본 논문은 초음파 의용 영상에서 인체내의 매질의 초음파 속도의 불균일에 의한 focusing의 저하에 대하여 논하였다. simulation환경으로, 인체 내의 매질 중 속도 값이 가장 큰 차이가 나는 지방(fat)을 일정한 두께로 모델링하였다. 그리고 초음파 빔의 굴절에 의한 진행경로의 변화와 속도차이에 따른 시간지연에 의한 해상도 저하를 구하였다. 그리고 이를 보상하는 방법으로, 보상에 계산량이 많이 필요한 굴절을 무시하고, 속도차에 의한 시간지연만 보상하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용할 경우 현재의 실시간 디지털 focusing 시스템에서 쉽게 구현 가능하다.
무효 전력을 보상하기 위한 장치로 단상 인버터를 이용한 멀티레벨 인버터를 이용할 때 불평형 부하가 아닐 경우에도 각각 직렬 연결된 단상 인버터들 사이에서 DC-Link 불균등 현상이 발생한다. 이 불균등에 대한 원인 및 해결 방법을 제안하였다. 그리고 이 알고리즘을 이용한 시뮬레이션으로 그 가능성을 증명하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.47-60
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2006
평판 디스플레이 장치(FPD)의 패널 표면 결함 검출에서 일반적으로 사용되는 단순 문턱값에 의한 결함 검출은 FPD 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인하여 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 불균일한 휘도 변화를 보상하고, 정확한 결함 검출을 위해 다 해상도 분석방법인 웨이블릿 변환에 기반하여 높은 고주파 잡음제거와 함께 낮은 저주파를 제거함으로써 불균일한 휘도 변화를 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 특히 제조 공정에서의 결함 검출을 실시간 인라인으로 적용하기 위해 리프팅 기반 고속 알고리즘으로 구현하였다.
완전한 2차원 배열을 갖는 중적외선 대역의 $320\times240$ 검출기를 사용하는 3세대 열상 장비의 설계 및 제작은 이차원 배열 검출기 제작 기술의 발달과 영상 신호처리 기술의 진전으로 인해 최근 더욱 더 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 다양한 응용 분야에서 적외선 센서로 사용될 수 있도록 하기 위하여 소형 경량화 제작을 목표로 한 3세대 열상장비의 이중 배율 적외선 카메라의 설계와 Defocus용 셔터 렌즈에 의한 영상기반 불균일 보정 방식에 대해 다룬다.
대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 저전압에서 다결정 실리콘(Polycrysta1line Silicon: Poly-Si) 박막 트랜지스터 (Thin Film Transistors: TFTs) 의 문턱전압(threshold voltage)의 불균일성을 보상한 새로운 AMOLEDs(Active Matrix Organic Light Diodes) 구동 회로를 제안한다, 제안한 회로는 6개의 스위칭, 1개의 드라이빙 TFT와 1개의 저장 콘덴서로 구성되어 있으며, SPICE 시뮬레이션을 통해 구동회로의 동작을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 5V정도의 낮은 구동 전압($V_{DD}$)에서 제안한 화소 구동회로의 OLED 출력 전류는 0.8%정도의 오차를 갖는 반면 기본적인 구동회로의 경우 약20%정도의 오차를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 화소 구동회로는 OLED의 전류를 결정하는 driving TFT의 threshold voltage 변화에 따른 전류의 변화를 성공적으로 보상하였고, 안정화된 전류를 OLED를 흘려주어 기본적인 화소 회로가 가지고 있던 불균일화의 문제를 해결함을 알 수 있다.
본 논문에서는 선형화된 리카티(Riccati) 방정식에 후리에 변환을 적용하여 주파수 특성함수와 불균일 테이퍼 전송선상의 새로운 임피던스 분포를 구한다. 리카티 방정식을 선형화 함으로써 발생할 수 있는 오차를 보상하기 위해 임의의 Taylor 급수를 임피던스 항에 추가한다. 추가된 항은 불균일 전송선 양단의 임피던스 불연속을 제거하는 역할을 한다. 설계과정을 통해서 여파기의 과녁 주파수 특성에 접근해 가는 것을 축차법을 통해서 보이며, 위상함수의 역할을 예제를 통해서 보인다. 본 논문에서 제시한 설계법은 불균일 테이퍼 전송선의 설계에 뛰어난 융통성을 제공하므로, 임의의 주파수 대역특성을 만족시키는 여파기 및 임피던스 정합회로 설계에 응용할 수 있다.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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