광탄성효과를 이용해 채널 간격을 가변할 수 있는 샘플격자를 구현하고 이론적으로 고찰해 보았다. 제안된 샘플격자의 채널 간격은 광섬유격자에 인가되는 압력주기를 변화시킴으로써 간단히 가변될 수 있으며, 실험결과 580㎛에서 1000㎛로 압력주기를 튜닝해서 채널 간격을 1.4nm에서 0.8nm로 가변할 수 있었다. 샘플격자에 대한 시뮬레이션 결과 실험치와 잘 일치하고 있음을 알았다.
본 논문에서는 샘플격자를 이용한 새로운 파장가변형 다채널 OADM(Optical Add/Drop Multiplexers)을 제안하고 그 특성을 살펴보았다. 제안된 새로운 파장가변형 다채널 OADM은 한 개의 샘플격자와 한 개 이상의 FBG를 사용하여 격자의 작은 중심파장이동으로도 여러 개의 채널 중에서 한 개이상의 채널을 동시에 추출할 수 있으며, 이때 인접채널간의 제거비가 20[㏈]이상으로 인접채널간 crosstalk 특성이 매우 우수함을 알 수 있었다.
광섬유 Bragg 격자의 외부에 주기적인 압력을 인가하여 여러 개의 파장을 반사시키는 샘플격자를 파장선택 소자로 이용하여 다파장 어븀 첨가 광섬유(Erbium-doped fiber, EDF) 링 레이저를 구현하였으며 압력의 주기를 변화시켜 발진파장간격을 가변하였다. 광섬유 Bragg 격자에 인가된 압력의 주기는 $200{\mu}m$, $580{\mu}m$, $1000{\mu}m$로 변화시켰으며, 이때 발진파장간격은 각각 4.1nm, 1.41nm, 0.82nm이었다.
본 논문에서는 광섬유 내에서 유도 브릴루앙 산란을 억제하는 방법에 대하여 연구하였다. 광섬유 내에 샘플링 브라그 격자를 사용함에 의하여 강한 Q-스위치 펄스를 전송할 수 있도록 하였다. 격자는 유도 블릴루앙 산란으로 생성되는 스토크 펄스의 스펙트럼이 모두 브라그 격자의 반사 대역에 오도록 설계된다. 1 m 내에 샘플링 광섬유 브라그 격자의 수가 결합계수 보다 유도 브릴루앙 산란의 억제에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보였다. 이것은 후방 스토크 파의 발생을 억제하며 유도 브릴루앙 산란의 악 영향을 감소시킨다. 본 연구 방법을 통하여 1 kW 최대 파우어를 갖는 15 ns 펄스가 작은 에너지 손실을 발생시키며 전송될 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 보였다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
본 논문은 복수카메라 기반 실시간 비행체 검출 및 추적하는 방법에 대해서 설명한다. 정밀하게 가공된 보정체를 필요로 하지 않는 복수카메라 자기보정 기법에 스케일을 추가하여, 간편하게 각 카메라 내부변수와 카메라 사이의 상대위치 관계를 구하는 복수카메라 보정기법을 제시한다. 비행체 검출 및 추적은 파티컬 필터링 기법을 적용하여 수행하는데, 적은수의 샘플로도 비행체 검출을 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하는 Ray-based Importance Sampling을 고안했다. 3차원 공간을 일정한 크기의 격자구조로 나누고, 영상 특징점과 사영기하학을 이용하여 이 격자구조 위에 비행체의 이산적인 분포를 구한다. 이 분포에 따라 격자를 샘플링하고, 또 다시, 격자의 중심을 평균으로 하는 가우시안 분포로부터 비행체의 위치를 샘플링 한다. 이 두 단계의 샘플링을 통해 비행체가 있을 가능성이 높은 영역에 샘플을 집중적으로 분포시킬 수가 있다. 그리고, 복수의 카메라 영상으로부터 실시간으로 동기화된 영상 특징점을 검출하기 위하여 GPGPU를 이용한 병렬 영상처리 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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