지금까지의 힐버트 변환은 대부분 코히어런트 이미징에서만 활용되어 왔을 뿐 인코히어런트 이미징에 대해서는 그 적용이 미비했다. 본래의 광원 영역에서는 인코히어런트 물체의 힐버트 변환이 일정하게 중첩되는 문제가 발생하기 때문이다. 본 논문에서는 음이 아닌 강도(intensity) 분포 함수의 합성을 수행함으로써 인코히러언트 이미징의 문제점을 보완한 two-pupil 시스템을 적극 활용하여 코히어런트 이미징 대비 낮은 노이즈 특성, 물체의 위상 변화에 대한 강건함, 유연한 필터의 설계 등의 장점을 극대화한다. 제안하는 이미징 방식은 공간영역에서 광학 전달 함수를 분할하여 필터링한 후 인코히어런트 물체의 힐버트 변환을 수행한다. 이를 바탕으로 광학 시스템에서의 두 pupil을 수학적으로 분석하고 디자인하여 two-pupil 광학 헤테로다인 스캐닝 시스템을 구현할 수 있다. 모의실험을 통해 제안하는 시스템을 바탕으로 2-D 홀로그램을 도출함으로써 인코히어런트 이미징에서도 힐버트 변환의 적용이 유효함을 확인할 수 있다. 또한 복소홀로그램의 복원을 통해 힐버트 변환만을 이용한 홀로그램에 비해 공간 영역에서 선명도가 개선된 홀로그램 영상도 획득할 수 있다.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는, 움직이는 영상을 충돌방지 시스템에 의해 검출한다. 이런 영상의 노이즈는 평균 필터로 제거시킨다. 그리고, 이진 차 영상을 이용하여 움직임이 감지되었을 경우에는 라벨링과 투영방법에 의해 움직임 영역만 정확히 추출하였다. 그 후에 시스템의 추적모드에 의해서 이미지가 천천히 움직일 경우 추적창의 중심은 이전 프레임의 추적창으로부터 이동한다. 그리고, 추적 창은 추적모드와 탐지모드로 나누고, 차 영상 데이터의 대차 상관 값에 의해 결정하였다. 탐지모드는 외란에 의한 에러를 감소하기 위해서 탐지-시간 값의 비교로 추적단계를 계속 진행할 것인지 아닌지를 결정하였다. 이와 같은 움직이는 영상의 탐지와 추적을 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문은 높은 품질 SR 이미지를 획득하기 위해 국소 그라디언트를 기반으로 적응형 보간법을 이용하는 SR 방법을 제공한다. 이 방법에서, 내삽 화소와 인접하는 유효한 화소 사이에 거리는 국소 그라디언트 특징을 이용하여 고려되며, 보간 계수는 LR 이미지의 국소 그라디언트를 고려한다. 픽셀의 국소 그라디언트는 더 작을수록, 그리고 메디안 필터는 보간된 HR 이미지의 블러링과 노이즈를 감소시키기 위해 적용된다. 실험 결과는 특히 이미지의 에지 부분에서, 다른 방법과 비교하여 제안된 방법의 유효성을 보여준다.
PD(Partial Discharge) signal have the range from several kHz to several GHz. External noises don't give any interference to discerning PD signals with high frequency bandwidth between several hundreds MHz to several GHz but, in the range between several decades kHz to several MHz, are big obstacles to prevent from discriminating PD signals. Therefore, selecting appropriate filter to decrease the influence of noise is important problem. PD signals have the characteristics both short duration and non-continuous pulse train. For separating PD signals from External noises, some different filtering methods different from conventional ones are needed and wavelet filtering method was convinced to be suitable filtering method in various investigations. This paper has simulated PD signal and various noises and investigated the influences for the performance of wavelet filter by varying the components relative to designing of wavelet filter and constructed suitable one. For the purpose of convincing the performance of wavelet filter, real PDs were produced in needle to plane electrode structure. This small PD signal was mixed with external noises and filtered with wavelet filter. We have obtained apparent PD signals and noises are well suppressed by wavelet filter.
블로그나 SNS 피드 등의 소셜 리뷰는 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 반영한 키워드를 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있으며, 최근 트렌드를 반영한 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많다. 이들 단어는 사전에 포함되어 있지 않아 기존 형태소 분석기가 잘 인지하지 못하는 경우가 많으며, 동시에 상당한 처리 시간이 소요되어 키워드 분석 결과를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 응집도 점수 개념을 기반으로 소셜 리뷰로부터 키워드를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 응집도 점수는 단어의 빈도수를 기반으로 계산되어 별도의 사전이 필요없다는 장점이 있으나, 띄어쓰기가 되지 않은 입력 데이터에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 단어 트리 구조를 이용하여 기존의 응집도 점수 계산 방법을 개선한 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 15.5%의 오류율을 보이는 동시에, 1,000개의 리뷰를 처리하는데 0.008초 정도 소요됨을 확인하였다.
본 연구에서는 기존의 열영상 측정 장치에 비해 위상잠금기법을 채용한 열영상 측정 장치의 온도분해능이 얼마나 향상될 수 있는지를 평가하기 위해 흑체시스템과 마이크로 레지스터 시편을 이용한 실험을 수행하여 개선된 온도분해능을 확인하였다. 일반적으로 적외선 열영상 측정 장치의 노이즈 수준 또는 온도분해능은 연속적으로 측정된 열영상의 픽셀별 온도의 평균과 각각의 측정값의 편차에 대한 제곱의 평균으로 정의되는 잡음등가온도차(noise equivalent temperature difference, NETD)라는 척도를 이용하여 평가되고 있다. 하지만 위상잠금 열영상 기법을 적용하면 더욱 편리한 방법을 이용할 수 있는데 이는 측정된 열영상 신호의 위상과는 무관한 온도의 진폭에 관한 정보를 이용하는 것이다. 연구결과를 통해 알 수 있듯이, 위상잠금 기법을 적용하게 되면 측정된 신호의 온도분해능 성능을 보여주는 잡음등가온도차가 크게 향상되었으며 이는 위상잠금기법이 내부적으로 수행하는 평균화 작업과 필터링 기능 때문인 것으로 판단되고 있다.
본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.
명시적 유한요소법은 비선형성이 많은 대형 문제를 푸는 데는 꼭 필요하지만 종종 그 결과의 해석에 있어서는 어려움이 수반된다. 특별한 경우, 가속도의 과도응답은 극심한 불연속, 과도한 노이즈 또는 앨리어싱이 발생하여 평가가 불가능할 때도 있다. 본 논문에서는 유한요소법의 명시적분에 의한 과도응답 및 응답스펙트럼의 새로운 후처리기법을 제안한다. 해석기에 의한 가속도 거동의 수치적인 에러를 제거하고 물리적인 가속도를 추출하기 위하여 가우스커널을 이용하는 평활화법을 제안하였다. 이 평활화는 신호처리 필터링 기법과 같이 복잡한 주파수에 대한 고려가 없이도 속도에 대한 결과와 응답스펙트럼을 참조함으로써 행해진다. 특히 가우스커널 평활화는 가속도의 피크 값을 잘 나타내면서도 평활도가 우수하였다. 제안된 평활화법에 의하여 부드러운 가속도는 물론 이를 이용하여 설계에서 필요한 층 응답스펙트럼을 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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