 결합 전송 기법 (coalescing), 공유 메모리 활용을 높이기 위한 변수 설계 기법 등을 통해서 연산시간을 대폭 단축하였다. 그 결과 제안된 방식은 DVB-T의 2K/8K FFT 모드의 경우 CPU 기반의 FFT 처리 방식 대비 약 20~30배, NVIDIA사에서 제공하는 FFT 라이브러리 (CUFFT version 2.1) 대비 약 1.8배 그리고 기존에 발표된 타 방식 대비 약 1.5~10배 정도 빠른 처리 능력을 보인다.
본 연구에서는 디지털 X-선 영상시스템의 최적화 설계를 위하여 몬테카를로 방법을 이용한 영상모의실험용 코드를 visual $C^{++}$ 프로그래밍 언어를 사용하여 개발하였다. 디지털 X-선 영상시스템으로 Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체 및 광센서 어레이를 고려하였으며, 일반적인 실험 환경을 모사하기 위해 2차원 평행 그리드를 포함시켰다. X-선과 피사체, 그리드 및 섬광체와의 반응, 그리고 섬광체에서 발생된 빛의 거동 및 광센서 어레이에서의 수집을 몬테카를로 방법을 이용하여 모사하였다. Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체의 두께는 66$\mu\textrm{m}$로 설정하였으며, 광센서 어레이의 픽셀 피치는 48$\mu\textrm{m}$ 그리고 픽셀의 포맷은 256${\times}$256으로 가정하였다. 다양한 모의실험조건에서 X-선 영상을 획득한 후 객관적인 영상시스템의 성능평가 지표인 SNR(signal-to-noise ratio), MTF(modulation transfer function), NPS(noise power spectrum), DQE(detective quantum efficiency) 등을 계산하였으며, 이를 통해 화질을 평가하였다. 본 연구에서 개발된 영상모의실험 코드는 다양한 디지털 X-선 영상시스템에 대해 여러 설계변수들에 대한 성능을 예측함으로써 영상시스템 최적설계에 활용될 수 있다.
디지털 신호처리 기술의 발달로 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등에서 입체음향에 대한 관심이 증대되었다. 입체음향에 대한 많은 연구에서는 현실감을 증가시키기 위한 여러 가지 단서를 제시하고 있다. 그러나 이런 단서들은 입체음향이 인간의 두 귀가 정상인 바이노럴 환경에서 생성됨을 기본 바탕으로 삼고 있다. 따라서 이 단서들을 한쪽의 귀에만 적용하는 모노럴 환경에 적용하게 되면 그 성능이 감소된다. 이에 모노럴 환경에서도 효율적인 입체음향 구현을 위한 여러 가지 단서들이 연구되고 있는데 가장 대표적인 것이 양이 단서 (Duplex theory)이다. 양이 단서는 음이 방사되는 방향에 따라서 귓바퀴 등의 인간의 신체에 의해 영향을 받게 된다는 것으로 이 특성을 강조시키면 모노럴 환경에서도 각 방향에 따른 방향감을 개선시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인간의 청각 특성을 이용하여 모노럴 환경에서 음상 정위감을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 이를 이용하여 각 방향에 해당하는 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 모노럴 환경의 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생함을 확인할 수 있었다.
서보 모터는 컴퓨터와 센서로부터 오는 지령에 대해 정밀한 모션제어 즉, 정확한 속도조절과 위치 잡기를 수행함으로써 자동화 시스템에서 중요한 부분으로 사용된다. 특히, 선형추진 BLDC모터는 볼스크류, 타이밍 벨트, 랙/피니온과 같은 마찰 유도 전달 메카니즘들과 연결을 갖는 회전식 서보모터들에 비해 다양한 장점들을 갖는다. 본 논문은 정현파 구동형 선형 추진 BLDC모터의 동특성과 출력들로부터 얻어지는 정보를 이용하여 미지의 전동기 계통 파라미터들을 추정하는 방식을 제안한다. 추정된 파라미터들은 제어기와 외란 관측기의 이득을 조절하는데 사용될 수 있다. 이러한 목적을 이루기 위해 고성능의 디지털신호처리프로세서로 계자기준제어(FOC)기법을 구현하기 위해 설계된 TMS320F240을 선형 BLDC 서보 전동기의 제어기로서 사용한다. 이 서보전동기 응용 전용의 DSP는 A/D Converter와 PWM 발생부, 다수의 IO Port를 내장하고 있어 서보모터 제어기에 중요한 역할을 담당하게 된다. 이 선형 BLDC 서보 전동기 시스템은 또한 IPM 구동기와 홀센서 타입의 전류센서모듈 그리고 게이트 구동 신호와 고장 신호들의 전기적 절연을 위한 광결합 모듈을 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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