• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제11권1호
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• pp.39-47
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• 2000

신경 외과적 수술의 한분야인 정위적 방사선 수술은 두 개강 내의 병변의 위치 계산 후, 고선량의 방사선을 조사하여 병변을 치료하는 방법이기 때문에, 효과적인 수술을 위해서는 병변의 정확한 위치 정보가 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 DSA(Digital Subtraction Angiography) 영상이 내재적으로 이미지 왜곡이라는 문제점을 가지고 있기 때문에, 이것의 보정을 통하여 더욱 정확한 target 위치를 계산하였다 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 grid 팬텀을 제작하였고, localization 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여, target 팬텀을 제작하였다. Image Intensifier의 앞쪽에 grid 팬텀을 부착하고, target 팬텀을 Leksell Frame에 고정시킨 후, DSA 영상을 얻었다. 본 실험을 위하여 개발된 프로그램을 이용하여, Anterior and Posterior, Left and Right 영상에서 bilinear transform을 적용하여 왜곡을 보정한 후, target 위치를 계산하였다. 그리고, 이와 같은 방법을 통하여 계산된 target 위치 좌표와 target 팬텀의 절대 좌표의 비교를 통하여 localization 오차가 계산되었다. 이번 실험의 결과는 왜곡을 보정하지 않은 경우, localization 오차는 $\pm$0.41mm, 왜곡 보정을 한 경우는 $\pm$0.34mm이었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘 정밀도가 인정되며, 환자의 치료에 적합한 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.91-98
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• 2009

본 논문은 암호화된 영상 데이터가 유비쿼터스 환경 하에서 무선 간섭에 의한 랜덤 오류를 가질 때 복호화 과정의 오류 산사태에 대한 해결책을 제시하였다. 영상 획득 장치는 영상 압축과 암호화 기능을 가지고서 데이터 트래픽 양을 줄이고 개인 정보를 보호하도록 구성한다. 블록 암호 알고리즘은 암호문의 단일 비트 오류가 여러 개의 픽셀 결함을 유발하는 산사태 효과를 겪을 수 있다. 새로운 고장 극복 방식은 오류의 산사태 효과를 다루는데 3 차원 데이터 셔플을 활용하여 에러 비트를 여러 프레임으로 분산시켜서 고립된 영상 결함으로 나타나도록 한다. 인접 화소 값에 대한 평균화 또는 다수결 회로는 에러정정을 위한 데이터 증가 없이 두드러져 보이는 화소 결함을 극복하도록 한다. 이 방식은 기존 Hamming code 방식보다 33% 적은 데이터 트래픽 부하를 가진다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제22권4호
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• pp.218-228
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• 2018

Purpose: The objective of this study is to determine the effect of physical changes on MR temperature imaging at 7.0T and to examine proton-resonance-frequency related changes of MR phase images and T1 related changes of MR magnitude images, which are obtained for MR thermometry at various magnetic field strengths. Materials and Methods: An MR-compatible capacitive-coupled radio-frequency hyperthermia system was implemented for heating a phantom and swine muscle tissue, which can be used for both 7.0T and 3.0T MRI. To determine the effect of flip angle correction on T1-based MR thermometry, proton resonance frequency, apparent T1, actual flip angle, and T1 images were obtained. For this purpose, three types of imaging sequences are used, namely, T1-weighted fast field echo with variable flip angle method, dual repetition time method, and variable flip angle method with radio-frequency field nonuniformity correction. Results: Signal-to-noise ratio of the proton resonance frequency shift-based temperature images obtained at 7.0T was five-fold higher than that at 3.0T. The T1 value increases with increasing temperature at both 3.0T and 7.0T. However, temperature measurement using apparent T1-based MR thermometry results in bias and error because B1 varies with temperature. After correcting for the effect of B1 changes, our experimental results confirmed that the calculated T1 increases with increasing temperature both at 3.0T and 7.0T. Conclusion: This study suggests that the temperature-induced flip angle variations need to be considered for accurate temperature measurements in T1-based MR thermometry.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.125-141
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• 2020

본 연구는 서울시 5대 권역을 대상으로 주택소비심리와 주택매매가격 간 시계열적 인과관계를 파악하고 소비심리 변동이 권역별 주택가격에 미치는 영향을 그랜저인과(Granger Causality)모형과 VEC (Vector Error Correction)모형을 이용해 실증분석하였다. 주요 결과를 요약하면 첫째, 주택소비심리와 권역별 주택가격은 밀접한 관계가 있으며, 소비심리는 주택가격에 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택소비심리는 단기적으로 서울시 권역별 주택매매 가격에 차별적인 영향을 미치고 있었는데, 동남권 주택가격은 서울 주택소비심리 변화의 주요한 원인으로 작용하며 이에 따른 영향은 비동남권으로 전이되는 것을 확인하였다. 셋째, 동남권 이외 권역은 주택심리가 긍정적임에 따라 장기적으로 주택가격을 상승시키지만, 동남권은 보합세가 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 권역별 상대적 기여도의 경우 대체로 아파트가격 변동은 인접권역 또는 경쟁권역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 주택소비심리와 서울시 권역별 주택가격이 상호 간 명확한 인과관계가 있다는 점과 권역 간에도 차별적인 주택소비심리 영향이 나타나고 있다는 점을 확인하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권2호
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• pp.207-222
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• 2024

Purpose - This study investigates whether the lagged price difference ratio between preferred and common stocks is related to the return and closing price of the preferred stock using three panel models. Design/methodology/approach - As a first step, we use a two-way fixed effect panel model with stationary preferred stock returns as a dependent variable. For robustness, we then apply the autoregressive distributed lag model (ARDL) and error correction model (ECM) with nonstationary closing prices of the preferred stocks as a dependent variable and compare the results of each model. The ARDL and ECM models provide an advantage of estimating a long-run equilibrium equation together if a long-run relationship exists between the two time-series variables compared to the fixed effect model. Findings - Our sample consists of 107 preferred stocks with at least four years of daily observations as of the end of December 2023. The coefficients of the error correction terms in the ARDL and ECM models are highly statistically significant, approximately -0.08. This indicates that the disequilibrium between the closing prices of common and preferred stocks adjusts by about 8% per day toward equilibrium. In all three models, the price difference ratio on day t-1 was statistically significant in explaining the preferred stock returns or closing prices on day t, implying that trading based on the previous day's price difference ratio is effective for one day. Research implications or Originality - Furthermore, the returns on preferred stocks are higher for firms with a lower proportion of foreign investors or a lower foreign market capitalization of preferred stocks. This suggests that foreign investors with informational advantages do not actively engage in profit-taking by trading preferred stocks, thus not narrowing the price difference. In summary, the recent surge in preferred stock prices is likely driven mainly by the irrational behavior of retail investors.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.265-278
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• 2019

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.137-144
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• 1991

A new demodulation scheeme for differentially encoded GMSK signal is introduced and described. In the proposed differential detection method, the signal is sampled at the center of the time slot, at which the effect of the intersymbol interference is relatively smaller than the edge of the time slot. The proposed differential detector takes this adbantate. The error rate performance of the differential detector has been numerically calculated in the fast fading encountered in the land mobile radio channels. A comparison of performance with the differential detector for MSK signal is given. Finally the possibility of improving performance employing nonredudant error correction is studied.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.148-151
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• 2013

모델 오차 효과 및 민감도 분석을 사용하여 도래 방향 추정의 새로운 방법을 제시한다. 원하는 신호가 모델 오차 교정 효과를 통해 간섭을 제거한 후 얻어지게 되므로 추정에 있어서 채널 간섭 영향이 크게 줄어들게 된다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 분해능과 정확성 추정이 향상되었음을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.653-662
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• 1989

Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.

• 한국기계연구소 소보
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• 통권19호
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• pp.93-115
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• 1989

Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.