본 논문은 이산 푸리에 변환(DFT :Discrete Fourier Transform)과 Zernike 모멘트를 사용하여 텍스쳐 영상을 검색하는 방법에 관한 것이다. 본 논문은 DFT를 이용하여 입력 영상의 이동에 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있으며, DFT의 정규화된 에너지 특성을 이용함으로써 스케일 변화에도 관계없는 텍스쳐 영상 검색을 가능하게 한다 또한 이러한 정규화된 에너지 평면에 회전에 불변한 특성을 가진 Zernike 모멘트를 사용함으로써 회전에도 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있다. 결과적으로 제안한 알고리듬을 통하여 인간의 시각적 인식 능력과 같은 이동, 스케일, 회전에 관계없이 텍스쳐를 신속하고 정확하게 검색할 수 있다 본 논문에서는 여러가지 실험영상을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.
최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
In this paper we present an efficient method for finite element vibration analysis of a structure with cyclic symmetry and applied it to calculating the natural vibration characteristics for a blower impeller. Blower impeller having a cyclically symmetric structure is composed of circumferentially repeated substructures., The whole-structure is partitioned into substructures and then finite element vibration analysis is performed for a substructure using transformed equations for each number of nodal diameter which are derived from discrete Fourier transform in consideration of the cyclic symmetry. natural vibration characteristics for three kinds of models which are blower impeller without support ring with small support ring and with large support ring are numerically analyzed and compared. Accuracy and efficiency of the present method are verified by comparison of results of the analysis with substructure and with whole-structure. Also the results of the analysis by cyclic symmetry module(SOL 115) of MSC/NASTRAN are presented and compared.
이산 웨이브릿 변환은 탄성파 신호를 분석하고 파의 성분을 구분하는 도구로 사용이 가능하다. 이산 웨이브릿 변환은 푸리에 변환에 비해 신호의 변화 시점을 인식할 수 있는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 탄성파 신호에 이산 웨이프릿 변환을 적용하여 초동과 S파 등 파의 구성 성분을 인지하고 주시를 결정하는 방법을 제시하였다. 정확한 지층 속도의 결정은 정확한 주시 결정에서 비롯되며, 이는 탄성파 속도분석, 굴절법 탐사, 탄성파 토모그래피, 다운홀 탐사, 크로스홀 탐사, 음파 검층 등 탄성파를 활용하는 각종 지구물리탐사 분야에 있어서 해석에 대한 신뢰도를 크게 증진시킬 수 있다. 잡음이 있는 경우와 없는 경우의 인공합성 탄성파 신호에 대한 P파와 S파의 주시 결정을 시도한 결과, 잡음이 많은 탄성파 신호에도 본 알고리즘이 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 잡음이 많이 포함된 현장 자료에서도 초동을 정확하게 결정할 수 있었다
공기 갭을 갖는 이방성 매질의 기판과 덮개층 구조에서 사각 마이크로스트립 안테나 공진 주파수의 파수 영역에 대해 해석하였다. 일축성 매질의 특성을 나타내는 텐서의 구성 관계식으로부터 파수영역에서의 다이애딕 그린 함수를 유도하였으며 이 결과를 푸리에 변환을 사용하여 공간에서의 전계 적분 방정식으로 수식화하였다. 캘러킨 모멘트법을 사용하여 적분 방정식을 이산화하였으며 기저함수로는 정현적 함수를 선택하였다. 수치해석 결과의 타당성을 검증하기 위해 기존의 결과와 비교, 일치된 결과를 얻었으며 공기 갭의 두께, 패치 길이 그리고 덮개층의 비유전율과 이방성 덮개층의 이방성 비의 변화에 따른 공진 주파수의 변화가 제시되고 분석되었다.
노이즈를 평가하는 방법은 Root Mean Square(RMS) 입상도, 자기상관함수, 위너스펙트럼이 있다. RMS입상도는 광자데이터의 표준편차로 나타내며, 자기상관함수는 거리변화에 따른 1차원함수를 중적분하여 얻어진다. 그리고 자기상관함수를 푸리에 변환하면 노이즈 파워 스펙트럼이 되고, 화상에서는 이것을 위너스펙트럼이라고 한다. 위너스펙트럼은 노이즈 자체만을 표현할 뿐 아니라 해상특성을 나타내는 Modulation Transfer Function(MTF)과 함께 Detective Quantum Efficiency(DQE)를 산출하는 중요한 요소가 된다. 제시된 위너스펙트럼의 평가기술은 교육현장에서 그 개념을 교육하거나 임상 환경에서 시설에 알맞은 디지털 영상 검출기를 선택하고 디지털 영상 시스템의 영상품질을 유지 보수하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
공기 캡을 갖는 일축성 이방성 매질 위의 마이크로스트립 안테나에 대해 유전체 덮개층이 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 일축성 이방성 매질의 특성을 나타내는 텐서의 구성관계식으로부터 파수영역에서의 다이에딕 그린 함수를 유도하였으며 이 결과를 푸리에 변환을 사용하여 공간에서의 전계 적분 방정식으로 수식화하였다. 갈리킨 모멘트법을 사용하여 적분 방정식을 이산화하였으며 기저함수로는 정현적 함수를 선택하였다. 수치해석 결과의 타당성을 검증하기 위해 기존의 결과와 비교, 일치된 결과를 얻었으며 공기갭의 두께, 패치 길이 그리고 덮개층의 유전율과 두께 변화에 따라 유전체 덮개층이 공진 주파수, 대역폭과 입력 임피던스에 어떤 영향을 미치는지 제시되고 분석되었다.
CR 시스템의 잡음(Noise)의 주요한 원인은 X-선 양자 모틀이며 그 외에 Imaging plate의 구조 노이즈, 휘진발광체의 광양자 노이즈, 전기계의 노이즈, 양자화 노이즈 등이 있다. Regius 150시스템에서 선량이 $0.1\;mR{\sim}100\;mR$까지 변화할 때 SNR 변화는 0.1 mR에서 8.2부터 선형성을 가지고 증가하고 있다. 이때 최저 SNR 값이 5 이상 되므로 충분한 신뢰성을 확보했다고 할 수 있다. 의료영상시스템의 가장 일반적인 노이즈 평가방법인 Noise Power Spectrum(NPS)을 이산적 화상데이터로부터 얻어진 Pixel 값의 요동으로부터 직접 푸리에 변환하여 구하였다. 주파수 $0.5\;lp/mm{\sim}2.5\;lp/mm$ 구간의 NPS은 선량이 많아질수록 개선되며 1 mR 조사 시 $10^{-4}{\sim}10^{-5}$ 사이에 분포하여, 시판되고 있는 타 회사의 CR시스템과 유사한 노이즈 특성을 가지고 있다.
시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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