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송민구 대한건축학회 1991 建築 Vol.35 No.3
일본의 '명치건축연구회'는 노대통령에게 구조선총독부청사 즉 지금의 국립중앙박물관을 철거하지 말고 '보존해달라는 건의서를 대판 한국총영사관에 전달했다고 한다. 금년 1월 경복궁 복원사업에 따라 정부에서는 철거하기로 결정을 보고 문화부에서 그 사업을 추진하고 있는 중인데, 작년에 철거문제로 찬반이 엇갈려 격론이 벌어지고 있었던 때, 이상하게도 우리들 건축계는 잠잠하였었다. 그러던 것이 일본의 '명치건축연구회'가 보존을 건의하고 나서 남의 나라 일이지만 보고만 있지 않았다가 결과가 되고 말았다
기획설계에 대하여(I) ( Toward planning(1) )
송민구 대한건축학회 1979 建築 Vol.23 No.3
실무에 종사하다가 절실히 느낀 것이 기본설계 이전에 기획이 얼마나 중요한가를 알게 되고 국내대기업이 project를 외국용역회사에 의뢰하는 이유도 국내에 건축기획을 하는 사람이 없는 까닭이며 따라서 많은 외화가 국외로 흐르게 되니 하루빨리 이 방면에 이론과 체계화를 서둘러야 후진성을 면하지 않겠는가 생각하여 그간에 수집한 자료를 정리하여 본지에 수회에 걸쳐 기재하여 독자제위의 참고에 공하고자 하며 이 방면에 깊은 연구가 있으신 제현독자께서는 자료와 통계를 상호교환하기를 바란다.
투과형 CT에서 통계적 재구성 알고리즘의 수렴률 향상 방안
송민구 한국사물인터넷학회 2024 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.10 No.3
토머그래피 영상재구성에서 초점은 높은 이미지 품질을 유지하면서 환자의 방사선 노출을 줄일 수 있는 CT 영상재구성 방법을 개발하는 것이다. 일반적으로 통계적 영상재구성 방법은 고품질 및 정확한 이미지를 생성할 수 있는능력을 개선하면서 환자의 방사선 노출을 크게 줄일 수 있다. 그런데 CT 영상재구성과 같은 다차원의 모수 추정인 경우에서는 그것의 페널티 함수의 헤이지안 행렬의 역행렬 차수가 매우 크기 때문에 구할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 저자는 PEMG-1 알고리즘을 제안하였다. 그러나 PEMG-1 알고리즘은 일반 통계적 영상재구성 방법처럼페널티 로그우도를 증가시키는 수렴속도에 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수렴속도가 빠르고 우도의 단조 증가성을 보장하는 재구성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘의 기본 구조는 반복마다 모수들을 동시에 갱신하지 않고 몇 개의 픽셀로 이루어진 그룹들을 순차적으로 갱신하는 방법이다. In tomographic image reconstruction, the focus is on developing CT image reconstruction methods that can maintain high image quality while reducing patient radiation exposure. Typically, statistical image reconstruction methods have the ability to generate high-quality and accurate images while significantly reducing patient radiation exposure. However, in cases like CT image reconstruction, which involve multi-dimensional parameter estimation, the degree of the Hessian matrix of the penalty function is very large, making it impossible to calculate. To solve this problem, the author proposed the PEMG-1 algorithm. However, the PEMG-1 algorithm has issues with the convergence speed, which is typical of statistical image reconstruction methods, and increasing the penalty log-likelihood. In this study, we propose a reconstruction algorithm that ensures fast convergence speed and monotonic increase in likelihood. The basic structure of this algorithm involves sequentially updating groups of pixels instead of updating all parameters simultaneously with each iteration