• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2400-2413
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• 2019

Doubly-selective (DS) fading channel is often occurred in many orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems, such as high-speed rail communication systems and underwater acoustic (UWA) wireless networks. It is challenging to provide an accurate and fast estimation over the doubly-selective channel, due to the strong Doppler shift. This paper addresses the doubly selective channel estimation problem based on complex exponential basis expansion model (CE-BEM) in OFDM systems from the perspective of distributed compressive sensing (DCS). We propose a novel DCS-based improved sparsity adaptive matching pursuit (DCS-IMSAMP) algorithm. The advantage of the proposed algorithm is that it can exploit the joint channel sparsity information using dynamic threshold, variable step size and tailoring mechanism. Simulation results show that the proposed algorithm achieves 5dB performance gain with faster operation speed, in comparison with traditional DCS-based sparsity adaptive matching pursuit (DCS-SAMP) algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.764-770
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• 2014

불규칙 매체를 투과하는 광학적 이미징 시스템은 피부나 생물학적 조직등의 내부를 비침습적 이미징 기법을 사용해 관찰할 수 있게 해줄 것으로 큰 기대를 받고 있다. 불규칙 매체를 통한 이미징은 대개 불규칙 매체의 투과 특성을 전달 행렬로 모델링 및 측정하고, 측정된 전달 행렬을 사용하여 이미지를 복구하는 방식을 사용한다. 이러한 전달 행렬 기반의 이미징 방법은 많은 양의 데이터를 측정 하고 후 신호 처리를 해야 한다는 어려움을 가지고 있다. 최근에는, 이 데이터 획득 문제를 압축센싱이라는 방법을 사용해 해결할 수 있다는 결과들이 있었다. 압축센싱은 상대적으로 새로운 신호 획득 및 복구 체계로써 아주 적은 양의 신호 측정만으로도 신호를 정확하게 복구해 낼 수 있다. 본 논문에서는 불규칙 매체를 통과하는 이미징에서의 전달 행렬 기반의 이미지 복구 방법이 검토되며, 또한 압축센싱을 사용한 최신 연구 동향을 소개하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.43-46
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• 2015

최근 전이중방식의 통신 개념이 차세대 이동통신의 유력한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조시스템에서 전송된 신호를 압축센싱에 기반하여 검출하는 기법을 제안한다. 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서는 전체 안테나 중 일부의 안테나가 신호를 전송하고 신호 전송에 사용되지 않은 나머지 안테나를 이용하여 동일한 주파수로 수신되는 신호를 검출한다. 본 논문에서는 최근에 개발된 자기 간섭 제거 기술을 활용하여 자신이 전송한 신호에 의한 간섭은 수신안테나로 사용되고 있는 안테나에서는 완벽히 제거된다고 가정한다. 제안된 압축센싱에 기반한 신호 검출 기법은 기존의 신호 검출 기법에 비하여 훨씬 더 좋은 성능을 보인다. 추후, 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서 사용할 전송 안테나의 개수를 최적화 하는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권7호
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• pp.424-430
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• 2014

본 논문에서는 다중사용자 (Multiuser, MU)환경의 상향링크 공간변조 (Spatial Modulation, SM)시스템(MU-SM)에서 병렬직교매칭퍼슛 (Parallel OMP, POMP)검출 기법을 적용하여 신호 복원 성능을 개선하는 기법을 제안하고 그 성능분석을 한다. MU-SM시스템의 전송신호는 사용자당 $N_t$개의 안테나중 1개의 안테나만을 사용하여 변조심벌을 전송하는 특성이 있으므로 수신단에서 신호복원 시 이러한 특성을 고려한다. MU-OMP기법은 첫번째 반복과정을 수행 후 두 번째 이후의 인덱스를 찾을 때는 이전의 인덱스에 해당하는 안테나를 가진 사용자의 모든 안테나 인덱스를 제외하고 다음 인덱스를 찾는다. 이것은 한명의 사용자 안테나들 중 2개 이상의 인덱스가 선택되는 것을 방지하여 오류 확률을 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 MU-OMP와 MU-POMP 검출 기법이 기존의 압축센싱기반의 신호복원기술보다 성능이 월등함을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권5호
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• pp.151-159
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• 2014

Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권5호
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• pp.132-141
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• 2014

In an ordinary CT scan, a large number of projections with full field-of-view (FFOV) are necessary to reconstruct high resolution images. However, excessive x-ray dosage is a great concern in FFOV scan. Region-of-interest (ROI) CT or sparse-view CT is considered to be a solution to reduce x-ray dosage in CT scanning, but it suffers from bright-band artifacts or streak artifacts giving contrast anomaly in the reconstructed image. In this study, we propose an image reconstruction method to eliminate the bright-band artifacts and the streak artifacts simultaneously. In addition to the ROI scan for the interior projection data with relatively high sampling rate in the view direction, we get sparse-view exterior projection data with much lower sampling rate. Then, we reconstruct images by solving a constrained total variation (TV) minimization problem for the interior projection data, which is assisted by the exterior projection data in the compressed sensing (CS) framework. For the interior image reconstruction assisted by the exterior projection data, we implemented the proposed method which enforces dual data fidelity terms and a TV term. The proposed method has effectively suppressed the bright-band artifacts around the ROI boundary and the streak artifacts in the ROI image. We expect the proposed method can be used for low-dose CT scans based on limited x-ray exposure to a small ROI in the human body.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권1호
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• pp.10-22
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• 2021

Purpose: To overcome the difficulty in building a large data set with a high-quality in medical imaging, a concept of 'blended-transfer learning' (BTL) using a combination of both source data and target data is proposed for the target task. Materials and Methods: Source and target tasks were defined as training of the source and target networks to reconstruct cardiac CINE images from undersampled data, respectively. In transfer learning (TL), the entire neural network (NN) or some parts of the NN after conducting a source task using an open data set was adopted in the target network as the initial network to improve the learning speed and the performance of the target task. Using BTL, an NN effectively learned the target data while preserving knowledge from the source data to the maximum extent possible. The ratio of the source data to the target data was reduced stepwise from 1 in the initial stage to 0 in the final stage. Results: NN that performed BTL showed an improved performance compared to those that performed TL or standalone learning (SL). Generalization of NN was also better achieved. The learning curve was evaluated using normalized mean square error (NMSE) of reconstructed images for both target data and source data. BTL reduced the learning time by 1.25 to 100 times and provided better image quality. Its NMSE was 3% to 8% lower than with SL. Conclusion: The NN that performed the proposed BTL showed the best performance in terms of learning speed and learning curve. It also showed the highest reconstructed-image quality with the lowest NMSE for the test data set. Thus, BTL is an effective way of learning for NNs in the medical-imaging domain where both quality and quantity of data are always limited.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권3호
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• pp.169-177
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• 2021

In this paper, we propose a novel global navigation satellite system (GNSS) spoofing detection technique through an array antenna-based direction of arrival (DoA) estimation of satellite and spoofer. Specifically, we consider a sophisticated GNSS spoofing attack scenario where the spoofer can accurately mimic the multiple pseudo-random number (PRN) signals since the spoofer has its own GNSS receiver and knows the location of the target receiver in advance. The target GNSS receiver precisely estimates the DoA of all PRN signals using compressed sensing-based orthogonal matching pursuit (OMP) even with a small number of samples, and it performs spoofing detection from the DoA estimation results of all PRN signals. In addition, considering the initial situation of a sophisticated spoofing attack scenario, we designed the algorithm to have high spoofing detection performance regardless of the relative spoofing signal power. Therefore, we do not consider the assumption in which the power of the spoofing signal is about 3 dB greater than that of the authentic signal. Then, we introduce design parameters to get high true detection probability and low false alarm probability in tandem by considering the condition for the presence of signal sources and the proximity of the DoA between authentic signals. Through computer simulations, we compare the DoA estimation performance between the conventional signal direction estimation method and the OMP algorithm in few samples. Finally, we show in the sophisticated spoofing attack scenario that the proposed spoofing detection technique using OMP-based estimated DoA of all PRN signals outperforms the conventional spoofing detection scheme in terms of true detection and false alarm probability.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.345-362
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• 2024

자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6D호
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• pp.985-993
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• 2006

건설현장에서 기성 콘크리트 파일의 사용이 점차적으로 증가하고 있다. 파일기초를 형성하는 주요 작업들 중의 하나가 콘크리트 파일의 두부를 $800kg/cm^2$ 이상의 압력으로 파쇄하는 것이다. 일반적으로 파일 두부정리 작업은 크러셔와 3~4명의 숙련공에 의하여 실시된다. 최근 파일 두부정리에 관한 보고에 의하면 파일의 강도를 상당히 감소시키는 균열이 작업 중에 많이 발생하고 있고 파일 두부정리 작업이 매우 반복적이고 노동집약적인 것으로 나타났다. 기존의 파일 두부정리 작업의 생산성, 안전성, 품질을 향상시키기 위하여 두부정리 자동화 장비를 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 두부정리선을 인식하기 위한 센싱방법과 작동 프로세스 알고리즘을 제시하고 있다. 이것은 두부정리 자동화 장비를 개발하기 위하여 매우 중요하다. 제안된 센싱방법 중 1가지를 적용한 파일롯 타입의 두부정리 자동화 장비를 개발하였으며, 현장에서 기능을 실험하였다.