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위상 보상과 가중치 평균을 이용한 의료 초음파 신호의 주파수 특성 추출 방법
김형석,이준환,Kim, Hyung-Suk,Yi, Joon-Hwan 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.4
정량적 초음파 분석(Quantitative Ultrasound Analysis)은 반향된 초음파 신호의 짧은 시간 간격의 주파수 성분을 추출하여 개별 초음파 지수의 값을 예측한다. 따라서 반향 신호의 정확한 주파수 특성 추출은 분석의 정확도와 정밀도 향상에 기본이 된다. 본 논문에서는 초음파 지수의 정량적인 예측 및 분석에 이용할 수 있는, 짧은 시간 간격의 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 인접한 반향 초음파 신호간의 위상 차이를 보상하고, 동일 반향 깊이를 가지는 작은 영역의 신호를 가중치 평균함으로써 보다 정확한 주파수 특성을 추출한다. 컴퓨터 모의 실험을 통한 수치 분석 결과, 제안된 알고리듬은 일반적인 주파수 추출 알고리듬보다 정확한 예측 결과를 보였으며, 예측 결과의 정밀도도 10% 이상 향상되었다. Quantitative ultrasound analysis provides fundamental information of various ultrasound parameters using spectral information of the short-gated radiofrequency(RF) data. Therefore, accurate extraction of spectral information from backscattered RF signal is crucial for further analysis of medical ultrasound parameters. In this paper, we propose two techniques for calculating a more accurate power spectrum which are based on the phase-compensation using the normalized cross-correlation to minimize estimation errors due to phase variations, and the weighted averaging technique to maximize the signal-to-noise ratio(SNR). The simulation results demonstrate that the proposed method estimates better results with 10% smaller estimation variances compared to the conventional methods.
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김형석,Kim, Hyoung-Seok B. 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.9
점들의 집합으로부터 곡선이나 곡면을 구성하는 문제는 기하학적 모델링, 컴퓨터그래픽스, 영상처리 등의 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히 곡선 재구성 문제는 기존에 존재하는 곡선으로부터 샘플링된 점들로부터 순서를 부여하여 점들을 연결하는 문제이다. 이러한 문제에 대한 대부분의 기존 방법들은 유클리언 거리를 기초로 하고 있기 때문에 자기교차를 가지고 있는 곡선의 재구성 문제를 해결하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 방향도 함께 고려하는 거리를 제안하고, 이를 이용하여 데이터 점들에게 순서를 부여하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 거리함수는 브라운 운동의 확산 특성을 반영한 것으로서, 다음 점의 위치에 대한 정보를 표준정규분포로 전환함에 의해서 유도되었다. 본 논문의 우수성은 기존의 방법으로는 해결하지 못했던 자기교차 곡선 재구성 문제를 해결할 수 있다는 점이다. We propose a new algorithm for reconstructing curves with self-intersections from sample points. In general, the result of curve reconstruction depends on how to select and order the representative points to resemble the shape of sample points. Most of the previous point ordering approaches utilize the Euclidean distance to compute the proximity of sample points without directional information, so they can not solve the non-simple curve reconstruction problem. In this paper, we develop a new distance estimating the adjacency between sample points, which is derived from the standard normal distribution of Brownian motion. Experimental results show that this approach is very effective to non-simple curve reconstruction.
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Bussgang계열의 적응 Blind 알고리듬들의 성능비교에 관한 연구
김형석,강현철,변윤식,Kim, Hyoung-Seok,Kang, Hyun-Cheol,Byun, Youn-Shik 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.5
본 연구는 디지탈 통신을 위한 적응 등화기 중에서 훈련신호 없이 등화하는 적응 블라인드 알고리듬중 일반적으로 실시간 구현 가능한 Bussgang계열에 대하여 연구하였다. 채널은 실제 도시의 다중 환경에서 얻은 자료를 이용하였고, 등화기의 구조는 T/2 공간 선형 유한 임펄스 응답필터로 구성하였다. 컴퓨터 모의실험 결과 'Stop-and-Go', Benveniste-Goursat 알고리듬, 그리고 최적 Bussgang 알고리듬들이 가장 낮은 MSE 레벨을 나타내었고, CMA가 가장 빠른 수렴 성을 보임을 알수 있었다. This paper studied adaptive blind equalizer which belong to Bussgang type. It is well known that blind equalizer performs equalization without using a training sequence. Especially, this paper concentrated on real time processing of them. The channel characteristic was obtained from measurements taken in a real urban multipath environment. A T/2 fractionally-spaced equalizer was used at the receiving end. Our computer simulations demonstrated that Stop and Go, Benveniste-Goursat, and optimal Bussgang algorithms have relatively low MSE property. CMA shows faster convergence property than any other of Bussgang type algorithm.
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김형석,최상방 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, C Vol.c34 No.2
Reconfiguration of a memory array using spare rows and columns has been known to be a useful technique to improve the yield. When the numbers of spare rows and scolumns are limited, respectively, the repair problem is known to be NP-complete. In this paper, we propose the reconfiguration algorithm for an array of memory cells using faulty cel clustering, which removes rows and columns algrithm is the simplest reconfiguration method with the time complexity of $O(n^2)$, where n is the number of faulty cells, however the repair rate is very low. Whereas the exhaustive search algorithm has a high repair rate, but the time complexity is $O(2^n)$. The proposed algorithm provides the same repair rate as the exhaustive search algorithm for almost all cases and runs as fast as the greedy method. It has the time complexity of $O(n^3)$ in the worst case. We show that the propsed algorithm provides more efficient solutions than other algorithms using simulations.
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김형석,최종수,김성중,Kim, Hyong-Suk,Choi, Jong-Soo,Kim, Sung-Joong 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.11
다차원 시스템(multidimensional system)에 대한 정확한 모델링을 위해 “자율 분산 신경망(Self-organized Distirbuted Networks, SODN)”을 제안하였다. 제안한 신경망은 자율 신경망(Self-organized Networks)과 다수의 소규모 다층 신경망(Multilayer Neural Networks)이 조합되어 지역적 병렬 학습을 수행하는 부분 학습망으로서 학습 속도가 빠르고 학습의 정밀도를 높일 수 있으며 타 부분망 학습에서 문제가 되는 과다한 학습 메모리 소요와 학습되니 않은 영역에 대한 낮은 일반화능력 등의 문제가 보완된 새로운 신경망이다. 학습 실험 결과, 제안한 신경망은 기존의 다층 신경망과 RBF(Radial Basis Function) 신경망에 비해서 우수한 성능을 보였다. A new neural network structure called Self-organized Distributed Networks (SODN) is proposed for developing the neural network-based multidimensional system models. The learning with the proposed networks is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. The structure of the networks is combination of dual networks such as self-organized networks and multilayered local networks. Each local networks learns only data in a sub-region. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the proposed networks. The simulation results of the proposed networks show better performance than the standard multilayer neural networks and the Radial Basis function(RBF) networks.
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