본 논문에서는 우리나라에서 운용 중인 4개 제조사 윈드프로파일러의 성능 평가 및 품질관리의 방향성을 제시하기 위해 원시 스펙트럼 자료를 분석하였다. 계절별로 평균한 스펙트럼의 프로파일과 파워 스펙트럼 밀도(PSD, Power Spectrum Density)로 산출한 4가지 통계값(최소, 평균, 중앙, 최댓값)의 프로파일을 활용하였다. 스펙트럼 자료의 품질은 LAP-3000이 가장 우수하였고, YKJ3, PCL-1300, CLC-11-H가 뒤를 이었다. 철원과 추풍령에 설치된 PCL-1300은 지형과 비기상 신호로 인한 스펙트럼의 변동성이 커서 지형 클러터 제거와 이동평균, 멀티피크 등의 신호처리 과정이 요구되었다. 군산과 파주에 설치된 CLC-11-H는 직류 치우침과 전파거리 접힘 현상이 발견되어 직류 치우침 제거와 관측 유효 고도 제한이 선행될 필요가 있다.
본 논문에서는 HFC 망에서 상향 대역의 잡음신호를 중심으로, 잡음신호 및 스펙트럼을 분석하여 HFC 전송망의 효율적 장애처리 방안을 제시한다. HFC망은 빠른 속도로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하는 장점에도 불구하고 동축 구간이 외부의 환경적 영향을 많이 받을 가능성과 상향 잡음의 유입으로 디지털 전송망에 비교하여 상대적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 유입잡음을 스펙트럼 분석하여 유형화함으로서 잡음신호의 원인에 따른 신속한 대처와 인적, 물적 자원 투입요소 최소화가 기대된다.
조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
종전의 준 랜덤 주파수 캐리어(PRC) 발생기는 스위칭 주파수의 2배 주파수에서 매우 큰 스펙트럼 클러스터가 존재하는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 상호 2배 관계를 갖는 고정 주파수의 삼각파 캐리어와 3단계 MUX를 이용하여 종전의 PRC방법의 파워 스펙트럼 확산 성능을 개선하였다. 제안된 방법을 3상 캐스케이드 멀티레벨 인버터에 적용하였으며, PSIM시뮬레이션에 의하여 종전의 방법과 제안된 방법의 파워 스펙트럼을 비교 검토하였다.
다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
종래의 준 랜덤 주파수 캐리어(PRC : Pseudo-Randomized Frequency Carrier) 변조기법을 3상 H-브리지 멀티레벨 인버터(HBML: H-Bridge Multi-Level Inverter)에 적용하는 경우, 스위칭 주파수의 2배 주파수 영역에서 큰 스펙트럼 클러스터가 그대로 존재하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 서로 2배의 주파수 비율을 갖는 2개의 고정주파수 삼각파 캐리어와 3단계 멀티플렉서(MUX : Multiplexer)를 이용하여 종래의 PRC기법의 고조파 스펙트럼 확산 효과를 개선하였다. 제안된 기법은 1.5[kw]급 3상 HBML인버터 구동시스템에 적용하였으며, 종전의 방법과 제안된 방법의 전압 및 전류 고조파 스펙트럼을 비교 검토하였다.
주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
본 논문에서는 멀티콥터의 원활한 주파수 사용과 에너지 충전을 위하여 효율적인 스펙트럼 센싱기술을 제안한다. 제안된 구조는 Ad-hoc network를 기반으로 한 Spectrum sensing의 성능을 향상시키는데 중점을 둔다. 우선 Cooperative Spectrum sensing, Ad-hoc based Spectrum sensing의 기본원리와 단점을 설명한다. 이러한 점을 보완하여 인지 무선 시스템 기반 ad-hoc 네트워크에서도 신호들의 detection probability를 향상시키기 위하여 2차 사용자의 ad-hoc 단말들에게 보다 높은 1차 사용자의 전송 파워를 실어 주기 위한 beamforming 기법을 이용한다. 실험 결과는 신호검출 성능으로 보여주며, 본 논문의 실험결과는 ad-hoc 기반 인지 무선 시스템에 적용 가능하다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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