본 논문에서는 두 개의 2차원 영상에서 3차원 객체를 효율적으로 추출하기 위해서 위상 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 제시한다. 특히, 윈도우 푸리에 위상을 이용하는 기존의 위상 기반 방법들은 기본적으로 다중-해상도 위상 맵을 사용하기 때문에 계층적인 접근 관점에서 좋은 특성을 가지고 있는 반면 높은 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 다중-해상도 위상 기반전략과 더불어 위상 계산의 중복성을 제거하는 빠른 계층적 접근기반의 3차원 객체 추출 기법을 제안한다. 또한, 정합 성능을 개선시키기 위해 위상 영역에서 형태학적인 정합 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 계산량이 대략 8배 정도로 크게 감소되었으며 안정된 결과 값을 획득할 수 있었다.
슬롯 결한 마이크로스트립라인-도파관 천이기에 대해 간략하지만 정확한 등가 회로 모델을 추출하기 위한 해석 방법을 제안한다. 이 등가회로는 이상적 변압기, 마이크로스트립 개방 스터브, 그리고 슬롯 중심에서 도파관 쪽과 급전선 쪽 반평면으로 바라보는 각각의 어드미턴스들로 구성된다. 관련된 회로 변수 값들은 가역 정리 (Reciprocity theorem), 푸리에 변환과 푸리에 급수(Fourier transform and series), 복소 전력 개념(Complex power concept), 파스발 정리(Parceval's theorem), 그리고 스펙트럼 영역 이미턴스 접근법(Spectral-domain immittance approach)에 의해 계산된다. 계산된 산란계수 값을 측정된 값과 비교하였으며 이들 사이의 상당한 일치도는 제안된 등가회로 모델의 간편성과 정확성을 뒷받침한다.
본 연구에서는 탄성파 임펄스 반응 해를 구하는 하나의 대안으로서 시간적분(formal time-integration)을 이용하여 시간 영역에서의 이론 변위를 계산하는 방법에 대해 고찰하였다. 이는 복소 적분법을 이용하여 푸리에 적분식을 직접 적분하는 대신 우선 가속도에 대한 해를 유도하고, 이로부터 시간적분을 이용하여 변위에 대한 해를 유도하는 방법이다. 이 방법은 시간에 대한 푸리에 적분식을 복소적분을 이용하여 구하는 경우 야기되는 유인성과 관련된 혼란을 피할 수 있어, 변위에 대한 이론 임펄스 반응 해가 직관적인 델타함수와 층계함수에 대한 미적분 관계만을 사용하여 쉽게 구해진다.
본 논문에서는 주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하는 다중 오디오 워터마킹을 제안한다. 워터마크 삽입은 두 단계로 나뉘며 주파수 영역에서 수행된다. 1단계에서는 주파수 위상 응답의 전체 샘플을 대상으로 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하고 2단계에서는 먼저 무음 구간 여부에 따라 워터마크를 삽입할 프레임을 정하고 해당 프레임에서 주파수 크기 응답의 최대값을 기준으로 정규화한 후 고정된 스텝사이즈를 적용하는 방법으로 적응적인 QIM을 구현하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 단계를 거친 주파수 위상 응답과 크기 응답을 역푸리에 변환을 통해 시간 영역의 신호로 복원한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 이용하여 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였으며 특히 푸리에 공격에서 복원율은 95% 이상으로 매우 강인한 결과를 보였다.
본 논문에서는 단일 틸트윙 무인기의 시스템 식별기법과 결과를 제시하였다. 주파수 영역의 시스템 식별 기법인 Modified Equation Error Method(MEEM)와 시간 영역의 시스템 식별 기법인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 사용하였다. 시스템 식별 기법의 검증을 위해 단일 틸트윙 방식 무인기인 CNUX-3의 모델을 통해 획득한 수직모드의 선형 시뮬레이션 결과에 센서 특성을 반영한 노이즈를 합성하여 가상의 비행데이터를 생성했다. 설계 변수의 변화에 따른 MEEM의 시스템 식별 성능 변화를 분석하였다. 또한 고정밀 푸리에 변환(High accuracy Fourier Transform)을 MEEM에 적용하여 정확도를 향상시켰다. MEEM과 EKF의 시스템 식별 결과를 비교하고, 최상의 성능지수를 갖는 설계 변수값과 초기값을 최적화를 통해 결정하였다.
웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.
본 논문에서는 도체로부터의 안정된 전자기 산란 응답을 계산하는 새로운 해법을 제안한다. 이 방법은 기존의 MOT (marching-on in time) 기법을 이용하지 않고, 가중 라게르 (Laguerre) 다항식으로 유기전류의 과도 응답을 표현하여 시간 영역의 적분방정식을 푼다. 이 시간 영역의 기저함수를 사용함으로써 적분식의 미분항을 해석적으로 처리하여 과도 응답을 구할 수 있다. 또한 적용되는 이 기저함수는 시간이 진행함에 따라 영으로 수렴하는 특성 때문에, 유기전류의 과도응답도 후기 진동을 가지지 않고 영으로 수렴한다. 제안되는 방법의 타당성을 보이기 위하여 시간 영역 전장 적분방정식의 해를 MOT 및 해석해와 주파수 영역으로부터 구한 해의 이산 푸리에 역변환 (inverse discrete Fourier transform, IDFT)과도 비교한다.
본 논문은 3상 NPC형 3-레벨 인버터를 영시퀀스 주입에 의한 SVPWM방식에 고조파의 특성이 가장 우수하다고 알려진PD(phase disposition)방식의 멀티 캐리어 방식을 적용하였다. 구현된 NPC형 3-레벨 인버터는 전 영역에서 동작할 수 있도록 구현하여, 각 영역에 따른 고조파 및 THD를 분석하였다. 일반적은로 NPC형 3-레벨 인버터는 2-레벨 인버터에 비해 동일 변조비에서 고조파의 특성이 우수 한 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 이러한 변조비에 따른 고조파의 분포 이중 푸리에 시리즈를 통해 분석하였고, 이를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.
유한길이의 다중 송수신 쌍극자에 의한 수평다층구조의 시간영역 전자기장을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 시간영역 반응은 주파수영역에서 계산된 값에 빠른 역푸리에변환(inverse fast Fourier transform: FFT)을 적용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 먼저 대수영역에서 등간격으로 한 decade 당 10개의 주파수영역 반응을 구한 후 FFT를 적용시키기 위해 3차 스플라인 사이채움(cubic spline interpolation)을 실시한다. 이 때 위상의 경우에는 스플라인 사이채움 이전에 위상곡선을 연속적으로 만들어 주는 과정이 추가된다. 스플라인 사이채움된 자료들은 송신전류파형과 곱말기(convolution)를 한 후 FFT를 통해 시간영역 자료로 만들어진다. 이 논문에서는 step-off 파형만 고려하였다. 개발된 시간영역 프로그램은 해석해와 해양 탄화수소 저류층 모델에 대한 반응을 이용하여 검증하였으며, 그 결과는 충분히 정확함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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