신호처리특강

이 과목에서는 몇 가지 의료영상시스템과 여러 영상처리 기법을 기반으로 하는 의료영상 관련 응용분야에 대해 다룬다. 주제로는 영상 재구성 알고리즘, X선 단층촬영기, 단광자 방출 단층촬영기, 양전자 방출 단층촬영기, 자기공명영상장치, 초음파 영상장치와 관련 후처리 기법들이다.

인간다운 인지시스템을 위한 두뇌에서의 인지정보처리 메카니즘과 이의 계산모델을 다룬다. 먼저 신경정보가 두뇌에서 어떻게 표현되는지 살펴본 후, 이를 바탕으로 감각, 주의, 사회성, 기억, 학습, 추론 및 문제해결 등 주요 인지기능의 계산모델을 다룬다.

표본주파수가 다른 다표본신호처리에 대한 전반적인 이론과 실제 응용분야에 대하여 소개한다. 구체적으로는 표본감소, 표본확대, 다표본 필터뱅크의 이론과 설계방법, 웨이브릿 변환 등에 대하여 공부하고 이의 응요에 대해서도 알아본다.

이 과정에서는 정지영상 및 동영상의 내용을 이해하기 위한 이론과 방법론에 대해 공부한다. 여러 가지 패턴인식 기법들이 소개되고 그들을 영상 이해에 적용하는 방법에 대해 설명한다.

본 과목에서는 광학 영상으로부터 유용한 정보를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 다양한 방법론의 원리와 응용을 다룬다. 구체적 주제는 (1) 영상 취득에 관한 기하학적 및 측광학적 모델, (2) 영상으로부터 유용한 특징정보를 얻어내는 방법, (3) 다중 영상 분석을 통해 3차원 구조를 알아내는 방법, (4) 영상 분할 및 추적 등 중간 단계의 비전 기술 및 (5) 궁극적인 물체 인식 방법론의 다섯 부분으로 구성된다.