Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다[l]. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 세밀한 DEM 제작을 위해, 토지피복 특성에 따른 혼합 정합 방법을 제안하였다. 이를 위해, 고해상도 위성의 다밴드 영상에서 건물, 도로, 논 밭, 산림, 그림자 물로 이루어진 토지피복도를 제작하였으며, 흑백영상에서 에지와 포인터를 추출하였다. 정합수행 전에 5가지 분류항목을 자동 선별토록 하였으며, 이로부터 건물은 그리드와 에지 정합을, 도로는 그리드와 포인터 정합을, 논 밭과 산림지역은 그리드 정합만을 수행하고, 그림자 물은 정합대상에서 제외하였다. 그 결과, 기존 방법에 비해 지형 경계선을 보다 선명하게 표현하였으며, 건물이나 주거지 또한 더욱 잘 묘사하였다.
기존의 혼합요소모형(박 등, 1994; Demirbilek and Panchang, 1998)은 반원형태의 정합경계에 파고와 파향을 일정하게 입력하게 되어 있기 때문에 보다 정확한 계산결과를 확보하기 위해서는 정합경계가 되도록이면 심해파 해역에 위치하는 것이 유효하다. 그러나, 국내의 남ㆍ서해안과 같은 지역은 심해역이 육지로부터 상당거리 떨어져 있으므로, 정합경계가 심해파 해역조건에 위치하게 되면 계산 Mesh의 수가 막대하게 되어 계산기 용량초과 및 계산속도 저하가 초래된다. (중략)
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.
3차 비선형 광학현상을 이용한 레이저 분광학은 코헤런트 반스톡스 라만산란(Coherent Anti-Stokes Raman Scattering, CARS)이나 축퇴 사광자혼합(Degenerate Four-Wave Mixing, DFWM)이 기계공학의 연소진단이나 화학분야에 응용된 이래 활발히 연구되어져왔다.[1] 비선형 광학현상의 특성상, 발생한 신호는 입사 레이저광들과의 위상정합조건이 만족되는 특정한 방향으로만 진행하고 레이저광처럼 가간섭성을 갖는다. (중략)
본 논문에서는 가상 환경의 참여자를 표현하기 위해 실제 참여자의 영상을 가상 환경에 실시간으로 제공하는 비디오 아바타를 사용하였다. 비디오 아바타의 사용은 참여자를 표현하는 정밀도를 높일 수 있지만 정확한 정합이 중요한 이슈가 된다. 비디오 아바타의 정합을 위해 실제 환경에서 사용되는 카메라와 가상 환경을 생성하기 위해 사용되는 가상 카메라의 특성을 동일하게 조정하였다. 조정된 실제와 가상 카메라의 유사성에 근거하여 실제와 합성 영상의 비교를 통하여 실제 환경에서 획득된 비디오 아바타가 가상 환경과 정합되도록 하였다. 비디오 아바타의 정합 과정에서는 정합의 부정확한 정도를 에너지로 표현하여 이를 최소화시키는 방법을 이용하였으며 실험을 통하여 제안된 방법이 가상 환경에서 비디오 아바타의 정합에 효과적으로 적용 가능함을 확인하였다.
혼합현실 기술을 휴대가 용이한 모바일 기기상에서 효과적으로 구현하기 위해서는 기기에 부착된 카메라의 위치를 인식하는 기술을 시작으로 입력된 실세계 공간에 가상의 디지털 정보를 정합하고 표현하는 기술, 사용자가 표현된 혼합현실 환경과 현실감있게 상호작용하는 기술, 그리고 다양한 응용분야에 맞게 혼합현실 콘텐츠를 저작하는 기술에 이르기까지 여러 가지 세부 기술들이 요구된다. 본 논문에서는 언급한 세부 기술들에 대한 개요와 국내외적으로 진행되고 있는 관련 기술들의 동향을 구체적인 사례를 통해 소개한다.
본 논문에서는 LS 밴드에서 동작하는 공액 위상변위기(phase conjugator)용 HEMT 혼합기를 설계 제작하였다. 역지향성 안테나(retrodirective antenna) 시스템의 공액위상변위기로 사용되는 혼합기의 특징은 RF 및 IF 신호의 주파수가 비슷하며, 모두 고주파 신호라는 점이다. 따라서 LO 신호의 주파수는 RF 주파수의 약 2배가 되며, 두 입력신호의 합성 및 임피던스 정합이 쉽지 않게 된다. 본 연구에서는 p-HEMT 소자를 사용하여, LO4.00 GHz, RF 2.01 GHz, IF 1.99 GHz에서 동작하는 게이트 혼합기를 제작하였다. 제작된 혼합기는 -7 dBm의 LO 신호를 인가하였을 때, 변환이득이 12.5 dB이며, 1-dB cmpression point는 -34 dBm으로 측정되었다. 본 연구에서 제작된 혼합기는 single-ended 구조로서, RF 및 IF 주파수가 비슷하므로 RF 누설신호가 관찰되었으며, 평형구조(balanced type)의 혼합기 및 공액 위상변위기의 설계에 직접 적용될 수 있다.
본 논문에서는 쇼트키 장벽 빔 리드 다이오드와 180$^{\circ}$hybrid coupler를 이용하여 24 GHz 대역에서 동작하는 단일 평형 다이오드 주파수 혼합기를 설계 및 제작하였다. 근거리 차량의 거리와 속도 탐지용 호모다인 FMCW 레이더의 용도에 적합하도록 대역폭은 100MHz이내에서 작은 LO 구동 전력으로 IF 출력 주파수의 변환손실은 가능한 작고 평탄도는 일정하도록 그리고 LO 격리도가 가능한 크도록 하였다. LO 포트의 반사손실, LO 격리도, 변환손실 성능 특성간에 최적의 성능을 위하여 다이오드의 정합회로, 그리고 결합기와 정합회로 사이의 embedded 마이크로스트립 선로를 이용하여 최적화하였다. 제작된 혼합기는 6 dBm의 LO 구동 전력을 가지고 변환손실 6 dB, LO/RF 격리도 23 dB, P1 dB(input)는 3 dBm의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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