본 연구는 2005.7.1 시행 공포된 전파법 시행령 개정안 내용 중 전력선통신설비의 주파수 대 역이 $9kHz{\sim}450kHz$에서 그 상한선 범위가 30MHz까지 확대 시행됨과 관련하여 전력선통신설비가 단파대 무선통신에 혼신을 야기할 수 있음에 따라 그 영향여부를 평가하는 방법을 제시하고 향후 전력선통신설비를 운용함에 있어서 단파대 무선통신에 영향을 회피하기 위한 대책방안을 제안하는데 있다. 전력선통신의 운용주파수 확대와 관련하여 정보통신부 전파연구소에서 전력선통신이 단파대 무선통신의 혼신 여부에 대하여 측정 관찰해 왔으며 그 간섭정도를 판단하기 위해 노력해 왔다. 본 연구에서는 전파수신기, 신호발생기 및 SINAD(Signal to Noise and Distortion) Meter를 사용한 측정 방법을 제시하고 있으며 이는 무선(RF : Radio frequency) 환경에 적합한 측정 방법으로 기존의 EMC(electromagnetic compatibility) 환경에 의한 한계를 극복할수 있다. 또한, 본 연구에서는 전력선통신설비가 단파대 해상이동통신에 영향을 최소화하기 위하여 보호구역을 설정 또는 해당 주파수에 대하여 운용금지하는 방안을 제시함으로써 무선통신환경을 보호하는데 그 목적이 있다 하겠다.
H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.
액체의 특성을 분류하기 위해서는 액상 물질의 유전율의 차이 등에 따른 특징적인 현상들을 파악하여야 한다. 이러한 현상들을 원격으로 탐지하여 추출할 수 있다면 폭발 가능성이 있는 위험물질의 검색이나 액체의 종류 등을 파악하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 광대역 전자파 신호를 이용하여 액체의 반사 및 투과신호를 하나의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나에서 획득하여 분석하였다. 반사 또는 투과신호는 액체의 종류에 따라 주파수별 응답특성이 다르게 나타난다. 그러나 기존의 FFT 스펙트럼 추정방식은 주파수 해상도 문제 및 윈도잉에 의한 왜곡 때문에 적용하기 어렵다. 따라서 이러한 문제들을 최소화할 수 있는 고유벡터 해석 기법을 이용한 고해상도 스펙트럼 추정 및 분석 방법을 적용하였다. 이렇게 얻어진 결과들로부터 투과 또는 반사경로 들에 따른 액체의 종류별 첨두치 주파수들 및 대응전력 값들을 비교함으로서 다양한 액체들의 분류가 가능함을 보였다.
This paper proposes a novel mapping algorithm in Omni-directional Vision SLAM based on an obstacle's feature extraction using Lucas-Kanade Optical Flow motion detection and images obtained through fish-eye lenses mounted on robots. Omni-directional image sensors have distortion problems because they use a fish-eye lens or mirror, but it is possible in real time image processing for mobile robots because it measured all information around the robot at one time. In previous Omni-Directional Vision SLAM research, feature points in corrected fisheye images were used but the proposed algorithm corrected only the feature point of the obstacle. We obtained faster processing than previous systems through this process. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we remove the feature points of the floor surface using a histogram filter, and label the candidates of the obstacle extracted. Third, we estimate the location of obstacles based on motion vectors using LKOF. Finally, it estimates the robot position using an Extended Kalman Filter based on the obstacle position obtained by LKOF and creates a map. We will confirm the reliability of the mapping algorithm using motion estimation based on fisheye images through the comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
본 논문에서는 대상테의 움직임이 합성구경 기법에 미치는 영향을 조사하고, 이를 토대로 합성구경 기법의 움직임 긱함을 극복할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 일정한 관심영역 내에서 대상테의 대표적인 축방향 움직임을 추정하고 이에 의한 집속 지연 오타만을 관심영역의 모든 영상점에 대하여 동일하게 보상하는 영역 기반의 움직임 보상 기법을 사용한다. 이때 대표 움직임은 관심영역 내에서 접속된 신호의 에너지가 최대가 되는 점에서의 움직임을 상호상관을 이용하여 계산할 수 있다. 또한 자기상관 기반의 도플러 평균 주파수 추정 기법을 이용하여 관심영역 내의 대표적인 축방향 움직임(대표 움직임 속도)을 추정하는 방법을 제안하였다. 모의 실험과 실제 인체 실험 결과 두 방법 모두 합성구경 영상의 움직임 오류를 제거함으로써 양방향 동적접속의 구현을 가능하게 하여 초음파 영상의 해상도 및 SNR을 현저히 개선시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 자기상관 방법은 훨씬 적은 계산량으로 상호상관 방법과 거의 동일한 성능을 제공함을 확인하였다.
본 연구는 비측량용 사진기를 이용한 근거리 사진측정법을 적용하여 해빈단면을 추정하는 방법을 제시한다. 수평면 위에 고정된 비디오로부터 획득한 경사비디오영상을 해석하는 방법을 기초로 다음 두 가지 관점을 고려하여 경사사진 해석에 적합한 방정식을 유도하였다. (1) 사진기가 광축에 대하여 회전되는 것을 허용하였다. (2) 정확도를 향상시키기 위하여 렌즈왜곡을 비롯한 사진 계통상의 오차를 보정하는 단순한 오차모형을 도입하였다. 수정된 방정식을 검증하기 위하여 1998년 2월에 동해시 해빈에서 사진촬영과 정밀한 수준측량을 수행하였다. 그 결과 근거리 사진측정을 통한 해빈단면 추정값과 실제 측량값 사이의 수직거리에 대한 RMS 오차는 10 cm 이내였다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
본 논문에서는 배열 안테나 기반의 MVDR (minimum variance distortionless response) 항 재밍 GPS (global positioning system) 수신기에서 안테나 경로 사이에 존재하는 이득, 위상, 지연 편차를 교정하기 위한 안테나 교정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 안테나 시스템에서 안테나 경로들 사이의 이득, 위상, 지연 편차를 추정하고 이를 보상한다. 경로 간 이득, 위상, 지연 편차를 정확히 추정하기 위해 좋은 상관 특성을 갖는 파일럿 신호가 사용된다. 교차 상관에 기반하여 지연 편차가 먼저 추정되며 이후에 이득과 위상 편차가 추정된다. 정밀한 지연 편차 추정 및 보상을 위해 보간기법을 사용하는데 이산 푸리에 변환 (DFT) 기반의 보간기법으로 계산 복잡도를 감소시킨다. 제안된 기법은 MATLAB을 이용한 컴퓨터 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과에 따르면 제안하는 기법을 적용하면 이득, 위상 시간 지연 편차를 각각 0.01 dB, 0.05 도, 0.5 ns 이내로 줄일 수 있다.
블록 정합 알고리즘 (Block Matching Algorithm: BMA)에서 탐색 패턴은 탐색 속도와 화질에 매우 중요한 요소로 작용한다. 본 논문이 제안하는 HDS(Half Diamond Search) 패턴은 대부분 영상들의 움직인 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하ㆍ좌 우 방향에 집중되어 있는 특성을 고려하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 4 방향 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다. 이들 중 정합 오차가 가장 작은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정하고 기준점보다 오차가 작으면 상 방향확장을 선택하고 그렇지 않으면 기준점을 중심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 선택된 방향으로 이 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 탐색하면서 움직임이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해가기 때문에 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고HEXBS등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 23%의 개선된 결과를 얻었다.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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