태양풍이 지구 전파통신에 미치는 영향을 예측하고 대응하기 위해 전파연구소와 협력하여 태양풍의 운동을 모니터할 수 있는 시스템을 개발하고 있다. 태양풍이 일으키는 섬광(scintillation)에 의해 태양풍 배후에 있는 전파원 밝기가 변하는 것을 측정하여 역으로 태양풍의 이동속도, 전자밀도 등을 유도하는 원리를 이용한다. 포물면형의 전파망원경 대신 시야가 넓은 다이폴 안테나를 24개 단위로 묶은 타일 32개를 동서-남북으로 수백미터 넓이의 부지에 배열하고 전자빔조향으로 원하는 천체를 추적한다. 타일은 수동으로 남북방향으로 움직일 수 있어 계절별로 태양근처의 전파원을 잘 볼 수 있도록 하였다. 각 타일에서 나온 신호는 약 10MHz의 대역폭으로 디지털화되어 컴퓨터에 기록되고 실시간에 가깝게 각 타일간의 천체 위치별 위상차를 보정한 후 합성되어 전파원의 세기를 측정한다. 이 신호들을 교차상관시키면 야간에는 천문용 간섭계로도 사용할 수 있다. 기본적으로는 MWA를 참고해서 설계한 것이나, 동작을 입증하기 위해서 타일 3개로 이루어진 시제품도 제작하였다. 현재 각 부분별로 제작이 진행되고 있으며 하드웨어는 올해 말까지 완성될 것이다.
본 논문에서는 이중 모드로 동작하면서 기존의 Sign-Godard 알고리듬과 반경지향 알고리듬의 장점을 결합하는 새로운 자력 등화 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 Sign-Godard 알고리듬의 좋은 초기 수렴성과 반경지향 알고리듬의 수렴 후 작은 잔류오차 특성을 동시에 가진다. 국부 수렴 현상과 위상차는 고차 통계치를 이용하여 보정하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리듬은 기존의 알고리듬보다 빠른 수렴 속도와 더불어 수렴 후에 남아 있는 잔류 오차가 작은 좋은 특징을 보여 준다.
본 논문은 동영상에서 실시간 얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 주상변압기 절연유의 가속열화반응을 수행하였다. 유중가스를 air bubbling법으로 추출하여 가스크로마토그라프로 성분을 분석하였으며 가스농도는 각 가스의 추출율을 감안하여 보정하였다. 절연재료의 열화는 열분해반응과 산화반응에 의하여 진행되었으며 두종류의 반응은 모두 0차반응의 특성을 보였고 탄화수소류, $CO+CO_2$ 및 수소가스의 생성속도식을 얻었다. 유중가스 분석과 UV-Visible 분광광도법에 의하여 변압기내의 철심과 동코일이 열화과정에서 촉매역활을 함에 확인하였다.
속력시운전에는 건조된 배의 추진성능이 선주와의 계약속도를 만족시키는가를 확인하는 Acceptance Trial 과, 건조된 배의 추진성능이 모형시험 등에 의한 추정 결과와 맞는가를 확 인하고 다음 배의 설계에 참고하기 위한Performance Trial로 크게 나눌 수 있다. Acceptance Trial로서의 실선시운전은 새로 배를 만들어 선주에게 인도하기 위한 필수의 과정이며, 이 중 에서 저항추진 성능을 검증하기 위한 속력시운전은 가장 중요한 항목중의 하나이다. 선발 조선 국들에서는 실선시운전 및 해석방안을 꾸준히 연구하여 왔고, 표준 수행방안과 표준 해석방안도 이미 확정한 후 여러차례 보완한바 있다. 조선의 역사가 깊지 못한 우리는 이에 대한 깊이 있는 연구는 물론, 이렇다할 시운전 표준수행방안이나 표준해석방법 조차 제시하지 못하고 있는 실 정이다. 특히 국내 조선업계의 실선시운전 해역은 일본은 물론 유럽의 시운전해영들 보다도 해상 상태가 거칠어서 이에 대한 보정방법 개발이 절실히 요망되고 있다. 본 고에서는 이제까지 선진 조선국에서 수행된 중요한 실선속력시운전 내용을 훑어보고, 각국의 표준수행방안을 비교해 보고, 해석방법들의 내용을 알아 본 후, 앞으로의 발전 방향을 모색해 보았다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 지구상에서 빠르게 이동하는 우주물체를 신속하고 정확하게 관측할 수 있는 광학 감시체계이다. 이 체계의 임무를 완수하기 위한 광학계는 약 2도 이상의 광시야, 충분한 광량 확보를 위해 직경 500 mm 이상의 주반사경(primary mirror), 광학적 능률향상을 위한 25% 이상의 투과율, 운반 및 진동에 의한 영상성능 저하를 보정하기 위한 부반사경 구동기능, 빠른 경통 회전속도에 의한 광학 및 광기구 구조물의 안전성 확보를 위한 작은 F-수 확보 등 주요 요구조건을 만족해야 한다. 본 논문에서는 OWL 광학계의 요구조건을 만족하는 광학계의 광학 및 광기구 설계 등 개발현황을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 개선된 고속의 Back Projection 기법과 에지맵 보간을 이용한 단일영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 영상의 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 밝기정보인 V만 이용한다. 먼저 잡음제거와 속도 향상을 위해 개선된 고속 back projection을 이용해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 LoG(laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 에지 맵을 추출한다. 에지의 정보와 back projection의 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 줄여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법과 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고 객관적으로 우수한 성능을 나타내는 것을 입증한다.
현재 국방과학연구소 수동 시험에서 생성된 영상데이터는 수작업에 의해 분석되어지고 있다. 이러한 방법은 관측자에 따라 정확성과 분석소요시간이 상이할 수 있다 . 본 논문에서는 개선된 영상데이터 처리와 분석을 위해 MATLAB을 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 왜곡 보정 , 그레이 레벨 변환, 노이즈 제거, 이진화를 하는 영상 전처리 과정, 와류 궤적을 계측하는 영상 분석 과정으로 구성되어 있다 . 수동 시험에서 획득된 영상데이터를 이용하여 테스트 한 결과 제안된 알고리즘은 기존 영상데이터 분석 방법에 비해 정확성과 실행속도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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