본 논문은 자동차 번호판 용도문자를 인식하개 위한 전처리 과정으로써 웨이브릿 변환을 적용한 연구에 관해 기술한다. 웨이브릿 변환에 의하여 여과된 고주파 대역의 영상은 수평방향, 수직방향, 대각선 방향의 윤관석 형태로 세 개의 대역에 존재하게 되는데, 대상영상이 고주파 대역의 에너지량이 적게 나타나는 반면에 저주파 대역의 에너지량은 크므로 용도문자의 인식 과정에서 저주파 대역 부분만을 이용하였다. 저주파 대역에서 $20{\times}20$크기의 영상을 추출하고 영상을 정규화 하여 오츠알고리즘을 통한 이치화 과정을 거친 다음 역전파 신경망으로 인식함으로써 기존의 단순축소 방법보다 향상된 결과를 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기계적 충격 방식을 통한 주파수 상향방식을 이용하여 저주파 진동원으로부터 충분한 에너지를 수확할 수 있는 압전 구동 방식의 광대역 에너지 수확 소자를 제작하고 평가하였다. 유연한 외팔보의 진동으로 인한 기계적 충격은 압전 외팔보에 큰 두 번째 힘을 전달한다. 변형률이 커지고 주파수 상향방식을 사용한 결과로 출력 전력과 동작 주파수의 대역폭 또한 향상되었다. 제작된 에너지 수확소자의 질량체 비율은 ${\mu}=5.8$, 스토퍼의 거리는 d = 0.5 mm이며, 17 Hz의 주파수, $30k{\Omega}$의 최적 부하저항에서 $449{\mu}W$의 최대 피크 전력을 전달하였다. 또한 1 g로 가진하였을 때 11 Hz부터 28 Hz의 주파수 대역에서 동작이 가능하였고, 저주파수의 무작위 진동에서도 효율적으로 에너지 수확이 가능하다는 것을 입증하였다.
해머나 중추 등의 순간가진원이나 진동기 등의 연속가진원을 사용하는 주동표면파기법에서는 저주파대역에서 충분한 에너지를 갖는 표면파를 얻기 어렵기 때문에, 종종 발생된 표면파의 가탐심도가 충분하지 못한 한계에 부딪힌다. 일반직인 가진원 장비로 발생되는 이러한 주동표면파의 한계는 심층지반구조를 파악할 수 없게 함으로써 지반의 정확한 지진응답해석을 어렵게 한다. 반면에 상시미동이나 주변잡음 등과 같은 수동가진원에 의해 발생된 수동표면파를 이용하면 저주파대역에서 충분한 에너지를 갖는 표면파를 얻을 수 있기 때문에 이러한 주동표면파의 단점을 극복하고 심층지반까지의 전단파속도 주상도를 얻을 수 있다. 수동표면파의 측정자료로부터 계산된 수동분산값의 신뢰도를 향상시키는 것은 보다 정확한 전단파속도 주상도를 얻기 위해 필수적이며, 수동분산값의 신뢰도를 향상시키기 위해선 수동분산값에 포함되는 계통오차에 대한 올바른 이해를 바탕으로 한 수동표면파의 측정과 분석이 필요하다. 본 논문에서는 수동표면파 시험에 있어 계통오차를 발생시키는 부족한 파수해상도와 측면로브를 통한 에너지누수에 관한 연구를 수행하고 신뢰성 있는 분산곡선 결정을 위한 수동표면파의 측정 및 분석기법을 제안한다. 제안된 기법을 적용한 일련의 수동표면파시험이 미국 캘리포니아주 산호세의 한 현장에서 수행되었다.
본 논문에서는 일반적인 MP3 오디오에서 손실된 고주파 성분을 복원하여 향상된 품질의 오디오를 제공하는 방법을 고찰한다. 고주파 복원을 위해 먼저 MP3 오디오에 따라 손실된 고주파 영역이 차이남을 참조하여 고주파 복원 시작 대역을 결정한다. 그런 다음, IMDCT 이후 32개 대역으로 분할된 대역 신호의 에너지를 이용하여 고주파 대역의 에너지 포락선을 추정한다. 추정된 에너지 포락선을 참조하여 저주파 대역 신호를 복사하거나 AWGN 신호를 삽입함으로써 손실된 고주파 신호를 복원하다. 본 논문에서는 주관적 음질 평가 및 스펙트럼 분석을 통해 제안한 방법의 성능을 평가한다.
대전·충남지역 20-30대 여성 언어재활사 50명을 대상으로 주관적 음성 피로도 설문과 더불어 하루 4회기를 기준으로 언어치료 전/후 음성 샘플 수집을 하였다. 연구 결과, Korean Vocal Fatigue Index의 음성 피로로 인한 음성 사용회피 항목과 음성 사용으로 인한 신체 피로 항목에서 피로 집단과 피로 없는 집단 간 유의한 차이가 있었다. 두 집단의 음향음성학적 특성과 관련하여, 두 집단 모두 치료 후 저주파 대역 에너지가 상대적으로 낮아지고 고주파 대역 에너지가 상승하는 패턴을 보였다. 이러한 특징이 분산분석 결과, 주 효과로 나타난 low to high-ratio[t1(time.1)>t2(time.2)], slope_ltas(t2>t1), 3rd formant's energy(t1>t2), high energy(t2>t1) 등에 잘 반영되어 있다. 집단 간 차이는 음향변수들 중 치료 전 모음 연장발성 스펙트럼 저주파 대역의 에너지인 low energy에서만 관찰되었고 피로 없는 집단의 값이 더 컸다(no.fatigue>fatigue in t1). 음향변수에서의 이러한 특징과 더불어 치료 세션 후 피로 없는 집단의 연결발화에서의 왜도 증가는 장시간의 목소리 노동으로 인한 성대 과긴장(higher muscle tonus)과 목소리 남용 때문으로 해석할 수 있다. 섭동변수 shimmer_local은 피로 없는 집단이 언어치료 후 낮아졌고(t1>t2), 켑스트럼 변수인 RNR(rhamonics to noise ratio)은 언어치료 후 값이 높아졌다(t2>t1). NHR(noise to harmonic ratio)은 두 집단 모두 치료 후 낮아졌다. NHR의 감소와 shimmer_local의 하강은 치료 세션을 진행하면서 발성 과정이 안정화되었거나 혹은 전문 지식이 있는 언어재활사(특히 피로 없는 집단)들의 효율적 목소리 사용이 기여했다고 결론지을 수 있다. 피로 없는 집단의 경우는 치료 후에 RNR값이 유의하게 커졌으므로 치료 후 오히려 조화음(harmonic) 구조가 더 안정되었다고도 말할 수 있을 것이다.
시험발파를 통해 제주 남부지역(현무암과 클링커 층상구조 지반)의 지반진동 특성을 분석하였다. 지반진동의 주요 성분을 파악하고 지반진동추정식을 도출함으로써 제주 남부지역의 지반진동의 전파 특성을 국내 설계지침과 비교하였다. 층상구조 지반에서의 지반진동은 근거리에서는 진동의 크기가 작으나 원거리로 갈수록 지반진동의 감쇠가 적어 진동에너지를 멀리까지 전달하는 것으로 나타났다. 그리고 주파수는 저주파수 대역으로 확인되었다. 이는 공극이 큰 클링커층이 고주파의 발파에너지 탄성파를 파형의 주기가 긴 저주파 형태로 바꿔 전달하기 때문으로 판단된다. 또한, 기반암이 다른 지역과의 지반진동을 비교하여 설계지침의 한계를 확인함으로써, 지역 특성이 반영된 설계 지반진동추정식 개발의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 선박소음해석을 수행하기 위한 기초작업으로서 실선 선박모델을 크게 3가지 경우로 구분하여 모델링 하였으며, SEA법을 적용하여 고체소음의 전달손실을 이론적으로 예측할 수 있는 방법을 제시하였으며, 또한 STL을 도입하여 각 요소간의 에너지 흐름 및 구성판요소의 재료별 방진효과를 알아보았다. 이 방법의 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 내장판의 종류에 따른 전달특성은 고주파 대역에서는 plywood, 저주파 대 역에서는 rockwool이 높은 손실값을 보였으며, glasswool은 전 주파수 대역에서 고른 손실값을 가짐을 확인하였다. 2) 기진원으로부터의 거리가 멀어짐에 따라 내장판의 효과가 크게 나타나며, 기진원의 근방 요소에서는 내장판의 효과보다는 강판의 두께의 영향이 두드 러짐을 알 수 있었다. 3) 내장판 요소중 plywood의 방진효과가 가장 크게 나타남을 알 수 있었다. 4) 본 SEA법에 의한 연구에서는 구성 판요소의 재질과 두께에 따른 고쳇음 의 전달특성을 이론적으로 해석하였으며, 차후 실험을 통한 검증이 요구되어 진다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.
본 연구는 풍력, 파력발전기가 설치되는 제주 동부와 서부 수심 20 m 연해에서 4개월동안 수중 청음기를 중층(10 m)에 계류하여 주변소음을 측정하였다. 측정 소음레벨에 영향을 미치는 기상정보는 측정 지점 근처 기상대와 관측소를 이용하여 자료를 수집하였다. 100 Hz 이하의 주파수 대역에서 조석의 영향으로 간조와 만조, 조금과 사리일 때 약 5 dB ~ 20 dB가량 변화를 보였다. 파랑과 바람의 영향은 1 kHz 이하의 주파수 대역에서 25 dB이내로 큰 변화를 보였으며 파랑은 저주파 대역에 영향을 주었고 바람은 1 kHz 이상의 고주파 대역까지도 영향을 주었다. 10 kHz 이상의 고주파 대역에 영향을 주는 요인으로 강우와 생물 소음이 있고 웬즈 곡선 최대값에 비해 약 10 dB 높게 측정되었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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