SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) 전송 방식에서 채널의 다중경로를 통과한 신호들은 채널 지연 확산과 노이즈 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 ISI(Inter-Symbol Interference)가 발생된다. 기존 UW(Unique-Word) 기반 SC-FDE 전송 방식중 하나인 반복적 채널 추정은 채널 길이를 안다고 가정하여 추정한 CIR(Channel Impulse Response)의 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 시간 영역에서 스무딩을 함으로써 노이즈 성분을 제거한다. 또한, 주파수 영역에서 채널 추정에 사용하는 UW를 복원하여 잔재하는 ISI 성분을 제거함으로써 채널 추정 성능을 향상시킨다. 본 논문은 채널 길이 안으로 있는 노이즈 성분 억압을 통한 채널 추정기법을 제안한다. 노이즈 성분을 억압하기 위해 시간 영역에서 추정된 CIR로 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 이용하여 노이즈의 표준편차를 추정하고 본래 신호 샘플에 영향이 안가도록 노이즈 표준편차 이득의 기준을 만든다. 추정된 노이즈의 표준편차와 이득을 이용하여 CIR 샘플들이 기준값 이하 일 때 채널 길이 안에 있는 노이즈 성분을 스무딩을 한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 MSE(Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate)을 통하여 제안된 기법을 적용할 때 성능 개선이 나타남을 확인 할 수 있었다.
In the communications systems with diversity, we are commonly faced on needing of new source coding technique, error resilient coding. The error resilient coding addresses the coding algorithm that has the robustness to unreliability of communications channel. In recent years, many error resilient coding techniques were proposed such as data partitioning, resynchronization, error detection, concealment, reference picture selection and multiple description coding (MDC). Especially, the MDC using correlating transform explicitly adds correlation between two descriptions to enable the estimation of one set from the other. However, in the conventional correlating transform method, there is a critical problem that decoder must know statistics of original image. In this paper, we propose an enhanced method, the MDC using whitening transform that is not necessary additional statistical information to decode image because the DCT coefficients to apply whitening transform to an image have uni-variance statistics. Our experimental results show that the proposed method achieves a good trade-off between the coding efficiency and the reconstruction quality. In the proposed method, the PSNR of images reconstructed from two descriptions is about 0.7dB higher than conventional method at the 1.0 BPP and from only one description is about 1,8dB higher at the same rate.
목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.
In the finite element analysis of forming process, objects are described with a finite number of elements and nodes and the approximated solutions can be obtained by the variational principle. One of the shortcomings of a finite element analysis is that the structure of mesh has become inefficient and unusable because discretization error increases as deformation proceeds due to severe distortion of elements. If the state of current mesh satisfies a certain remeshing criterion, analysis is stopped instantly and resumed with a reconstructed mesh. In the study, a new remeshing algorithm using tetrahedral elements has been developed, which is adapted to the desired mesh density. In order to reduce the discretization error, desired mesh sizes in each lesion of the workpiece are calculated using the Zinkiewicz and Zhu's a-posteriori error estimation scheme. The pre-constructed mesh is constructed based on the modified point insertion technique which is adapted to the density function. The object domain is divided into uniformly-sized sub-domains and the numbers of nodes in each sub-domain are redistributed, respectively. After finishing the redistribution process of nodes, a tetrahedral mesh is reconstructed with the redistributed nodes, which is adapted to the density map and resulting in good mesh quality. A goodness and adaptability of the constructed mesh is verified with a testing measure. The proposed remeshing technique is applied to the finite element analyses of forging processes.
CT검사 후 재구성 영상 처리 기법인 Ray-sum 기법과 Shaded Surface Display(이하 SSD)기법을 분석 및 영상평가를 하여 위암 환자의 입체적인 정보 제공의 유용성 여부를 확인하고자 하였다. 위암환자 20명을 대상으로 64-MDCT를 이용하여 raw data(원시데이터)를 획득한 후 영상 재구성 처리를 하였다. 분석 결과 Ray-sum과 SSD재구성 영상모두 해부학적 구조를 정확히 묘사하는 것으로 평가 받았고, 영상의 정확도 평가에서 Ray-sum, SSD재구성 영상 대부분에서 병변의 위치가 위장 내시경과 일치하였으며 6cm이상에서 오차가 더 있음을 알 수 있었다. 또한 병변에 대한 영상판독결과와 내시경 및 병리학적 소견의 일치도가 높음을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.321-340
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2016
The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 과정과 수신단에서의 중간시점영상 재구성 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에, 블록의 변이를 각 방향에서의 영상의 벼화량에 반비례하게 평활화하는 반복적 블록 정합 방식을 제안하여 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 중간시점 영상을 재구성하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 좌 또는 우영상의 가려진 영역(occlusion)에서는 좌우 영상 중 한 영상에서의 외삽법(extrapolation)을 사용하여 변이-보상 변이 전달방식으로 이를 합성하였다. 이 변이 추정 방식으로영상의 평활 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하여 변이 정보에 대한 정보량을 줄이고, 경계부분에서는 평활화 방식에서 흔히 발생하는 과평활화 문제를 해결하였다. 또한 IVR 에서는 다른 방식에 비해 영상의 경계 부분을 보존하며, occlusion 영역을 잘 살리는 특성을 보였다.
전기 임피던스 단층촬영법은 물체 표면의 전극을 통하여 전류를 주입하고 유기된 전압을 측정한 후, 물체 단면의 저항을 분포를 복원하는 기법이다. 본 논문에서는, 대상물체의 저항을 값의 분포가 급변하는 상황에 대한 동적 전기저항 단층활영법을 제안하였다. 특히, 복원 성능을 개선하기 위하여 물체 내부의 구조를 전극으로 사용하였으며, 비 선형 역문제를 상태 추정문제로 설정하여 확장 칼만필터를 이용하여 상태변수(저항율)를 추정하였다. 또한 역문제의 부정치성을 완화시키기 위하여 수정된 Tikhonov 조정기법을 비용함수에 도입하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했으며, 기존의 방법들에 비해 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 첫 단계는 고해상도 feature와 연관된 저해상도의 선형 모형을 이용하여 최소 자승 오류 법에 의한 global 추정 과정이고 두 번째 단계는 재구축된 영상을 지역적으로 원래의 spectral 값과 일관되게 만드는 local 수정 과정이다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 6m KOMPSAT-1 EOC 자료와 30m LANDSAT ETM+에 적용하였고 또한 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다. 실험 결과는 새로이 제시된 방법이 저해상도 Multispectral 영상의 고해상도 재구축에 탁월한 성능을 가지고 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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