최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
동해 울릉분지에서 가스하이드레이트 탐사를 목적으로 획득된 탄성파 중합 자료에 다음 세 가지의 디컨볼루션을 적용하여 지층경계면을 분해하는 특성을 분석하였다: (1) 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션 (2) 트레이스 평균 최소위상 디컨볼루션 (3) 검층자료를 이용한 디컨볼루션. 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션의 경우 수직 분해능은 증가하지만 수평 연장성이 감소하는 경향을 보였다. 각 트레이스에서 구한 최소위상 파형요소를 평균하여 구한 대표 파형요소를 이용하는 두 번째 방법은 전체적으로 트레이스별 스파이킹 디컨볼루션의 결과와 비슷하지만 해저면 모방 반사면이 보다 연속적이고 일관된 결과를 보이며 하부 반사면들이 더 뚜렷하게 나타난다. 세 번째 방법의 결과는 쇄설류 퇴적체 내부가 좀 더 상세하게 나타나며 해저면과 해저면 모방 반사면의 파형이 이상적 영위상 형태를 보이며 반사면의 연속성이 향상되었음을 보여준다. 이러한 특성은 가스하이드레이트 안정영역의 하부경계를 지시하는 해저면 모방 반사면의 진폭특성분석과 퇴적상 해석을 향상시키므로 탐사 지역의 가스하이드레이트 분포와 자원량을 정확히 추정하는 데에 도움을 준다.
송신 신호를 알지 못하는 경우에 대해 그린 함수는 간단한 배열 신호 처리 기반의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용해 추정될 수 있다. 근거리 천해 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션은 선행 연구들에 의해 시뮬레이션 및 데이터를 기반으로 검증되었다. 본 논문에서는 30 km부터 90 km까지의 장거리 심해(1,000 m 이상의 깊이) 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법의 가능성을 확인하였다. 이를 위해 2018년 포항 동방 해역에서 수행된 해상실험을 활용하였으며, 데이터 결과는 16개 수신기로 구성된 42 m 길이의 수직 선 배열 센서를 통해 수신된 통신 신호(2.2 kHz ~ 2.9 kHz) 의 그린 함수 추정을 입증하기 위해 도시하였다. 분석 결과로부터 정합 필터와 음선 기반 블라인드 디컨볼루션으로 추정한 그린 함수가 유사함을 확인하였다. 또한, 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 최대 90 km 거리의 장거리 통신 신호의 성능 분석 결과를 제시하였다.
초음파 펄스-에코법을 매우 얇은 층을 갖는 다층구조물에 적용할 때 그 얇은 층의 상하면에서의 반사파가 중첩되게 되면 검사가 곤란하게 된다. 이런 문제는 반도체 내부에서의 심한 감쇠를 피하기 위해 20MHz 이하의 비교적 저주파수를 사용하는 초음파 현미경으로 반도체의 얇은 실리콘 칩을 검사하는 경우에 쉽게 볼 수 있다. 기존에 이런 초음파 신호의 중첩을 분리하기 위해 디컨볼루션 기법이 사용되어 왔으나, 송신파의 파형이 전파하면서 왜곡되어 수신되는 경우에는 적절치 못하다. 본 논문에서는 기존의 디컨볼루션 기법에 비하여 우수한 성능으로 중첩 신호를 분리해 낼 수 있는 새로운 신호처리 기법으로서 웨이브렛 변환 기반 디컨볼루션 (WTBD) 기법을 제안하였다. 여기서 웨이브렛 변환은 송신파와 왜곡된 수신 신호의 공통 파형을 추출하기 위해 사용되고 추출된 공통 파형에 대해 디컨볼루션 처리한다. 제안하는 방법의 성능은 모형신호에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 인위적으로 실리콘 칩 상면에 들뜸 결함을 만든 반도체 시편에 대한 실험을 통해 검증되었다.
용접부 초음파 사각탐상은 용접 루트부나 counter bore와 같은 결함과 관련 없는 신호를 발생하는 기하학적 반사체로 인하여 신호의 식별이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 상황에서 결함 신호를 식별하는 새로운 기법을 제안하였다. 디컨볼루션(deconvolution)을 사용한 유사성함수의 개념을 도입한 새로운 기법에서는 먼저 결합과 기하학적 반사체에 대하여 기준신호와 대상신호를 획득하였으며 이들을 정규화 하였다. 대상신호를 기준신호로 디컨볼루션하여 얻은 유사성함수의 패턴으로부터 기하학적 반사 신호와 결함신호를 구분할 수 있었다. 그 결과로, 제안하고 있는 기법이 기하학적 반사체와 노치 모서리부에서 반사되는 신호를 분리하는데에 유용함을 알 수 있었다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수동형 시역전의 통신성능 향상에 대한 결과를 제시한다. 기존의 수동형 시역전에서 복원되는 신호는 수신된 탐침신호의 정합필터를 통해 구해진다. 하지만 수신된 탐침신호는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못하므로 복원된 신호의 통신 성능은 저하된다. 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하여 각 데이터 프레임의 채널 시변동이 반영된 전달함수를 모두 추정하고, 추정된 전달함수를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다. 해상실험 데이터로부터 제안한 기법이 기존의 수동형 시역전보다 향상된 통신성능 결과를 보여준다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.
Scanning Acoustic Microscope (SAM) is used as an important nondestructive test tool in semiconductor reliability evaluation and failure analysis. However, inspections of chip attach adhesive interface fer thin chip has proven difficulty as the reflected signals from the chip top and bottom are superimposed. In this paper, in order to overcome this difficulty, a new signal processing method based on the deconvolution technique combined with the wavelet transform is proposed. The wavelet transform complements a disability of deconvolution technique of which performance largely decreases when the waveform of target signal is not identical to that of reference signal. Performances of the proposed method are demonstrated by through computer simulations using model signal and experiments for the fabricated semiconductor samples, and satisfactory results are obtained.
해양무기체계 연구개발 과정에 있어서 정량적 시험평가를 수행하기 위해 수중에서 기동하는 표적과 계측 장비간의 거리측정이 요구된다. 일반적으로 정확하게 동기화된 송 수신기 사이의 전송 시간차를 측정하는 단방향 ToA(Time of Arrival) 기법을 이용하여 목표물의 거리를 측정한다. 하지만 수신된 신호는 다중경로의 영향으로 왜곡되어 거리 추정 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 음선 기반의 블라인드 디컨볼루션 기법을 사용하여 수신된 각 데이터 프레임으로부터 시변하는 복합 수중 채널 함수를 추정하고 추정된 시변 전달 함수를 시역전하여 다중경로 현상을 제거한다. 제안된 기법으로 시뮬레이션 및 해상실험을 진행하였을 때, 기존의 ToA 기법보다 거리 추정 성능이 향상되는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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