원거리 초음파검사에서는 송신 혹은 수신 방향성 조종을 위해 보통 1/4 파장의 일정한 간격을 갖는 다수의 동일한 변환기들로 구성된 위상배열 탐촉자를 사용한다. 본 논문은 이 변환기 간격에 기인한 위상차를 보상한 후 구성 수신 신호들을 더하는 과정에서 그 출력신호와 함께 그 입력신호들을 시스템모니터에 나타냄으로써 개별 에코들의 진행방향을 실시간으로 식별할 수 있다는 것을 보여준다. 이 구성 에코들의 보강간섭은 의도된 방향으로 진행한 정방향 에코를 가리키고 반대로 상쇄간섭은 의도된 것과 반대방향으로 진행한 역방향 에코를 암시한다.
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 대표적인 비기상에코 중 하나이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 요구되기 때문에 전 세계적으로 이상전파에코의 식별 및 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 레이더 관측변수인 반사도와 고도 정보와 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 이상전파에코를 식별 및 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통하여 구현한 나이브 베이지안 분류기를 검증한 결과, 우수한 정확도를 가지고 분류가 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
현재까지 어종식별에 이용되어진 방법으로는 크게 4가지로 나눌수 있다. 1) 주파수특성법: 광대역 혹은 복수주파수에 의한 어군의 음향산란의 주파수특성의 차이를 이용하는 방법(Madureira et at., 1993; Simmonds et at., 1996),2) 분포특징법 :어군형태와 분포특성에 근거한 방법 (LeFeuvre et at., 2000), 3) 신호특징법: 어군에코의 포락선등의 신호의 특징에 근거한 방법Rose and Leggett, 1988; Scalabrin et at., 1996), 4) 음향결과법: SV, TS, 에코트레스해석에 의한 유영속도 등 과학어탐에 의해서 얻어진 정보를 이용한 방법이 있다 (Richards et al., 1991). (중략)
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.
패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 초음파 탐상시험의 펄스 반사법으로 각각 용접결함에 따른 초음파 펄스파형모형을 연구하였다. 균열은 예리하고 선명한 신호들을 발생한다. 탐촉자를 결함주위로 이동하면 에코높이는 변한다. 긴 균열에서는 탐촉자가 결함 주위를 원형으로 목돌림주사법을 사용하여 탐상하면 에코높이는 급격히 감소한다. 그 에코 봉우리는 바늘과 같이 얇고 날카롭다. 기공은 단일 결함으로부터 발생하는 에코는 예리하고 선명하다 하지만 집단의 기공들은 다수의 반사들이 중첩되고 트레이스가 들쭉날쭉한 에코가 발생한다. 슬래그 개재물은 크랙과 슬래그 결함위치에서 각각 목돌림 주사법을 사용하여 탐상하면 그 에코형상은 어느 정도 차이를 볼 수 있었다. crack은 그 에코높이가 급격히 변하는 반면에 슬래그 개재물은 증가${\rightarrow}$감소${\rightarrow}$증가${\rightarrow}$감소된다. 또한 다수 밀집된 기공의 위치에서 결함은 대표적 에코형상과 같은 잡다한 에코형상은 슬래그에서는 볼 수 없었다. 용입불량은 결함의 에코형상은 크랙과 같이 날카롭고 예리하게 나타났고, crack과 비슷한 에코형상은 갖고 있었다.
기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.
오디오 핑거프린팅 기술은 잡음과 에코 등으로 인한 왜곡에도 성공적으로 음원을 식별해야한다. 이러한 오디오 핑거프린팅 기술을 TV광고식별에 적용하고자 한다. 본 논문은 TV 광고 식별을 위한 강인한 오디오 핑거프린팅 방식을 제안한다. 제안된 방법에서 사용되는 Constant Q 변환 기반에서 추출된 현저한 오디오 피크 쌍 핑거프린트는 실제 다양한 잡음환경에서 오디오 핑거프린팅 시스템의 정확도를 향상시키고, 낮은 복잡도를 가진다. 실험결과는 제안된 방식이 기존의 오디오 핑거프린팅 방식에 비해 다양한 잡음환경에서도 안정적이며 신뢰할 수 있는 검색 정확도를 제공함을 보여준다.
소너를 이용한 어군량 조사에서 자동화가 용이하고 고기의 분포상태에 관계없이 측정이 가능한 에코적분법에 관한 정량화법의 기초 연구로서, 소너 화상의 휘도를 2 승 적분하여 어군량을 정량화하고 이 값을 다른 어군량 지표와 비교, 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 휘도를 이용하여 작성한 에코그램으로부터 어군과 해저를 분명하게 식별하는 것이 가능하여 화상을 이용한 어군량의 정량화에 있어서 휘도는 유용한 정보이다. 2. 소너 화상으로부터 계수법에 의하여 얻어진 어군의 수는 픽셀 휘도의 2승 적분치에 정의 상관을 나타내었으나, 어군의 계수법은 어군의 규모에 관계하지 않고 어군을 계수하기 때문에 오차가 클것으로 판단되어 정량화법으로서는 좋은 방법이라 할 수 없다. 3. 면적측정법으로 계측된 어군면적은 픽셀 휘도의 2승 적분치에 비례하고 유의한 상관을 나타내었으므로, 어군량 지표로서 유용 가능하다고 판단된다. 4. 소너 화상의 휘도를 2 승 적분하여 얻어진 어군량 정보는 고기의 분포상태에 관계없이 측정이 가능하여 어군량을 정량화하는 방법으로서 유용할 것으로 판단된다.
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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