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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박소현 (서울과학기술대학교) 이계민 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
665 - 668 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

머신러닝을 이용한 회전변조시준기(RMC) 영상화 알고리즘 개선
박소현 2019.01 학위논문

2018

Non-Local Means을 이용한 회전 변조 시준기 영상화 알고리즘 개선
박소현 ,  이계민 전자공학회논문지 2018.11 학술저널
Convolutional Neural Network(CNN)을 이용한 회전 변조 시준기(RMC) 영상화 알고리즘
박소현 ,  이계민 대한전자공학회 학술대회 2018.06 학술대회자료

2017

Non-local Means을 이용한 회전 변조 시준기(RMC) 영상화 알고리즘 개선
박소현 ,  이계민 대한전자공학회 학술대회 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Rotating Modulation Collimators(RMC) is a indirect imaging device for estimating radiation sources. A new RMC image reconstruction algorithm proposed in this paper uses Convolutional Neural Network (CNN). it solves RMC imaging by simplifying reconstruction into classification to focus on accurately detecting the location of the source. In addition, the simulation show that the proposed algorithm has higher improved results compared to the baseline algorithm.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Baseline 알고리즘
Ⅲ. 제안하는 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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