영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
참조기 추출색소를 컬럼크로마토그래피를 행하여 정제하고 UV-vis spectrophotometry를 행하여 최대 흡수파장을 검색한 결과는 모든 획분의 최대 흡수파장은 $480\;nm{\sim}420\;nm$ 사이에 공통적으로 3개의 최대흡수대역을 나타냈다. 이는 carotenoid의 일반적인 특성과 일치하였으며 파장의 대역도 유사하여 carotenoid계 색소로 추정되었다. 또한 획분 간에 파장의 대역이 큰 차이 없이 유사한 것은 구조가 비슷한 이성체이기 때문으로 추정된다. 이동상 A인 0.1 mol 암모늄아세테이트 용액 메탄올(50 : 50 v/v)과 이동상 B인 메탄올 : 메틸렌클로라이드(90 : 10 v/v)를 이용하고 처음 2분간 10%의 이동상 A로부터 시작하여 60분 동안 이동상 B로 점차 조성을 변화시켜 최종적으로 이동상 B가 되게 gradient mode 조건으로 한 이동상에서 PDA-HPLC를 이용하여 참조기 추출색소를 분석한 chromatogram은 각각 RT값이 27.54, 28.48, 29.40, 29.72. 30.06, 35.61에서 총 6개의 peak가 검출되었다. 이때의 검출파장은 약 $380{\sim}490\;nm$ 사이의 파장이었으며, RT값이 30.06와 35.61 사이에 한 개의 peak가 보였으나 그 양이 너무 적어 peak로 인식되지 않았다. 그러나 이는 UV-vis spectrophotometry를 이용한 추출색소의 최대 흡광도 대역과 거의 일치하여 색소의 조성은 총 7개의 성분인 것으로 사료된다. 본 실험의 결과 참조기 추출색소의 분석을 위한 최적파장은 450 nm인 것으로 사료된다. 이동상 B인 메탄올 : 메틸렌클로라이드(90 : 10 v/v)을 이용하여 isocratic made로 한 이동상의 조건으로 PDA-HPLC를 이용하여 참조기 추출색소를 분석한 chromatogram은 각각 RT값이 3.27, 7.69, 20.92에서 총 3개의 peak가 검출되었고, 이때의 검출파장은 약 $380{\sim}490\;nm$ 사이의 파장으로서 gradient mode로 한 이동상의 조건과 일치하였다. 또한 RT값이 3.27의 peak에서 가장 많은 색소가 검출되었다. 그러나 gradient mode로 한 이동상의 조건에서 7개의 peak가 검출되었고 isocratic mode로 한 이동상의 조건에서는 3개의 peak가 검출된 것으로 보아 정성적으로는 gradient mode로 한 이동상의 조건이 더 적합한 것으로 사료된다. 또한, PDA-HPLC를 이용한 참조기와 수조기의 색소성분을 비교한 결과, 수조기와 참조기에서 검출되는 peak중 각각의 3개의 peak는 유사한 RT값을 보였으나, 참조기 및 수조기의 각각 1개의 peak는 서로 다른 RT값을 보였으며 참조기 성분의 peak중 RT = 31.02는 수조기 성분에서는 발견되지 않아, 이 성분은 참조기 성분과 연관성이 클 것으로 사료된다.
본 논문에서는 소형의 동축 공진기를 이용하여 타원 함수 여파기를 설계, 제작하였다. 타원 함수 여파기는 Butterworth나 Chebyshev 여파기보다 주파수 선택도가 뛰어나므로 한정된 주파수 자원을 효율적으로 이용할 수 있다. 소형 경량의 세라믹 공진기를 이용하여 여파기의 크기, 무게, 비용을 줄이고 여파기의 제작성과 결 합량 제어가 용이하도록 하였다 유전체 동축 공진기의 등가 회로 모텔링과 결합 계수값을 설측하여 타원 함 수 여파기를 설계. 제작하였으며 소형 유전체 동축 공진기를 이용하여 제작된, 중심주파수가 959 MHz이고 통 과 대역폭 28 MHz인 8단 타원 함수 여파기의 경우, 반사손실 17 dB 이상. 삽입손실 5 dB, $f_c\pm5$MHz에서 20 dB이상의 감쇄특성을 얻었다.
국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업 과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한 영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
해양에서 기름 유출 사고로 인한 오염도를 정량적으로 평가하기 위해서, 사고 현장에서 기름을 직접 탐지할 수 있는 센서의 적용이 필요하다. 여러 형태의 기름 탐지 센서 중에서, 기름 성분에 의한 형광 현상(fluorescence)을 탐지 원리로 하는 센서는 해수 중에 존재하는 기름의 농도를 측정할 수 있으므로 효용성이 높은 장점을 갖고 있다. 그러나 이런 종류의 센서는 기름의 형광 현상을 야기시키기 위해서, 수은 램프(mercury lamp)와 같은 자외선 광원(ultraviolet light source)이 필요하고 다양한 종류의 광학 필터와 광전증배관(photomultiplier tube, PMT)과 같은 광학 센서가 주로 사용된다. 이러한 이유로 형광 측정을 기반으로 하고 있는 센서는 측정 플랫폼의 크기가 크기 때문에 현장에서 원활히 사용하기에 한계가 있으며, 고가의 부품들이 집적되어 있어, 센서의 가격이 높은 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 소형의 크기와 가격 경쟁력을 갖고 있는 형광 광도계 기반의 기름 탐지 센서를 설계하는 방법에 대해서 제시하였다. 형광 광도계의 설계 인자를 파악하기 위한 방법으로, 본 연구에서는 5종의 원유 샘플과 3종의 정제유를 이용하여, 기름의 여기 스펙트럼(excitation spectrum)과 발광 스펙트럼(emission spectrum)을 측정하였다. 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 측정을 위해서는 형광 분광기(fluorescence spectrometer)를 이용하였고, 측정된 스펙트럼 자료를 분석하여 형광 광도계(fluorimeter) 설계에 필요한 유종에 따른 공통 스펙트럼 파장 대역을 도출하였다. 본 실험을 통해서 모든 종류의 기름 샘플의 경우, 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 최고 값을 갖는 파장의 차이는 약 50 nm인 것으로 파악되었다. 실험 중에서, 여기광의 파장을 365 nm와 405 nm로 고정하였을 경우, 280 nm와 325 nm로 고정하였을 경우에 비해서 최대 발광(emission)의 세기가 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 형광 광도계의 광원 파장을 365 nm 또는 405 nm로 사용할 경우, 광학 센서의 민감도(sensitivity)가 발광되는 빛의 세기를 측정할 수 있도록 설계에 반영해야 할 것으로 판단된다. 본 연구의 실험에서 도출된 결과를 통해서, 기름 탐지를 위한 형광 광도계의 광원, 광학 센서 그리고 광학 필터의 유효 파장 대역을 선택하는데 필요한 설계 인자를 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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