본 논문에서는 Ka-대역에서 원형편파기, 임피던스 변환기, 직선 구조 모드변환기가 결합된 원형편파 도관관안테나를 설계 및 제작하였다. 원형 편파기는 유전체를 $45^{\circ}$ 형태로 삽입하는 형태와 타원형상의 단면을 갖는 도파관구조의 두가지 모델을 설계하여 전기적인 주요특성을 비교하였다. 또한, 직선구조 모드변환기는 계단구조의 임피던스 변환구조(stepped impedance transition)를 가지며 도파관을 진행하는 TE 모드의 전력신호를 동축선의 TEM 모드로 변환시키며, 직선모드 변환기의 입력부에 위치한 Feed-through를 통하여, 안테나를 능동모듈에 직접 연결할 수 있도록 설계하였다. 제작된 안테나는 측정결과 30.085~30.885GHz의 주파수대역에서 VSWR < 1.5, Axial ratio < 1.0dB 이하의 광대역특성을 가지며, 동일한 주파수 대역 내에서 6.7 ~ 7.0 dBi의 안테나 이득을 갖는다.
본 논문에서는 응고계면을 기준으로 하여 액상역, 고상역 및 로울등을 각각 계산 가능한 영역으로 좌표변환하는 경계공정법을 사용하여 로울두께 방향의 온도분 포와 고상역과 액상역의 속도 분포를 고려한 2차원 응고해석을 하여 모델재료를 이용 한 실험결과와 비교 검토하여 이론해석의 타당성을 검정한다. 그리고 열전도율이 연 강보다 적어 박판제조가 어려운 재료인 스테인리스강을 용탕으로부터 직접 생산하기 위한 압연조건을 정량적으로 제시하며, 압연로울의 냉각특성을 밝힌다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1465-1475
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2016
안전한 급식을 위해서는 식중독사고와 연관성이 있는 미생물의 위해요소들이 실시간적으로 모니터링 되고 통제되어야 한다. 선진국에서는 실시간 위생 모니터링 도구로 ATP (adenosine triphosphate) Luminometer를 활용한 사례가 여러 건 보고되었다. ATP analyser는 ATP bioluminescence (생물발광성)의 원리를 이용하여 RLU (relatively light unit) 값으로 위생수준을 간접적으로 측정할 수 있게 해준다고 알려져 있다. 이에 국내 급식산업에서도 이를 활용할 수 있도록 조리도구들을 대상으로 일반세균수 (aerobic plate count; APC)와 RLU 간에 상관성이 존재하는지를 확인 할 필요성이 제기 되었다. 본 연구는 급식소의 조리도구 표면에 사전 처리없이 ATP (RLU)와 APC (CFU)를 측정하여 상관관계 존재 여부 파악 및 이들 관계의 최적인 모델을 찾아보고자 하였다. 이들에 대한 분석 결과를 조리도구별로 요약하면 다음과 같다. 도마, 칼, 국그릇 (스텐), 식판 (카보) 자료는 1차 변환의 로그변환이, 컵 자료는 2차 변환의 제곱근-역변환 (혹은 역-제곱근변환)이, 국그릇 (카보) 자료는 2차 변환의 제곱근-제곱근변환이 표준화 회귀계수 및 결정계수 $R^2$가 가장 좋게 나타났으나 식판 (스텐) 자료는 원자료, 1차 변환 및 2차 변환 모든 경우에서 정규성을 만족하지 못하여 이번 자료에서는 최적인 경우를 찾을 수가 없었다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
본 연구에서는 축구 경기 장면 분석시스템의 일부인 경기 장면에서 선수의 위치와 운동장 모델에서의 선수의 위치 간의 매핑에 관해 기술한다. 이 때 두 좌표계 간의 사상(mapping)시 발생되는 hole에 관한 문제를 주로 사용되는 보간법이 아니라 역 방향 매핑을 이용하여 해결하고, 또한 운동장 모델의 전체 영역이 아니라 원 영상에서 얻어진 정보를 이용하여 최소한의 영역만을 변환함으로써 계산의 효율성을 높였다. 본 연구에서는 PC상에서 초당 3~5 Frame로 입력된 280$\times$640 해상도의 100여개의 RGB 영상을 대상하여 실험하였다. 축구 경기장면을 분석한 결과 대부분의 경우 두 좌표계간의 매핑이 올바로 이루어 졌다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
본 논문에서는 대역분할 광대역 음성 부호화기의 구조와 음질 향상을 위한 새로운 고대역 구조를 제안한다. 대역분할 방식에 의해 광대역 음성은 저대역 ($O\~4kHz$) 음성과 고대역 ($4\~8kHz$) 음성으로 나뉘어 지고 각각 G.729E와 MLT(Modulated Lapped Transform) 여기모델을 적용하여 서로 독립된 방식으로 부호화한다. 4kbps의 낮은 전송률로 부호화되는 고대역에서는 MLT 여기모델을 효율적으로 이용하기 위하여 유 무성음을 구별하였고 유성음에 대해서는 저대역 피치주기를 이용한 MLT peak picking 방법을 적용하였다. 즉, MLT 변환된 여기신호는 주기적인 피크를 갖는 주기신호로 나타나며 이때의 피크값을 추출하여 양자화하여 전송한다. 무성음에 대해서는 에너지 값에 따라 비트를 달리 적용하고, 선형예측 스펙트럴 응답이 가중된 MLT 벡터 양자화 방법을 적용하였다. 제안된 15.8kbps 광대역 음성 부호화기의 성능평가는 주관적인 음질평가로 선호도 테스트를 수행하였다.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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