Boundary estimation of two-phase systems in EIT using neural network : EIT에서 신경망을 이용한 이상시스템의 경계
저자
발행사항
Daegu : The Graduate School of Kyungpook National University, 2004
학위논문사항
Thesis(doctoral)-- The Graduate School of Kyungpook National University : Department of Electronics, major in Control and Instrumentation 2004. 8
발행연도
2004
작성언어
영어
주제어
KDC
559.96 판사항(4)
DDC
629.89 판사항(22)
형태사항
ii, 114p. : ill. ; 27cm.
일반주기명
Bibliography: p. 105-111
소장기관
전기 임피던스 단층촬영법 (electrical impedance tomography)은 도전율, 정전용량 등 서로 다른 전기적 특성으로 이루어진 물체주변에 특수하게 제작된 전극을 배치하고, 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 전압을 물체경계에서 측정한 후 이들 측정치를 바탕으로 복원알고리즘을 이용하여 물체내부의 전기적 특성분포를 재구성하는 것이다. 물체내부는 유한요소법에 의해 작고, 많은 요소로 나눈다. 일반적인 전기적 특성분포는 이 고정된 요소에 의해 복원된다. 각각의 요소에 의해 추정되는 전기적 특성분포는 이웃하는 요소에 영향을 주어 복원되는 영상이 퍼지는 효과가 발생한다. 이 확산효과는 표적의 경계추정을 어렵게 한다. 이 문제를 극복하기 위하여 경계추정에 관심을 가진다. 예를 들어 소금물에 거품이 발생하는 경우, 화학반응, 핵융합로 등은 두 가지 저항률을 가진다. 따라서 영상의 저항률 분포 보다는 발생하는 표적의 크기, 위치, 형태 등에 관심을 가진다. 이와 같은 시스템을 이상시스템 또는 이상유동장이라 한다.
일반적인 이상시스템의 경계추정을 위한 방법들은 표적의 위치와 표적의 수를 어느 정도 알고 있다고 가정하고, 초기 가정위치를 실제 표적의 위치에 가깝게 설정하여, 추정 수렴시간을 줄인다. 하지만 표적의 위치와 계수에 대한 사전정보를 가진다는 것은 실제로 불가능하다. 또한 경계를 복원하기 위한 복원알고리즘은 많은 계산시간을 필요하고, 노이즈에 약한 특성을 가진다.
본 논문은 EIT 방법을 이용하여 이상유동장 시스템의 경계추정을 위한 효과적인 복원방법들을 제안한다. 첫 번째 방법은 표적의 개수에 대한 사전정보를 계산함으로서, 초기 사전정보가 없이도 경계추정이 가능하도록 하였다. 이것은 추정성능이 탁월한 뉴턴랍슨 방법을 이용하여 임피던스 분포를 찾는 일반적인 EIT문제를 해석하고, 이때의 복원영상을 이용하여 생성물질의 개수와 초기 위치, 크기 등의 사전정보를 계산한다. 그리고 일반적인 경계추정해석을 통하여 표적의 정확한 형태를 찾는다. 따라서 표적의 초기위치를 표적에 가깝게 두어 수렴시간을 줄일 수 있다.
두 번째 방법은 노이즈에 견실한 신경망을 이용하여 물질의 경계추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 mNR에 비해 주어진 정보에 대한 계산량을 줄여 추정시간을 줄이고, 노이즈에 강한 특성을 가진다. 그리고 표적의 초기위치에 상관없이 표적을 추정한다. 본 논문에서는 퓨리에계수와 계산되는 전압 사이가 매우 비선형적이므로, 비선형 시스템에 효과적인 다층신경망을 사용한다. 사용된 다층신경망의 입력은 표적의 측정전압의 변화를 사용하고, 출력은 표적을 표현할 수 있는 퓨리에계수의 변화를 설정한다. 본 논문에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 영상복원 성능을 검증한다.
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