웨이브릿 변환 기반의 부대역(subband) 분해과정을 새로운 수학적 모델로 표현한다. 제안된 모델은 많은 계층의 분해과정에 거쳐 정규적인 다해상도 해석을 수행할 수 있다. 이러한 접근방식은 단일채널 선형 공간불변 필터링문제를 다채널로 확장할 수 있게 해주는 동시에 선형 공간불변 영상복원문제와 주파수상에서 적응적 제약적 최소제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터에 적용될 수 있다. 제안된 필터에서 우리는 부대역의 특징에 따라 적응적으로 다른 변수를 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안한 주파수상의 적응적 CLS 필터를 S/W로 구현하였으며, 이 실험을 통해 부대역의 특징을 정화하게 측정할 경우 제안된 주파수상 적응적 CLS 필터는 기존의 단채널 필터에서 벗어나 현저히 화질을 개선할 수 있음을 보여준다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.11-20
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2017
시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.
Moiré patterns emerge due to the interference between the non-emission area of the LED screen and the grid line in an image sensor of a video recording device when taking a video in the presence of the LED screen. To reduce the moiré intensity, we have fabricated an anti-moiré filter using hollow glass microspheres (HGMs) by slot-die coating. The LED screen has a large non-emission area because of a large pitch (distance between LED chips), causing more severe moiré phenomenon, compared with a display panel having a very narrow black matrix (BM). It is shown that HGMs diffuse light in such a way that the periodicity of the screen is broken and thus the moiré intensity weakens. To quantitatively analyze its moiré suppression capability, we have calculated the spatial frequencies of the moiré fringes using fast Fourier transform. It is addressed that the moiré phenomenon is suppressed and thus the amplitude of each discrete spatial frequency term is reduced as the HGM concentration is increased. Using the filter with the HGM concentration of 9 wt%, the moiré fringes appeared depending sensitively on the distance between the LED screen and the camera are almost completely removed and the visibility of a nature image is enhanced at a sacrifice of luminance.
Blazed 격자구조에 의한 광 신호의 회절 특성을 분석하기 위하여 처음으로 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor를 2D spatial Fourier 급수로 정의하고 공식화하였다. 그때 각 층에서의 필드들은 고유치 문제에 기초하여 표현하였으며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로 이론 (MTLT)을 사용하여 정확하게 유도하였다. 비대칭형 blazed 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor에 기초하여 대칭형과 톱니형 격자구조의 Toeplitz 행렬을 정의하고 각 격자구조에 대한 회절특성을 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 비대칭형과 대칭형 구조는 무반사 (anti-reflection) GMR 필터 특성을 나타내었으며, 대칭형 구조가 비대칭형 구조보다 광대역 필터특성을 보였다. 이에 반하여 톱니형 격자 구조는 무반사보다 무투과 (anti-transmission) 필터의 특성이 더욱 강하게 나타났다.
고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
본 연구는 서울의 오존 장기변동 특성을 대표하는 대표측정소를 선정하기 위한 통계적인 기법을 구축하기 위하여 수행되었다. 2002년부터 2011년까지 10년간의 오존 시간 농도자료를 분석에 적용하였다. KZ 필터, 상관관계 매트릭스, 군집분석, 공간 분석 방법을 적용하여 대표측정소를 선정하였다. 상관관계 분석 결과 서울 신정동, 사당동, 번동 측정소의 오존 장기간 변동 추세가 높은 상관관계를 나타내었다. 군집분석에서도 세 측정소가 같은 군집으로 분석되었다. 공간분석 결과, 세 측정소가 다른 측정소와 공간적인 상관관계가 높게 나타났다. 이러한 분석결과와 상관계수값을 고려하였을 때, 신정동 측정소가 서울의 오존 장기변동 추세를 대표하는 측정소로 적합하였다. 본 연구 결과는 오존 이외의 대기오염물질의 분석을 위한 대표측정소 선정에도 적용될 수 있으며, 국가대기측정망의 공간적인 분포의 적절성을 평가하기 위해서도 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.
Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.
최근, 동작 상상(Motor Imagery) Electroencephalogram(EEG)를 기반으로 한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템은 의학, 공학 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. Common Spatial Pattern(CSP) 알고리즘은 동작 상상 EEG의 특징을 추출하기 위한 가장 유용한 방법이다. 그러나 CSP 알고리즘은 공분산 행렬에 의존하기 때문에 Small-Sample Setting(SSS) 상황에서 성능에 한계가 있다. 또한 사용하는 주파수 대역에 따라 큰 성능 차이를 보인다. 이러한 문제를 동시에 해결하기 위해, 4-40Hz 대역 EEG 신호를 9개의 필터 뱅크를 이용하여 분할하고 각 밴드에 Regularized CSP(R-CSP)를 적용한다. 이후 Mutual Information-Based Individual Feature(MIBIF) 알고리즘은 R-CSP의 차별적인 특징을 선택하기 위해 사용된다. 본 연구에서는 대뇌 피질의 운동영역 부근 18개 채널을 사용하여 BCI CompetitionIII DatasetIVa의 피험자 다섯 명(aa, al, av, aw 및 ay)에 대해 각각 87.5%, 100%, 63.78%, 82.14% 및 86.11%의 정확도를 도출하였다. 제안된 방법은 CSP, R-CSP 및 FBCSP 방법보다 16.21%, 10.77% 및 3.32%의 평균 분류 정확도 향상이 있었다. 특히, 본 논문에서 제안한 방법은 SSS 상황에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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