오늘날 전자기파의 영향은, 제어장비의 내부에 있는 기판의 전자 부품에 전자기적인 충격을 주어 장비의 오동작이나 고장을 일으키는 등 심각한 문제들이 제기 되고 있다. 이러한 임펄스 전자기파는 제어 장치에 연결된 제어전선으로 타고 들어와서 전자장비 내부의 부품들과 반사,공진등을 일으켜서 결국에는 PCB(printed circuit board)에 손상을 입혀서 그 장치들을 사용 못하게 할 수가 있다. 주파수가 광대역인 50MHz 에서 800MHz 까지의 EMI(electro magnetic interference)환경을 만들 수 있는 장치를 제작 하였다. 이러한 UWB(ultra wide band)장치는 고전압펄스를 압축 성형하여, 동작시간이 아주 빠른 ultra fast 스위치를 통해서, 펄스의 기림 시간이 수백ps의 파형을 만들어, 안테나로 전송하여 공간으로 방사시키는 장치에 대해 설계 제작하여 실험한 결과에 대해 논하고자 한다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
본 논문에서는 새로운 추력기 성능 측정 방식을 제안한다. 광센서를 이용하여 추력기를 탑재한 것을 가정한 진자가 일정구간을 지나가는 시간을 측정하여 마이크로 추력기의 성능을 계산할 수 있도록 하였다. 마이크로 추력기의 추력을 측정하기 위해서 이미 몇 종류의 측정 장비가 개발되어있지만 본 논문에서는 최소 임펄스 비트(minimum impulse bit)를 직접적으로 측정할 수 있으면서 요구되는 보정과정을 최소화 할 수 있는 새로운 시스템에 대해 논술하였다. 이전에 사용되지 않은 시간 측정 방식을 응용하여 추력기에서 생성되는 임펄스를 계산할 수 있다. 이러한 측정 시스템의 바탕이 되는 이론에 대해 설명하였고 개발된 하드웨어를 통해 실제로 시험하였다. 검증을 위해서 추력이 부정확한 추력기가 아닌 위치변화를 주는 스페이서를 사용하여 하드웨어와 시뮬레이션 결과를 비교분석하였다. 개발된 하드웨어를 통해 개념인증 및 시스템 검증을 수행하였다.
본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
배관 세정 공정은 조선소 선박 건조과정에서 배관 설치 후 장비를 시운전하는 단계로 넘어가기 전에 최종적으로 배관 내부의 이물질을 제거하는 매우 중요한 공정이다. 만약에 배관 내에 이물질이 있는 상태에서 장비를 시운전하는 단계로 넘어갈 경우 이물질이 고가의 장비에 유입되어 펌프 및 기어, 베어링 등이 파손되는 요인이 된다. 특히 펌프나 유압 밸브 같은 경우는 아주 작은 이물질이라도 장비 속으로 유입이 되면 대형 사고로 이어지며, 이런 장비 사고는 주변에 장비 운전을 하는 작업자의 인명사고까지 연계되어 중대 재해의 잠재 원인이 되므로 조선소 고객인 선주들도 매우 집중적으로 확인하고 관리하는 공정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서 기존의 배관 세정 공법에서 유세정 효과를 증가시킬 수 있도록 배관 내 세정 유체의 흐름을 증가할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는, 열상장비(thermal imaging equipment)로 촬영한 적외선 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 임펄스 잡음(impulse noise)과 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 제거하는 웨이브렛 변환 기반 방법을 논의한다. 효과적인 잡음제거를 위하여 잡음으로 손상된 적외선 영상에 대하여 상세 부분대역 웨이브렛 계수에 대한 미분과 중앙절대편차(median absolute deviation)를 이용한 문턱값 설정방법을 제안하였다. 특히, 임펄스성 잡음제거를 위해서 웨이브렛 계수를 미분하여 임펄스 잡음의 위치를 나타내는 이진 마스크를 생성하는 방법을 채택하였다. 이와 같은 방법에 의해, 모서리와 잡음을 구분하는 적응 문턱 값 설정을 보다 효율적으로 얻을 수 있었고, 기존 웨이브렛 수축법과 비교를 통하여 제안한 잡음제거 방법의 타당성을 확인하였다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 더불어 디지털 장비의 사용이 증가하여 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 함께 잡음 제거에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 랜덤 임펄스 잡음 제거를 위한 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 잡음 수준을 판단하여 임계값을 구하며, 임계값은 입력 화소값과 기준치의 차이와 비교되어 필터의 가중치 스위칭 과정에 사용한다. 필터의 최종 출력은 스위칭에 따라 화소 가중치 및 변형된 가중치 메디안 필터를 적용하여 추정치를 구하며, 추정치와 입력 화소값을 비교하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 및 PSNR 등을 이용하여 기존 방법들과 비교하였다.
IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
초음파에 의한 해중 물체 검출은 클러터, 반향, 시간과 장소에 따른 해수 특성의 변화 등의 예측할 수 없는 잡음 간섭 때문에 여러 가지 어려움이 따른다. 정합 필터는 백색 잡음이 더해진 경우에만 최적이므로 정합 필터를 사용한 기존 SONAR 시스템의 SNR (신호 전력 대 잡음 전력 비)과 거리 분해능은 좋지 않다. 더구나 감쇠에 따라 검출 가능 레벨이 변화하므로 검출 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 적응 필터를 사용하여 예측할 수 없는 간섭들을 보상하였다. 이 필터는 반사 신호를 가지고 채널의 임펄스 응답을 순환적으로 추정한다. 잡음이 적은 환경에서는 추정된 임펄스 응답이 실제의 것에 가까우므로 거리 분해능이 좋고 정합 필터는 검출용으로 쓰인다. 또한 별도의 부가적인 장비없이도 검출 레벨이 번하지 않는다. 시뮬레이션을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있었고 적응 필터의 파라메터의 변화에 따른 필터 특성을 구했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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