소규모 풍력에너지, 연료전지 및 태양에너지 등의 신 재생에너지원들이 소규모 분산전원으로 도입되고 있다. 이로 인해, 수용가 측의 전원이 대규모 전력사업자로부터만 공급받던 시스템방식에서, 분산전원과 연계하여 동시에 사용하는 방식으로 바뀌고 있다. 이러한 분산전원이 계통에 도입될 경우 이로 인해 평상시 기존 계통의 보호방식에 미치는 영향의 경우는 상시전압변동, Flicker, 병해열로 인한 순시전압변동, 고조파, 불평형 등이 고려 될 수 있다. 또한 이러한 경우로 인해 보호계전기의 오동작도 초래 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 태양광시스템을 분산전원으로 하는 연계 계통을 모델링하여 발생하는 파형에 대해 분석한다. 또한 디지털 보호계전기의 디지털 필터링 기법을 비교하여 빠른 연산 속도와 주파수 응답 특성을 가지는 알고리즘을 선정하고 모델링하여 모델링 된 디지털 필터로 분산전원 연계를 통해 얻어진 파형을 필터링 한다. 본 논문에서 분산전원의 계통 모의는 전력계통에 모의에 높은 신뢰성을 가지는 PSCAD/EMTDC를 기반으로 하였으며, 디지털 보호계전기의 디지털 필터 알고리즘 모델링은 MATLAB을 사용하였다.
블록 기반의 적응적 루프 필터(BALF : Block Adaptive Loop Filter)는 압축 성능에 있어서 상당히 높은 효율을 보이는 기술 중 하나이다. BALF는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Weiner 필터계수와 해당 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 복원된 영상에 적용함으로써 화질을 높일 수 있다. 그러나 BALF는 단위블록 전체에 대해 하나의 필터를 생성하여 적용하는 방법으로, 블록 내부에서 구분되는 신호적 특성을 따로 분류하지 않는다. 그러므로 BALF는 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복호화 복잡도를 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터가 적용될 블록을 내부와 경계 영역으로 나누어 경계 영역을 위한 필터를 구분하여 생성하는 루프필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 BALF에 비해 부호화 성능이 저하되지만, 필터를 적용할 영역을 선택 가능하게 함으로써 복호화 복잡도를 조절할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 실험결과, 기존의 방법인 BALF에 대하여 블록의 경계 영역 필터를 사용할 경우, 약 3.77%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 33.76%의 필터링 속도 향상을 보였다.
디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드 패턴으로 인한 왜곡이 발생하며, 디지털 필터를 사용하여 제거할 필요가 있다. 그런데 x선에 대하여 과하게 노출되어 영상디텍터에서 포화된 영상이 형성되는 경우에는 그리드 왜곡의 제거가 잘되지 않는다. 본 논문에서는, 보다 효율적으로 그리드 왜곡을 제거하기 위하여 x선 영상 형성에서 노출량에 따른 특성을 포화 현상까지 포함하여 분석하였다. 포화가 되기 시작하면 그리드 왜곡 성분의 최대 크기가 오히려 줄어들고 대역폭은 넓어지는 특성을 관찰할 수 있었다. 또한 왜곡 성분의 중요신호대역폭 (significant-signal bandwidth)을 측정하여 필터의 대역폭을 결정하여 그리드 왜곡을 효율적으로 줄일 수 있는 적응 필터링 알고리듬을 제안하였다. 실제 x선 디지털 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적으로 그리드 왜곡을 제거할 수 있음을 확인하였다.
UFMC(Universal Filtered Multi Carrier)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Modulation)보다 비동기적인 상황과 ICI(Inter Carrier Interference)에 강한 장점으로 5G 무선통신 시스템의 후보로 주목 받고 있다. UFMC 시스템에서는 부밴드 마다 필터링을 하기 때문에 필터의 성능이 매우 중요하다. 기존 UFMC 시스템의 필터는 대역외 방사가 작다는 장점으로 필터를 사용해 왔다. 그러나 이 필터는 부밴드 내의 왜곡이 있고 스커트 특성이 좋지 않다. 따라서 부밴드 내의 왜곡을 줄일 수 있으며 스커트 특성이 뛰어난 새로운 형태의 UFMC 필터에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 UFMC 시스템에서 필터의 주파수 응답 형태가 미치는 영향을 분석하고 기존 시스템에서 사용되어 왔던 Dolph-ChebyShev 필터를 대체할 필터로 Wavelet 기반의 필터를 제시한다. 모의실험을 통해 wavelet 필터가 기존의 필터 보다 다중 경로 페이딩 채널에서 더 나은 BER(Bit Error Rate)성능을 보임을 확인 하였다.
여러 가지 환경적인 요인에 의해서 영상에 잡음이 부가된다. 이러한 잡음을 제거하고 각 잡음의 특성에 적합한 필터링 방법을 이용한다. 직접적인 복원방법으로 반전 필터와 위너필터가 있다. 여기에서 위너필터가 최소 자승 오차 관점에서 최적의 필터다. 그러므로 첫째, 반전필터, 위너필터, 제한된 최소자승필터등에 대해서 살펴 보고, 둘째, 파워스펙트럼비의 양적화된 조정을 위해서 매개변수를 사용하며, 그러한 변수들은 서로 충돌한다. 그러므로 응용에 적합하게 조정할 수 있는 매개변수 위너필터를 이용해 변수들을 최적화하였다. 모의실험 결과에서 훼손된 의료영상의 계조가 향상되었고, 잡음을 제거하였다. 그리고 비교되는 실험은 에지의 보전과 잡음 제거 특성에 관해서 증명하였다.
본 논문에서는 영상복원 분야에서 사용되는 POCS 이론과 인간시각시스템의 특성을 이용하여 비가시성과 견고성을 동시에 가진 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 POCS 이론을 기반으로 하여 공간영역과 변환영역에서의 필수 특성을 갖는 워터마크를 생성한다. 즉 공간영역에서는 영상에서 시각적으로 쉽게 인지되지 않는 에지 또는 강한 무늬영역에 삽입되고, 또한 변환영역에서는 영상압축, 필터링 등의 다양한 공격에 강인한 주파수대에 삽입되는 워터마크를 생성한다. 그리고 생성된 워터마크를 입력영상에 삽입할 때 분류된 블록의 특성에 따라 무늬 마스킹 효과를 고려하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써 비가시성과 함께 견고성을 함께 증대시킨다. 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 워터마킹 기법이 영상 압축, 저역 및 고역통과 필터링 등의 다양한 공격에 대해 기존 방법들에 비해 매우 우수한 워터마크 검출 특성을 나타내었다
본 논문에서는 서로 다른 FSR (free spectral range)을 갖는 두 개의 가변 (tunable) 폴리머 링 공진기 기반의 $1{\times}2$ 스위치를 이용하여 광학적 방식의 채널 선택이 가능한 재구성형 (reconfigurable) 마이크로웨이브 (microwave: MW) 필터를 제안하고 구현하였다. 각 링 공진기는 두 개의 링이 연결되어 있으며 한 개의 링 위에 전극이 형성되어 있으며, 이 전극에 전압을 인가함으로써 열광학효과를 통해 On/Off 스위치로서 동작된다. 입력 MW 신호에 의해서 변조된 광신호를 이 스위치를 통해 특정 포트로 라우팅(routing)하고 광검출기를 통해 복원함으로써 두 개의 채널이 선택되는 MW 대역통과 필터 특성을 얻었다. 중심주파수가 10 GHz인 채널 I 이 선택된 경우, 소멸비는 ${\sim}30dB$, 대역폭은 1 GHz, Q값은 10, 최대 소비전력은 4.1 mW였다. 그리고 중심주파수가 20 GHz인 채널II가 선택된 경우에는 소멸비는 ${\sim}30dB$, 대역폭은 2 GHz, Q값은 10, 최대 소비전력은 8 mW였으며, 각 채널 간의 격리도는 24 dB 이상이었다.
본 논문은 병렬 프로그램의 성능 분석을 위한 성능 감시기에 가시화층에 일반화된 뷰를 설계하고 구현하였다. 대부분의 성능 감시기는 하드웨어에 의존적인 특성화에 뷰를 제공함으로서 이식성이나 확장성이 부족하다. 일반화된 뷰를 제공하는 성능 감시기는 데이터 필터층에서 필터링된 성능 분석 데이터를 이용하여 프로그래머가 정의한 데이터의 범위에 따라 뷰를 스스로 확장할 수 있다. 또한 CallBack기능을 제공하여 관심 있는 데이터를 쉽게 볼 수 있다. 프로그래머는 성능 감시기의 일반화된 뷰를 이용하여 다양한 형태의 성능 분석 결과를 볼 수 있다.
타일링을 통해 손실 압축된 데이터에 대해 점대칭 확장(point symmetric extension)을 사용하면 경계에서의 인공물(artifact)들을 줄일 수 있다 실제 확장 샘플 없이 경계 필터(boundary filter)를 사용하는 것과 같은 효과를 내는 방법을 리프팅(lifting)을 사용하여 수행할 수 있다. 본 논문에서 사용된 필터는 PR 특성을 준수하고, 경계근처에서 어떠한 후처리 기술이나 이웃하는 타일들로부터의 추가정보 없이 경계 인공물들을 현저히 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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