We have constructed a multi-channel SQUID magnetometer system for localization and classification of magnetic targets. Ten SQUID magnetometers were arranged to measure 5 independent components of 3 $\times$ 3 magnetic field gradient tensor. To get gradient from the difference of magnetic field measurements, we carefully balanced magnetometers. SQUIDs with slotted washer were used for operation in an unshielded laboratory environment, and noise characteristic in the laboratory was measured. With the multi-channel SQUID magnetometer system, we have successfully traced the motion of a bar magnet moving around it at a distance of about 1 m. In the urban environment, the drift of uniform magnetic field due to the irregular motion of a large magnetic body at distance and earth field causes an error in the position calculation, and this results in the distortion of the calculated trajectory. In this paper, we present the architecture and the performance of the system.
본 연구는 원발성 악성 골종양의 감별진단에 대한 $^{99m}Tc$-MDP 골스캔의 임상적인 유용성을 알아보기 위해 시행하였다. 골조직검사로 원발성 악성골종양으로 진단받았고 골조직검사 전에 $^{99m}Tc$-MDP 골스캔을 하였던 골육종 22예, 연골 육종 5예, 유잉 육종 4예의 총 31예의 환자들을 대상으로 각각의 악성골종양의 공통적인 소견을 관찰하여 이를 방사선학적 검사와 비교하였고, 골육종에서는 조직학적인 간질조직의 형성에 따라 골아세포성, 연골아세포성, 섬유아세포성, 모세혈관 확장성으로 분류하여 골스캔소견과 비교하였다. 골육종에서 공통적인 소견은 강한 방사능 섭취와 동반된 내부의 불규칙한 방사능감소와 골윤곽의 심한 변형으로 22예 중 16예에서 나타났고 조직학적 분류에 따른 차이점은 발견할 수 없었다. 연골 육종에서 공통적인 소견은 정상보다는 증가되었지만 천장관절보다 약한 방사능섭취와 내부의 불규칙한 방사능증가, 비교적 잘 유지된 골윤곽으로 5예중 3예에서 관찰되었다. 유잉 육종에서 공통적인 소견은 천장관절보다 높은 방사능 섭취와 내부의 균일한 방사능 분포, 중등도의 골윤곽 변형으로 4예중 3예에서 관찰되었다. 결론적으로 악성골종양 3예에서 각각 특징적 소견을 나타내는 경향이 있고 환자의 임상적 정보와 방사선학적 소견을 참고하면 감별진단에 도움이 되었다. 그러므로 이에 대한 관심을 갖고 판독하는 것이 중요하다고 생각된다.
본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.
최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.
애니메이션에는 다양한 연속 이미지로 구성되는 형태와 배경이 있다. 형태로 인식되는 캐릭터가 배경이미지 보다 가치와 의미가 있기에 많은 문헌 연구들이 발견되고 있다. 그러나 배경이미지도 애니메이션을 완성 하는데 중요한 요소임에 틀림없지만. 실제로는 배경이미지에 대한 학문적 연구 결과가 발견되지 않고 있다. 배경이미지는 환경과 분위기를 의미하며 이야기가 일어나는 장소를 설명하므로 캐릭터가 움직이고 말하며 자신을 표현하는 곳이다. 본 연구를 통해 애니메이션의 지적 경계를 확충하는 학문적 노력의 일환으로 배경이미지에 대한 의미 있는 연구와 제안이 될 것이다. 연구의 목적은 배경이미지에 대한 구분을 세가지 요소로 나누고 이를 회화적 카메라 기법적으로 나타낸다. 이를 위해 인지심리학과 회화와 카메라에 대한 기본이론이 활용되어 빈도, 활용, 사실성, 정보량, 투시도, 역할 등을 분석한다. 본 연구는 위의 주제를 통해 배경이미지의 시각적 구분하여 애니메이션 제작과 연구에 기초적 이론을 제공한다.
영상을 획득하는 과정에 있어서 영상 획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상을 움직임 열화(motion blur)라고 부르며, 영상의 선명도를 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 최근 연구에서 밝힌 극점자취 방법을 통해 주어진 열화영상에서 열화의 PSF(Point Spread Function) 특성을 구하는데 사용되는 중요한 파라메터를 추출 할 수 있다. 이러한 극점 자취방법으로, 노이즈에 의한 열화에 관계없이 적은 연산량으로 움직임 열화의 방향을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 극점 자취 접근법을 새롭게 제안한다. 저주파 영역에서 움직임 열화방향의 추정오차를 줄이기 위해 ML(Maximum Likelihood)분류를 통해 오차를 유발하는 극점을 선택하여 가중치를 적용, 그 영향을 최소화한다. 선형 예측법을 사용하여, 불규칙적 자료가 극점으로 선택되는 것을 방지한다 제안된 MALM(Moving average least mean)방법은 두번째로 큰 극점의 검출을 위해 움직임의 정도를 판별하는데 사용된다. MALM방법은 자체적으로 노이즈 제거 과정을 내포하고 있으므로 노이즈가 많은 환경에서도 파라메터를 추출할 수가 있다. 실험에서 우리는 제안된 방법을 통해 얻어진 정보를 사용하여, 열화 된 이미지를 효율적으로 복구해 낼 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축된 영상을 복원했을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안한다. DCT의 압축에서 화질열화는 블록화 현상(blocking artiiacts)과 잡음(noise) 등이 있었으나 웨이블릿 변환은 블록화 현상이 나타나지 않고 윤곽선(edge) 부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 제안된 방법에서는 윤곽선 부근의 링잉현상이 나타나는 부분과 나타나지 않는 부분을 분류하고 각 영역에 적응적 필터를 적용하여 영상을 개선시켰다. 인간 시각에 거슬리는 윤곽선 영역은 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 윤곽선 영역을 찾아내고, 또한 주변 영역을 탐색하여 평탄한 영역(fiat region)과 텍스쳐 영역(texture region)으로 분류하고, 각 영역에 맞는 필터 를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저 비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만, 강한 경계 영역과 평탄한 영역의 영상에서는 0.023db정도 높아겼다. 또한 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.
I paid attention to the fact that surrealism emerging in early 20th century has been resurfacing in the 21st century. It may be because of the increasing interest on the space showing the surrealistic features as people in these days prefer the experimental and dramatic space beyond repetitive daily life. I tried to identify the expressive characteristics in the interior space adopting the depaysement technique among a variety of expression techniques of surrealism. To this end, this paper selected 10 interior design projects by Fabio Novembre and Marcel Wanders since 2000s. As the methodology, chapter 2 examined the theories to identify the expression targets and approaches of depaysement around the art paintings. Next, the standard for case analysis in this paper was established by investigating the existing theses related to interior and space design with depaysement as the key word. The expressive characteristics of depaysement identified from the existing researches were classified into morphological, figurative, material and space program. Those programs were developed as the classification system in this paper. Chapter 3 described the design background and features of Fabio Novembre and Marcel Wanders. On the basis of the features and analysis framework identified in chapter 2 and 3, chapter 4 analyzed the features of depaysement observed in the works by both designers. The conclusion was presented in chapter 5. For the expressive characteristics of depaysement observed in the space by both designers, Novembre created optical illusion using distortion or overlap on the morphological aspect. Wanders showed mainly the feature of changing the scale. In accordance with the analysis on expression principles, the features including spatial continuity, ambiguity of border, visual amusement and uncertainty were differentiated in all spaces.
최근 연구 결과에 따르면, 컨볼루션 신경 회로망은 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 생성 등의 문제에서 최고의 성능을 보여주고 있다. 비전 카메라를 사용한 결함 검사는 다른 결함 검사보다 경제적이기 때문에 공장 자동화에 있어서 아주 중요하고, 딥러닝의 지도학습은 전통 기계학습 방식의 결함 검사 성능을 월등히 뛰어넘었다. 하지만, 딥러닝의 지도학습은 엄청난 양의 데이터 주석 작업을 요구하기 때문에, 이를 실제 산업 현장에 적용하는 것은 효율적이지 않다. 따라서 본 연구는 최근 이미지 생성 과업에서 큰 성공을 보여주고 있는 변분 오토인코더와 적대적 생성 신경망을 활용하여 비지도 방식의 비정상 검출을 위한 신경망 회로 구조를 제안하였고, 이를 MNIST, 용접 결함 데이터에 적용하여 비정상 검출 성능을 검증하였다.
This study investigated body type among women in their 20s and the development of prototypes for tailored jackets by body type in order to design clothes in consideration of an imbalance in body type caused by the popularity of portable devices such as smartphones and Netbooks. This study aims to create a design of jacket patterns by body type through both actual and virtual wear testing among women in their 20s, who are the major consumer of ready-made clothes and are very sensitive to size fit. This study will provide pattern information for the manufacture of jackets with a goal of securing the latest scientific body type information and establish the grounds for a research method in the manufacture of clothes. According to actual and virtual wear tests of four different body types, a significant difference was found in armhole circumference in most types because it was scanned with the arms slightly apart to prevent the armhole area from being missed during the 3D scanning. This has resulted in a slight distortion in measurements. To correct this problem, it is necessary to verify the precision of the body scanner and its program. In categories in which a large significant difference was found, it is necessary to test them against many subjects. In addition, it would be required to perform a further study on the 3D virtual wear system, which could be useful in the clothing industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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