https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/171440 Mon, 06 Apr 2026 08:54:03 GMT 2026-04-06T08:54:03Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/189317 Title: 양자 효과를 고려한 단채널 Surrounding-Gate MOSFET의 I-V 특성 모델링 Ewha Authors: 김지현 Abstract: 본 논문은 단채널 Surrounding-Gate (SG) MOSFET 소자의 게이트 전압에 따른 양자 효과를 분석함으로써 간단하고 정확한 전류-전압 (I-V) 모델을 제시하였다. 단채널 모델은 원통형 좌표를 기반으로 한 2차원 Poisson 방정식의 분석적인 해법을 기초로 하며 단채널 현상에 따른 potential 변화량을 전 동작 영역에서 반지름 (R) 방향에 따라 대칭적인 2차식이라고 가정한다. 단채널 현상에 따른 potential의 변화량을 유도한 후에는 silicon 표면에서 주어진 전압과 소자 parameter 등의 항으로 이루어진 최소값을 유도하고 I-V 모델에 적용하여 단채널 모델을 완성한다. 또한 SG MOSFET의 양자 모델을 구현하기 위해서 1차원 양자 우물에 따른 Schrödinger 방정식의 해를 유도한다. 특히, 양자 효과가 많이 나타나는 반전 영역을 고려하기 위하여 양자 우물 중 삼각형 우물에서의 양자 효과를 구현한다. 아울러 유도한 양자 효과에 따른 potential의 변화량을 고전 I-V 모델에 적용하여 양자 모델을 완성한다. 제시한 단채널 모델과 양자 모델을 이용하여 다양한 게이트 길이 (Lg)와 R에 따른 electrostatic potential과 전류의 변화를 조사하였다. 그 결과 제시한 모델은 전 동작 영역 (선형, 포화, 문턱전압 이하)에서 모두 유효하며, fitting parameter없이 소자 시뮬레이션 결과와 잘 일치한다.;In this paper, we present a compact model of gate-voltage-dependent quantum effects in short-channel surrounding-gate (SG) metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs). We based the model on a two-dimensional (2-D) analytical solution of Poisson’s equation using cylindrical coordinates. The model employs a simple parabolic potential approximation for the body potential in the coordinate normal to the interface in the all regions of operation. Making use of these potentials, the minimum surface potential can be obtained as closed form expression in terms of various device parameters and applied voltage. Schrödinger’s equation was solved analytically for a one-dimensional (1-D) quantum well to include quantum effects in the model. The model takes into account quantum effects in the inversion region of the SG MOSFET using a triangular well. The quantum effect which includes the potential shift is applied through some modifications to the classical model. We used the model to investigate the electrostatic potential and current sensitivities of various gate lengths (Lg) and radii (R). It is valid for all the operation regions (linear, saturation, subthreshold) and traces the transition between them without fitting parameters, being ideal for the SG MOSFET. We show that the new model is in excellent agreement with the device simulation results in all regions of operation. Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/189317 2012-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/190902 Title: Statistical methods for blind restoration of images acquired under nonuniform illumination and blurred by spatially variant point spread function Ewha Authors: 이한아 Abstract: 불균일 조명, 블러 (blur), 잡음과 같이 다양한 열화 요인으로 훼손되어 있는 획득 영상 g(x,y)로부터 원 영상 f(x,y)를 추정해내기 위해서는 획득 영상에 가해진 열화 요인들, 즉 불균일 조명, 블러, 잡음 성분을 정확히 분석하고 이를 추정하는 작업이 선행되어야 한다. 그러나 이들 열화 요인들을 동시에 모두 정확히 추정하기란 다루기 쉽지 않은 복잡한 문제이다. 따라서 본 논문에서는 우선 블러 커널이 h(x,y)=δ(x,y)인 경우에 불균일 조명 성분인 s(x,y)를 추정하는 방법에 대해 연구하였다. 그리고 이와는 반대로 불균일 조명 성분이 s(x,y)=c인 균일한 조명이 가해진 경우에 있어서, 공간 변이적인 블러 커널 h(x,y)를 추정하는 문제, 즉 공간 변이적 블라인드 디컨볼루션 (space-variant blind deconvolution) 방법에 대해 연구하였다. 획득 영상 내에 불균일 조명 성분을 보정하기 위한 연구로 영상의 밝기값이 두 가지로 제한된다는 사전 정보를 활용할 수 있는 일반적인 이진 영상에 대해 불균일 조명을 보정할 수 있는 방법을 연구하였다. 벌칙화된 비선형 제곱법 (penalized nonlinear squares) 기반의 목적함수를 제안하여, 영상의 이진성 (binariness) 과 불균일 조명의 공간적 거칠기 (roughness) 를 고려한 불균일 조명 보정이 이뤄질 수 있도록 하였다. 기존 불균일 보정 방법에 비하여 더 나은 정확성을 보이며, 수렴 속도 면에서도 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 불균일 조명 성분이 존재하는 획득 영상의 데이터 량이 매우 방대할 경우, 예를 들어 위상차 현미경 등으로 획득한 세포 영상의 3차원 스택 등과 같이 불균일 조명을 보정해야 할 데이터 량이 많은 경우, 앞서의 벌칙화된 비선형 제곱법에 기반한 방법은 기존의 엔트로피 기반의 보정 방법에 비해서는 나은 성능과 속도개선을 보이고 있으나 파라미터 값 설정이 까다롭고 여전히 연산시간이 많이 요구되는 등의 난점이 존재한다. 또한 영상의 밝기값이 두 가지로 제한된다는 사전 정보를 활용할 수 없어 적용이 어렵다. 따라서 불균일 조명 보정을 보다 고속으로 수행하면서도 일반적인 불균일 조명 영상에 대해서도 만족할만한 보정 결과를 보이도록 하는 방법론으로 히스토그램 (histogram) 기반의 영상 대비 향상의 관점에서 불균일 조명 보정 방법에 대해 연구하였다. 불균일 조명 성분이 s(x,y)=c인 균일한 조명이 가해진 경우에 있어서, 공간 변이적인 블러 h(x,y)가 발생한 단일 영상을 복원하는 문제, 즉 단일 영상을 기반으로 한 공간 변이적 블라인드 디컨볼루션 (space-variant blind deconvolution) 방법에 대해 연구하였다. 공간 변이적 디컨볼루션 문제를 풀기 위해 영상 전체 영역을 겹침 (overlapping) 이 존재하는 영역 패치 (patch) 별로 나누고, 원 영상과 블러 커널들을 추정하면서도 각 개별 영상 패치 별로 찾은 블러 커널들이 상호 영향을 주어 최적의 블러 커널들로 바뀔 수 있도록 허용하는 공간 변이적 블라인드 디블러링 프레임워크 (blind deblurring framework) 를 제시하였다. 기존 방법과의 비교평가를 통해 제안하는 방법의 성능을 확인하였고, 제안하는 방법이 boundary artifact를 줄이면서도 공간 변이적 블러를 제거하는 데 효과적임을 확인하였다.;Acquired images are often degraded by the multiple factors, such as nonuniform illumination, blur, and noise, etc. In order to estimate the true latent image from the degraded image, one needs to analyze and estimate nonuniform illumination, blur, and noise accurately. However, it is not an easy task to simultaneously estimate the degrading factors since it is an ill-posed problem where the degrading factors are correlated each other. Thus, in this investigation we firstly focus on the development of the nonuniform illumination correction method when blur kernel is a delta kernel. Also, in the case of the uniform illumination, the space-variant blind deconvolution is studied. To compensate the nonuniform illumination presented in the acquired image, a method for correcting the effect of nonuniform illumination in bi-level image is proposed. Since bi-level images consist of only two intensity values, we are able to incorporate a priori information about the true image. The proposed method is based on a penalized nonlinear least squares objective function that measures the binariness of an image and the roughness of illumination. In simulations and experiments, the method showed better accuracy and speed than the conventional entropy-based method. When the amount of observations which have nonuniform illumination is huge, for example in the case of microscopic images acquired by phase-contrast microscope for live cell analysis, long computational time can be bottleneck for real-time nonuniform illumination correction application. Although the above penalized nonlinear square method performs better than the conventional entropy-based method in terms of accuracy and speed, it is limited only for bi-level images and is still difficult to select optimal parameter values. Therefore, to make fast correction of nonuniform illumination possible, the nonuniform illumination correction method based on contrast enhancement of histogram is proposed. Lastly, in the case of the uniform illumination is applied in the acquired image, the restoration problem of spatially varying blurred single image is studied. In other words, the method for single image based space-variant blind deconvolution problem is proposed. In the proposed method, the entire image is divided into several overlapped sub-regions. While blur kernels and the latent true image are estimated in each sub-regions, the proposed method allows the blur kernels to change considering the similarity of adjacent blur kernels under the Generalized Expectation framework. In simulations and experiments, spatially varying blurred images are restored by using the proposed method. The proposed method does not require segmenting the image regions where point spread functions are assumed to be identical and does not generate boundary artifacts which were the drawback of the previous methods. Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/190902 2012-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/190901 Title: 프로젝터 영상의 기하학적 왜곡과 번짐 현상 보정 Ewha Authors: 박준희 Abstract: 프로젝터 기기의 기술 발전과 실용화에 따라 프로젝터의 수요가 증가되고 활용 범위가 확대되고 있다. 일반적으로 프로젝터 영상을 투영하기 위한 투영면은 고정되어 있고, 평면이며, 초점이 맞은 상태로 사용한다. 그러나 프로젝터의 다양한 사용으로 인해 투영면이 평면이 아닐 수 있고, 움직일 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 프로젝터 영상을 비이상적인 투영면에 투영하는 경우 발생하는 투영 영상의 기하학적 왜곡과 번짐 현상을 보정하고자 한다. 카메라로 투영 영상을 취득하여 왜곡을 측정하고 이를 보정하여 비이상적인 투영면에 투영한 영상이 입력영상과 동일하게 보여지도록 하는 것이 목적이다. 이를 위해 렌즈 왜곡 보정, 곡면 투영면의 변화에 따른 기하학적 왜곡 보정, 투영면과 프로젝터와의 거리에 따른 초점 번짐 현상 보정에 관한 연구를 하였다. 렌즈의 왜곡 보정을 위해 이상적인 좌표만을 사용하는 왜곡 모델에 대해 제안하였고, 곡면 투영면의 변형에 따른 기하학적 왜곡을 보정하기 위해 선형 근사해를 제안하였다. 프로젝터와 투영면의 거리에 따라 생기는 번짐 현상을 보정하기 위하여 얇은 렌즈 모델로부터 거리에 따른 프로젝터의 점확산함수의 계수를 모델링하였다. 제안한 렌즈 왜곡 보정 방법을 이용하여 왜곡 보정 영상을 만드는 시간을 단축시켰다. 제안한 선형 근사해 방법은 기존 방법으로 투영면의 정보를 다시 구하는 것에 비해 계산량이 감소할 뿐만 아니라 실시간으로 구현이 가능하다. 제안한 점확산함수의 계수 모델링의 타당성을 실제 영상을 측정하여 확인하였고, 곡면 투영면에서의 기하학적 왜곡과 초점 번짐 현상을 동시에 보정하는 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보여주었다. 프로젝터 영상의 기하학적 왜곡과 번짐 현상을 동시에 곡면 투영면을 통해 효과적으로 보정한 기존 연구는 없으므로 이에 본 연구의 의미를 찾을 수 있다.;Video projector technology is used widely in many aspects of life for its cost effective implementation of large projection surface display. Generally, existing fixed projectors have an ideal environment where projection surfaces are planar and projectors are in focus, whereas, for various uses of mobile projectors, projection surfaces are not planar and projectors are not stably anchored. In this paper, we propose several correction methods of geometric distortion and defocus for projected images on non-ideal projection surfaces. To offer distortion-free images on non-ideal projection surfaces, a camera captures the projected image; we estimate the distortion and correct it. To correct it, we studied lens distortion correction, the compensation method for image distortion resulting from variation of the quadric projection surface, and the correction of image blur due to defocusing caused by a change in distance from the projector to the projection surface. This paper proposes a fast and efficient mapping method for lens distortion correction, and a linear solution of compensating for image distortion resulting from the variation of the quadric projection surface. To correct for image blur due to defocusing caused by varying distance from the projector to the projection surface, we derive the blur model using the thin lens model. We can reduce computation time and maintain high accuracy using our proposed lens distortion correction method. The proposed linear solution method is simpler and faster than remeasuring the 3D projection surface matrix. We tested the validity of our proposed blur modeling from real images. We verified the proposed algorithm from experiments when the projection surface is curved; we compensated for the defocus using space varying PSF and corrected the geometric distortion at the same time. To the best of our knowledge, no previous work has addressed the geometric distortion and defocus correction of the quadric projection surface at the same time, therefore our study is meaningful. Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/190901 2012-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/189433 Title: Contourlet 변환과 Hidden Markov Model을 이용한 Poisson-Gaussian 영상 잡음 감소 Ewha Authors: 양세정 Abstract: With dramatic increase of spatial resolution of image sensors, the number of photon collected at each pixel has decreased. Thus, the influence of the Poisson noise, which is signal dependent, has become prominent over signal independent Gaussian noise. Especially, a host of image systems such as fluorescence microscopy and astronomical applications can detect a limited number of photons due to various physical constraints. The images acquired under these conditions have low-SNR including signal dependent noise. A number of researchers have developed denoising algorithms to enhance image qualities. However, most of research assumes that noise has Gaussian probability distribution which is signal-independent. In this paper, I propose noise reduction algorithms for noisy images which can be modeled as a combination of Poisson and Gaussian probability distribution. To remove noise, it is essential to separate noise from the true image, which is hard in the image domain. Therefore many denoising algorithms have been performed in frequency domain. Wavelet transformation (WT) is widely used in noise reduction, because it has properties of spatial domain and frequency domain simultaneously. However, WT cannot represent smooth contours compactly, while it is good at isolating discontinuities at edge points. To overcome the drawback, new transforms such as contourlet have been developed. Contourlet transformation provides the information of the directional components in images as well as dividing images into high and low frequency components using Laplacian pyramid (LP) filter and directional filter bank (DFB). Thus the proposed algorithm adopts contourlet transformation instead of WT. I also apply Hidden Markov Models (HMMs) for efficient noise reduction with a modeling framework that neatly describes the horizontal and vertical dependencies which are the properties of transform coefficients of natural images. The HMM algorithm adopts an independent mixture model to match the non-Gaussian nature of the wavelet coefficients and hidden Markov models to characterize the key dependencies between the wavelet coefficients. Furthermore, this method estimates optimal HMM parameters using expectation maximization (EM) algorithm and performs noise reduction with Bayesian estimation. In this paper, an effective denoising algorithm for Poisson-Gaussian noise is proposed using contourlet transformation. We supplement cycle spinning and Wiener filtering to achieve further improvements. We finally show experimental results with simulations and fluorescence microscopy images and demonstrate improved performance of the proposed approach through extensive comparisons with state-of-the-art techniques.;영상 센서의 해상도가 기하급수적으로 증가하면서 화소 하나당 수집되는 광자의 수가 감소하여 신호 의존적인 Poisson 잡음의 영향이 커지게 되었다. 특히 형광 현미경이나 천체 망원경 등의 많은 영상 기기들이 다양한 물리적 제약에 의해 적은 수의 광자만이 수집된다. 이와 같은 환경에서 취득되는 영상은 신호 의존적인 잡음이 포함된 낮은 SNR을 가지게 된다. 영상 잡음을 제거하기 위한 후처리 과정으로 여러 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구에서 잡음을 신호와 독립적인 Gaussian 분포로 가정하고 있다. 본 연구에서는 형광 현미경 영상과 같이 영상잡음이 Poisson 분포와 Gaussian 분포의 합으로 모델링 되는 영상의 잡음 감소 방법에 대하여 연구하였다. 잡음을 제거하기 위해서는 획득한 영상으로부터 원본의 영상과 잡음을 따로 분리해야 한다. 영상 도메인에서 이를 분리하기는 어렵기 때문에, 주파수 영역에서 잡음을 제거하려는 연구가 이루어져 왔다. 웨이블렛 변환은 주파수 영역과 공간 영역 특성을 동시에 지니고 있어서 영상 잡음 감소에 널리 사용되고 있다. 그러나 웨이블렛은 모서리 점에서의 불연속성은 잘 표현하나 곡선의 윤곽선을 충분히 반영하지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 contourlet 변환과 같은 새로운 알고리즘들이 개발되었다. Contourlet은 Laplacian Pyramid (LP) 필터와 Directional Filter Bank (DFB)를 사용하여 영상을 고주파와 저주파로 나눌 뿐만 아니라 영상의 방향성분의 정보를 제공하는 장점이 있다. 또한 본 연구에서는 웨이블렛 계수들 간의 특성인 수평적 의존성과 수직적 의존성을 잘 모델링하여 잡음 제거를 효과적으로 수행하기 위하여 hidden Markov model (HMM)을 적용하였다. HMM 알고리즘은 웨이블렛 계수의 non-Gaussian 특성을 반영하기 위해 independent mixture 모델을 사용하고 계수들 간의 의존성을 표현하기 위해 hidden Markov chain과 hidden Markov tree를 사용한다. 그리고 expectation maximization (EM) 알고리즘을 이용하여 HMM 매개 변수를 찾고 Bayesian 추정법으로 잡음 감소를 수행한다. 본 논문은 기존 웨이블렛 기반의 HMM 알고리즘을 contourlet 기반으로 바꾸고 Poisson-Gaussian 잡음 추정 방법을 이용하여 Poisson-Gaussian 잡음에 대해 효과적으로 잡음을 감소시키는 방법을 제안하였다. 성능을 더욱 향상시키기 위해 cycle spinning과 Wiener filtering을 추가하여 그 효과를 향상시켰다. 여러 실험 영상들에 대해 Poisson-Gaussian 잡음의 강도와 비율을 달리하여 실험하였고, 기존의 최신 기술과 비교하여 low-count 영상들에 대해 효과적임을 입증하였다. 또한 형광 현미경으로 촬영한 실제 low-count 영상의 잡음 제거 성능이 우수한 것을 확인하였다. Sat, 01 Jan 2011 00:00:00 GMT https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/189433 2011-01-01T00:00:00Z