In this paper, we have studies the images have been reconstructed by using combination of images which has been acquired by the variation of operating frequency. When inner images has been reconstructed, inner image has been superposition by surface state effect. In this case, image enhancement the phase object and enhance the contrast of inner image. In the result of the specimen for the round defect with 2mm diameter, for the types of the depth are 1.5mm, 2mm, 2.5mm, and 3mm, it has been show that the shape of defect has better than before this processing and phase contrast grow large twice. And we have constructed the acoustic microscope by using quadrature detector that is able simultaneously to acquired the amplitude and phase of the reflected signal. Father more we have studied the reconstruction method of the amplitude and phase images and the enhancement method of the defect images' contrast.
최근 동영상 압축 표준은 세밀한 움직임 정보를 확보하기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 예측 알고리즘을 사용하고 있다. 일반적인 동영상 부호화기에서 사용하는 공간 영역에서의 움직임 예측은 부화소 단위 움직임 예측을 위한 보간 기술의 적용으로 인한 계산량 증가 문제가 발생한다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 shifting matrix를 이용한 부화소 정밀도의 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서 shifting matrix 알고리즘을 사용함으로써 낮은 계산량으로 부화소 움직임 예측을 수행할 수 있었으며, 실험 결과 공간 영역에서의 움직임 예측 알고리즘에 비해 낮은 비트량과 높은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)을 제공함을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털영상 데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 디지털 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 영상의 특징과 인간시각시스템의 공간지각특성을 고려하여 비기시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 디지털 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
딥러닝은 객체인식 분야에서에서 강력하고, 강건한 학습 알고리즘이다. 딥러닝에서 자주 활용되고, 객체인식 분야에서 최고의 성능을 보여주는 네트워크는 Convolutional Neural Network(CNN) 이다. 숫자 필기 인식을 위한 MNIST 데이터셋를 CNN으로 학습하면 성능이 매우 뛰어나다. 이는 MNIST 데이터 셋의 숫자들이 중앙에 잘 정렬되어 있기 때문이다. 하지만, 실제 데이터들은 중앙에 정렬이 잘 되어있지 않다. 이러한 경우에 CNN은 이전과 같이 우수한 성능을 보여주지 못한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 FFT를 활용하여 이미지를 주파수 공간으로 변환하여 입력으로 주는 방법을 제안한다.
STAP(space-time adaptive processing) 알고리즘의 성능은 CUT(cell under test) 내의 간섭에 대한 공분산 행렬 추정의 정확도가 결정적 역할을 한다. STAP 데이터는 일반적으로 많은 배열 소자 및 사용된 다수의 송신 펄스에 의해 결정되는 2차원 데이터 구조를 가지고 있다. 그러므로 공분산 행렬 추정의 정확도를 높이기 위해서는 매우 많은 트레이닝 데이터가 요구된다. 본 논문에서는 수신된 적은 개수의 데이터를 공간주파수-도플러 평면으로 변환한 후 가상의 트레이닝 데이터를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 클러터 점유 위치를 이론적으로 유도하며 이에 근거해서 가상 트레이닝 데이터 생성 절차를 제시하고 STAP 시뮬레이션을 통해서 제시된 알고리즘이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
정규화된 파동장을 이용하는 탄성파 전파형 역산법은 기존의 전파형 역산법에서 필요로 하는 탄성파원 예측으로 인해 야기되는 잠재적인 역산오차를 피할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 전파형 역산법에 가중 평활화제약을 추가하여 분해능을 높였으며, 모든 주파수성분을 동시에 역산하지 않고 주파수 별로 순차적으로 역산하도록 수정하였다. 새로운 방법은 간단한 2 차원 단층모델에 적용하여 검증하였다. 가장 큰 개선점은 적분감도에 기초하여 결정한 가중계수를 모델변수에 도입한 점이다. 모델변수에 가중계수를 적용하면 평활화제약을 선택적으로 완화할 수 있기 때문에 영상화 재구성 시 잘못된 영상을 줄이는데 효과적이다. 다중 단일주파수 역산은 다중주파수 동시역산을 대치할 수 있으며, 특히 작은 주파수부터 먼저 사용하는 순차적인 단일주파수 역산은 계산효율면에서 유용하다.
본 논문은 길이 방향에 따라 단면적이 감소하는 경로와 증가하는 경로 2개가 존재할 경우 길이 방향에 따른 단면적 변화율과 경로의 길이에 의하여 특정 주파수에서 음파의 위상이 반대되는 현상이 발생하여 전달 경로 하단에서 해당 주파수의 소음이 상쇄되는 현상을 규명하였다. 단면적 변화를 고려한 1차 파동 방정식을 적용하여 매우 간단한 해석적인 해를 구하였으며, 원형 덕트 내의 속이 빈 콘 형상의 단면적 변화를 적용하여 실험적으로 검증하였다. 질량 효과에 의하여 필터링 주파수는 1, 2차 모드에서는 이론보다 더 낮은 주파수에서 결정되나, 3차 이상 고차 모드에서는 이론식으로 그 해당 주파수를 예측할 수 있다. 본 연구의 결과는 좁은 공간에서 덕트의 특정 소음의 주파수를 제거하여 음질을 개선할 필요가 있는 경우 이를 덕트 내부에 적용하는 콤팩트한 필터로 적용할 수 있다.
층류 비예혼합 분류 화염에서 다양한 주파수와 강도로 외부에서 유동장에 자극을 주었을 때 화염의 배출특성과 거동에 대해서 실험적으로 조사하였다. 먼저 일정한 관 공명 주파수에서 가진 강도를 가변시켜 난류화염 된 부상화염에서 질소산화물 배출 지수($EINO_x$)를 측정하였다. 또한, 가진 강도가 일정한 상태에서 주파수를 0 Hz에서 높은 주파수인 2 KHz까지 다양한 주파수 조건으로 가진된 한 경우에도 질소산화물의 배출지수를 측정하였다. 큰 가진 강도의 관공명 주파수로 가진된 경우 부상된 난류화염에서 $NO_x$ 배출 특성은 다음과 같이 크게 세 가지 형태의 특성을 보였다. Group I의 화염에서는 공간적인 섭동이 크며 비교적 화염길이가 길고 높은 $NO_x$ 배출 특성을 보였으며 Group II에서는 상대적으로 짧은 길이와 좁은 폭의 화염거동에 낮은 $NO_x$배출 특성을 보였다. Group III에서는 약간 긴 화염길이에 매우 큰 화염체적으로 상당한 높이까지 시ㆍ공간적으로 섭동이 큰 운동양태로 부상되는 거동과 가장 높은 $NO_x$ 배출 특성을 보였다.
본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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