본 논문은 LED-ID기반 실내 위치인식을 위해 LED-ID 정보에 부가정보를 결합하는 Optical Correlation에 관한연구로 변조시에는 위치정보를 대역 확산하여 LED-ID정보에 결합하고 복조시에는 자기상관을 통하여 데이터를 복원한다. 이 과정에서 LED-ID정보와 부가정보간의 저간섭을 위해 확산코드 수열 알고리즘이 적용된 Optical Correlation을 연구하였다. 부가정보를 송출시 LED-ID정보와의 간섭완화를 위해 확산코드를 사용하였으며, 최종 송신된 신호에서 부가정보데이터는 자기 상관을 통해 확인하였다. 또한 명확한 부가정보데이터 복원을 위한 Optical Correlation을 설계하여 구현하였고 모의실험을 통해 부가정보의 신호 크기에 따른 비트 에러율 성능을 도출하였다. 시스템의 유용성 입증을 위해서는 제안된 LED-ID기반 실내 위치인식을 위한 Optical Correlation 시뮬레이터를 구현하였다.
전기 임피던스 단층촬영에서는, 각기 다른 주입 전류패턴에 의해 유기된 경계면의 전압 값을 이용하여 다양한 복원 알고리즘에 의해 물체의 내부 저항률(전도율) 분포를 추정한다. 본 논문에서는, 부가적인 사전 정보를 soft 제약조건으로 비용함수에 추가하고, 비용함수의 가중행렬을 지수적으로 가중된 최소자승법에 근거하여 선택하는 수정된 조정 Newton-Raphson(mNR) 법을 제안한다. 32채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존의 조정 mNR 법에 비해 계산부담은 약간 증가하지만 복원성능이 개선됨을 보인다.
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림을 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 연구하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 이 블록들의 움직임 방향을 구하게된다. 이러한 블록의 움직임 방향을 이용하여 동일한 움직임 방향을 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 움직임 벡터를 복원하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘에 중복블록 움직임 보상(Overlapped Block Motion Compensation)을 적용하여 블록화 현상을 줄였다.
본 논문에서는 버스트 모뎀에서 반복적인 프리엠블(preamble)과 차등 검출 방식을 이용하여 반송파와 타이밍을 동시에 복원하는 동기 검출 알고리즘을 제안한다 제안된 방식은 짧은 길이의 프리엠블과 낮은 SNR(signal-to-noise ratio)에서도 주파수 편차의 정도에 관계없이 주파수 편차와 심볼 타이밍 오차를 높은 정확도로 추정할 수 있으며 CPFSK(continuous phase frequency shift keying) 방식 및 PSK(phase shift keying) 유형의 방식에 적용이 된다 모의 실험을 통하여 제안된 동기 방식과 기존의 동기 방식들과의 방식들의 프리엠블의 길이에 따른 동기 검출 성능을 비교하고 비트 오류율에 미치는 영향을 분석한다.
이 논문에서는 STDR(sequence time-domain reflectometry)이나 SSTDR(spread-spectrum time-domain reflectometry) 방식에서 인가 신호 제거 기법을 사용하여 케이블의 고장 위치를 탐지할 때, 제거기 앞단에 부호기(sign detector)를 추가하여 복원된 부호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 케이블 선로나 측정 회로에 의해 변형된 신호를 수열의 형태로 복원시킨 후 제거하기 때문에 부호기를 쓰지 않은 경우보다 인가 신호 부분을 효과적으로 제거할 수 있고, 결과적으로 고장에 의한 반사 신호 부분의 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 원거리 고장에서 제안한 고장 탐지 기법이 기존의 기법에 비해 오탐지율을 크게 낮출 수 있음을 모의실험으로 보였다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는, 시뮬레이션 상에서 반도체 후단 공정의 프로세스를 구현하고 파이프 내부 상황을 모니터링하기 위해 전기 정전용량을 기반으로 한 U-net 모델을 적용하였다. 배관에 부착된 전극에서 측정한 정전용량 값은 U-net 네트워크 모델의 입력 데이터로 사용되며, 모델을 통해 추정한 유전율 분포를 가지고 파이프 단면을 이미지화하였다. 성능 평가를 위해 수치 시뮬레이션 얀에서 U-net 모델, FCNN(Fully-connected neural network) 모델, Newton-Raphson 방법으로 재구성한 이미지를 비교한 결과, U-net이 다른 이미지 복원 방식보다 좋은 복원 성능을 보였다.
토양증기추출공법(SVE)은 불포화 지반상태에서 휘발성 유기화합물(VOCs)과 유류오염 물질을 제거하는데 효과적이고 경제적인 공법중의 하나이다. 본 연구에서는 기존 연약지반의 지반개량시 사용된 연직배수재(PVDs)를 토양증기추출시스템에 적용하여 짧은 공기배출거리로 최대한 신속하게 오염물질을 제거할 수 있게 하여 투기계수가 낮은 지반에서 오염된 토양을 효과적으로 복원할 수 있는 토양증기추출공법을 적용하는데 목적이 있다. 연직배수재를 이용한 토양증기추출시스템 적용시 실제 현장에서 나타나는 무한 경계 조건을 만족하기 위해서 실내에서 파일럿 규모의 오염복원 모형실험을 결과로 유한경계조건 시스템에서 이미지웰 중첩이론을 이용하여 압력분포를 가정하였다. 즉, 압력강하가 없는 일정수두 경계조건 상태와 토조의 상 하부와 같이 흐름이 없는 불투수경계조건 상태를 유지하기 위해서 이미지웰 중첩이론을 도입하여 경계조건을 수립하였다. 결과, 공기흐름률이 증가할수록 흐름비율도 증가하였다. 따라서 높은 흐름률에 대한 흐름비율도 더 커지게 되는 것이고, 최적화과정동안 공기흐름률은 측정 압력수두와 이미지웰 중첩이론으로부터 구해진 이론 압력수두의 오차율에 미치는 가장 중요한 인자로 판단된다.
본 논문에서는 주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하는 다중 오디오 워터마킹을 제안한다. 워터마크 삽입은 두 단계로 나뉘며 주파수 영역에서 수행된다. 1단계에서는 주파수 위상 응답의 전체 샘플을 대상으로 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하고 2단계에서는 먼저 무음 구간 여부에 따라 워터마크를 삽입할 프레임을 정하고 해당 프레임에서 주파수 크기 응답의 최대값을 기준으로 정규화한 후 고정된 스텝사이즈를 적용하는 방법으로 적응적인 QIM을 구현하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 단계를 거친 주파수 위상 응답과 크기 응답을 역푸리에 변환을 통해 시간 영역의 신호로 복원한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 이용하여 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였으며 특히 푸리에 공격에서 복원율은 95% 이상으로 매우 강인한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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