Taeseob Lim ;Siwon Song ;Seunghyeon Kim ;Jae Hyung Park ;Jinhong Kim;Cheol Ho Pyeon;Bongsoo Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권9호
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pp.3401-3408
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2023
In this study, we used the Monte Carlo N-Particle program to simulate the gamma-ray spectra obtained from plastic scintillators holes filled with bismuth nanoparticles. We confirmed that the incorporation of bismuth nanoparticles into a plastic scintillator enhances its performance for gamma-ray spectroscopy using the subtraction method. The subtracted energy spectra obtained from the bismuth-nanoparticle-incorporated and the original plastic scintillator exhibit a distinct energy peak that does not appear in the corresponding original spectra. We varied the diameter and depth of the bismuth-filled holes to determine the optimal hole design for gamma-ray spectroscopy using the subtraction method. We evaluated the energy resolutions of the energy peaks in the gamma-ray spectra to estimate the effects of the bismuth nanoparticles and determine their optimum volume in the plastic scintillator. In addition, we calculated the peak-to-total ratio of the energy spectrum to evaluate the energy measuring limit of the bismuth nanoparticle-containing plastic scintillator using the subtraction method.
자연수의 덧셈과 뺄셈은 학교수학을 해 나가는데 기본기능이며, 학생들은 다양하고 효율적인 전략을 활용하여 덧셈과 뺄셈 문제를 해결할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 교육 환경과 문화가 다른 한국과 미국 초등학교 3학년 학생들이 자연수 덧셈과 뺄셈 문제해결에서 어떤 차이를 나타내는가를 분석하였다. 분석 결과, 덧셈과 뺄셈 수식문제와 문장제 모두에서 한국 학생들의 정답률이 높았으며, 통계적으로도 유의미한 차이를 나타내었다. 또한 학생들이 문제해결에 이용한 방법 면에서도 차이가 나타났다. 합병과 구잔 상황의 문장제 해결 방법의 수에서도 한국학생들이 통계적으로 유의미 결과를 나타냈는데, 이것은 두 나라 학생들이 계산 학습에서 익히고 활용하는 방법의 차이와 각 나라의 계산 수업에서 강조점 및 교실 수업 문화를 반영한다고 볼 수 있다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
최근에 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법이 제안되었다. Virag의 알고리즘에서는 기존의 방법보다 청취자가 더 편안한 음성을 들을 수 있지만 잡음에 강인한 음성활동 검출기가 필요하다. 음성활동 검출기를 필요로 하지 않는 확장 스펙트럼 차감법에서는 신호 대 잡음비가 감소함에 따라 잔여 잡음이 더욱 잘 들리게 된다. 본 논문에서는 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법에 Wiener 필터를 결합한 새로운 음질 개선 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Wiener 필터를 사용하여 음성 구간에 서도 잡음의 추정치가 계속 갱신되므로 음성 검출기가 필요 없고 마스킹 임계값에 따라 차감 파라미터를 조정하기 때문에 잔여 잡음이 거의 들리지 않게 된다. 제안된 방법에 대하여 시뮬레이션을 통하여 기존의 스펙트럼 차감법과 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 사용하여 개선된 음성이 기존의 방법에 비하여 청취하기에 더 편한 음질을 제공하였다.
이 연구는 뇌동맥자루의 임상적 진단에 사용되는 3차원 디지털 혈관조영술과 3차원 디지털 감산 혈관조영술을 동일 부위에 시행한 환자 53명의 영상에서 뇌동맥자루 경부 직경, 최대 직경, 최대 면적 및 체적을 측정하고, 각 검사법의 영상 노이즈와 피폭선량을 분석하여 뇌동맥자루 진단검사에서의 임상적 진단 차이를 비교하였다. 3차원 디지털 혈관조영술과 3차원 디지털 감산 혈관조영술에서 뇌동맥자루의 경부직경, 최대직경, 최대면적, 체적, 노이즈를 비교한 결과가 일치하거나 아주 미세한 차이로 나타났다. 하지만, 방사선피폭선량은 3차원 디지털 감산 혈관조영술에 비하여 3차원 디지털 혈관조영술이 현저히 낮게 발생하였다. 따라서 뇌동맥자루의 임상적 진단을 목적으로 시행하는 경우에는 환자의 피폭선량을 감소를 위해 3차원 디지털 혈관조영술이 우선적으로 사용되어야 할 것이다.
Background: Complications following lumbar transforaminal epidural injection are frequently related to inadvertent vascular injection of corticosteroids. Several methods have been proposed to reduce the risk of vascular injection. The generally accepted technique during epidural steroid injection is intermittent fluoroscopy. In fact, this technique may miss vascular uptake due to rapid washout. Because of the fleeting appearance of vascular contrast patterns, live fluoroscopy is recommended during contrast injection. However, when vascular contrast patterns are overlapped by expected epidural patterns, it is hard to distinguish them even on live fluoroscopy. Methods: During 87 lumbar transforaminal epidural injections, dynamic contrast flows were observed under live fluoroscopy with using digital subtraction enhancement. Two dynamic fluoroscopy fluoroscopic images were saved from each injection. These injections were performed by five physicians with experience independently. Accuracy of live fluoroscopy was determined by comparing the interpretation of the digital subtraction fluoroscopic images. Results: Using digital subtraction guidance with contrast confirmation, the twenty cases of intravascular injection were found (the rate of incidence was 23%). There was no significant difference in incidence of intravascular injections based either on gender or diagnosis. Only five cases of intravascular injections were predicted with either flash or aspiration of blood (sensitivity = 25%). Under live fluoroscopic guidance with contrast confirmation to predict intravascular injection, twelve cases were predicted (sensitivity = 60%). Conclusions: This finding demonstrate that digital subtraction fluoroscopic imaging is superior to blood aspiration or live fluoroscopy in detecting intravascular injections with lumbar transforaminal epidural injection.
잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
RSA-CRT는 RSA전자서명 알고리즘의 고속화 구현을 위해 가장 많이 사용되고 있는 알고리즘으로, 스마트디바이스에 사용되는 RSA-CRT 알고리즘의 물리적 취약성 검증을 위해 CRT의 각 단계 연산에서 다양한 부채널 분석 이론이 발표되어 왔다. 본 논문에서는 RSA-CRT 구현에 사용되는 뺄셈연산의 이벤트 정보를 활용하여 RSA-CRT의 reduction알고리즘을 분석하는 새로운 SAED(Subtraction algorithm Analysis on Equidistant Data)분석 방법을 제안한다. SAED분석 방법은 알고리즘에 의존한 전력 변화를 이용한 분석 방법이며, 뺄셈 연산을 차분전력분석 방법으로 분석하여 키를 찾아낸다. 본 논문은 SAED분석 방법의 이론적인 합리성을 증명하고, 실험적으로 기존의 분석 방법보다 향상된 결과를 가짐을 보인다. 실험 결과 256개의 파형만으로 하나의 바이트를 분석해 낼 수 있어, 기존 논문보다 효율적인 분석 방법임을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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