본 논문은 기지국들로부터 단말기로의 TDOA(Time Difference of Arrival) 성분을 기반으로 한 무선측위 기법의 성능향상에 영향을 미치는 다중경로의 최초 도착 시간 지연 성분을 정밀하게 취득하기 위한 고해상 채널 추정 기법을 소개한다. 제안된 고해상 채널 추정 기법은 3GPP에서 공용 파일럿 신호의 수신 자기 상관 함수 특성을 주파수 영역상에서 샘플링하고 Hermitian Toeplitz 성질을 만족하는 행렬을 구성하여 이에 대한 벡터 영역상의 분석을 거쳐 시간 지연 성분들을 정밀 추정하게 된다. 본 논문에서 시뮬레이션을 통하여 제안된 고해상 채널 추정 기법을 수정 CODIT 모델을 바탕으로 3GPP에서 고려되는 PR-IPDL(Pseudo Random-Idle Period Downlink)과 TA-lPDL(Time Aligned-Idle Period Down-link) 무선 측위 기법에 적용하여 무선 측위 성능을 체계적으로 분석한다.
본 논문은 기지국들로부터 단말기로의 TDOA(Time Difference of Arrival) 성분을 기반으로 한 무선측위 기법의 성능향상에 영향을 미치는 다중경로의 최초 도착 시간 지연 성분을 정밀하게 취득하기 위한 고해상 채널 추정 기법을 소개한다. 제안된 고해상 채널 추정 기법은 3GPP에서 공용 파일럿 신호의 수신 자기 상관 함수 특성을 주파수 영역상에서 샘플링하고 Hermitian Toeplitz 성질을 만족하는 행렬을 구성하여 이에 대한 벡터 영역상의 분석을 거쳐 시간 지연 성분들을 정밀 추정하게 된다. 본 논문에서 시뮬레이션을 통하여 제안된 고해상 채널 추정 기법을 수정 CODIT 모델을 바탕으로 3GPP에서 고려되는 PR-IPDL(Pseudo Random-Idle Period Downlink)과 TA-lPDL(Time Aligned-Idle Period Down-link) 무선 측위 기법에 적용하여 무선 측위 성능을 체계적으로 분석한다.
본 논문에서는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라는 $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부와 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 & ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 1200만 화소의 영상효율, $360^{\circ}$ 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.
초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.
달 탐사용 고해상도 스테레오 카메라의 임무는 달 궤도선 및 착륙 선에 탑재되어 달 표면의 3차원 지형정보를 제공하는데 있다. 이를 통해, 달 착륙 후보지를 탐색하고 착륙 시에는 달 표면 근접에 따른 근거리 입체영상을 실시간으로 제공하여 정확한 지점에 착륙이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 달 탐사선에 탑재되는 달 탐사용 고해상도 카메라 개발을 위한 지상모델인 다기능 스테레오 카메라를 활용하여 고해상도 스테레오 카메라에 요구되는 임무를 검증하고 결과를 분석하기 위해 지상검증 및 분석 시스템을 제안하였다. 지상검증 및 분석 시스템은 임무 검증을 위한 임무검증항목과 시험계획을 제공하며, 시험 수행 후 결과를 분석하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 달 지형과 유사한 지역을 대상으로 지상 임무항목시험 계획을 세우고, 항공촬영을 통해 스테레오 영상을 획득하였다. 분석장치를 통해 스테레오 영상으로부터 영상을 보정 및 매칭 후 수치표고모델(DEM)을 추출하고 3차원 영상을 생성하여 결과를 분석하였다. 달 탐사용 고해상도 카메라에 요구되는 임무수행항목이 검증되었고, 스테레오 영상을 처리할 수 있는 지상처리분석 시스템이 확보 되었다.
위성탑재 시스템은 일반 시스템과는 달리 열악한 우주환경으로 인하여 구현상 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 위성탑재 고해상도 합성개구레이다(SAR: Synthetic Aperture Radar)의 광대역 신호의 생성 및 처리 요구사항을 만족시키며 최소의 하드웨어로써 구현 가능한 ?V 스티칭 세그멘테이션(Chirp Stitching Segmentation) 기법을 이용하여 이에 적합한 송 수신부 하드웨어 및 운영 프로그램을 설계하고 구현하였다. Top-Down 방식의 설계 개념을 도입, 하드웨어는 장치(Equipment), 모듈(module), 회로(circuit)의 단계로, 소프트웨어는 SR(Software Requirement), AD(Architecture Design), DD(Detailed Design)의 단계별로 설계 요구조건을 마련하고 이를 만족하도록 설계, 구현하였다. 구현된 하드웨어의 동작을 확인하기 위해 두 개의 42.5MHz 신호로부터 두 배의 대역폭을 갖는 85MHz 신호를 생성 및 처리하였으며 동작을 확인하여 본 시스템이 고해상도 위성탑재 SAR에 적용 될 수 있음을 보였다.
탄소나노튜브의 전자방출 특성을 활용하면 저전압으로 냉전자를 빠른 스위칭 속도로 전자를 용이하게 제어가 가능하다. 이로 인한 고성능 엑스선 소스를 이용하여 의료영상진단과 보안검색 분야에서 많이 사용될 것으로 예상이 된다. 본 연구에서는 고성능 탄소나노튜브 기반 엑스선의 미소초점 형성을 위한 전자 방출 시뮬레이션을 실시하였다. 3극관(애노드, 게이트, 캐소드)에서 2개의 포커싱 전극을 추가한 5극선관의 전자방출 궤적에 대한 시뮬레이션을 진행하였다. 3극관을 구성하여 애노드와 게이트에 일정 전압을 정해준 후, 2개의 포커싱 전극의 전압, 포커싱 전극간의 거리, 그리고 포커싱 전극의 내부직경을 조절함으로써 애노드 상에서의 전자의 초점이 작아지는 것을 알 수 있었다. 마이크로 포커스 엑스레이 소스는 의료영상진단에 있어서 고해상도 의료기기로의 응용이 가능하다.
본 연구에서는 우주에서 가시광 영역으로 지구의 지표면을 고해상도로 촬영하는 위성탑재카메라를 위한 복사에너지 신호량을 모델링하였다. 복사에너지 모델링은 광원으로서의 태양과 지구대기 및 지표면 반사도, 카메라의 특성 등을 포함하며 최종 계산 결과는 광전자카메라의 광검지기에서 생성되는 전자의 수로 나타난다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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