SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.
난청인의 청력 손실은 개인별로 다양하므로 기존의 대칭적으로 주파수 밴드별 청각 필터를 구현하는 방법은 다양한 형태의 난청인의 청력 손실을 적절하게 모사해주지 못한다. 각 중심주파수와 음성의 입력크기에 따라 청각 필터의 형태가 비대칭적으로 바뀌고 청력손실이 있는 난청인은 청력 손실에 따라 청각필터의 형태가 정상인들과는 다른 형태로 바뀌게 되며 음질에도 차이가 있다. 본 연구에서는 난청인의 난청 정도에 따라 변하는 비대칭 청각 특성을 잘 반영한 청각필터를 구현하여 몇 가지 실험을 통해 각 구현된 청각 필터의 성능을 객관적으로 평가하였다. 실험은 구현된 청각 필터를 통한 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 와 log likelihood ratio (LLR)를 사용하였으며 그 값을 통해 처리된 음성의 객관적인 음질과 왜곡정도를 평가 하였다. 청력 손실을 주었을 때 대칭과 비대칭 청각 필터사이의 PESQ 와 LLR 값을 실험해 본 결과 청각 필터 간의 큰 차이를 보였다. 위 실험 결과들로 대칭과 비대칭 청각 필터의 형태에 따라서 음성의 음질에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 특히, 난청이 있을 때 중심 주파수별 청각 필터의 비대칭적 형태 변화가 난청인이 받아들이는 음질에 영향이 있었다.
최근 해안, 도서, 산간지방 등의 개발로 장대교량의 수요가 증가되고 재료 및 설계 시공기술의 지속적 발전으로 인하여 현수교나 사장교 등 장지간을 가지는 교량의 건설이 증가하고 있다. 장대교량은 사장재 또는 주 케이블 및 행어로 주형을 지지하는 고차 부정정구조물로 다양한 형태의 설계가 가능하고 구조물의 외관이 뛰어나기 때문에 현재 많은 교량에 적용되고 있다. 케이블지지교량은 시공 중 그리고 공용상태에서 케이블의 장력을 지속적으로 측정함으로써 교량의 건전성을 파악할 수 있다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 방법과 케이블의 형상조건과 계측된 동적 특성을 활용하여 장력을 구하는 진동법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 디지털 영상처리를 이용한 행어케이블의 동특성 추정 방법을 제시하였으며 사용의 편의성과 경제성을 고려하여 원거리에 있는 행어케이블을 측정하기 위한 센서로 휴대용 디지털 캠코더를 사용하였다. 디지털 영상처리를 이용하는 방법은 digital image correlation(DIC) 기법을 사용하였으며 변형이 없는 이미지와 변형이 있는 이미지 사이의 기하학적인 왜곡을 보정하는 이미지 변환함수(ITF)를 사용하여 단위픽셀이하를 계산하였다. 또한 영상계측시스템의 흔들림을 추가적인 센서의 설치 없이 한 영상내의 고정된 물체를 이용하여 보정함으로써 행어케이블의 동적응답 및 모드별 고유진동수의 해상도를 향상시켰다.
최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
H.264/AVC의 B 슬라이스의 부호화 효율 향상과 두 개의 움직임벡터를 탐색하는데 소요되는 계산량 감소를 위하여 양방향 대칭(Bi-directional Symmetric) 기법이 개발된 바 있다. 이 기법은, 전방향과 역방향 참조영상 각각에 대하여 움직임 벡터를 구하고 이 두 개를 각각 다 전송하는 종래의 양방향 예측기법과는 달리, 전방향 참조영상에 대해 움직임 벡터를 찾는 동시에 역방향 참조영상에 대한 역방향 움직임 벡터를 전방향 참조영상, 역방향 참조영상, 그리고 현재 영상간의 상대적 거리를 고려한 대칭(Symmetric) 구조로 동시에 계산하여 추정하는 방법이다. 이 기법에 따르면, 전방향 움직임 벡터가 정해지면, 역방향 움직임벡터는 이와 대칭적으로 계산하여 얻어지므로 움직임벡터 추정 복잡도를 반으로 줄이고, 전방향 움직임벡터만을 전송하도록 하여 부호화할 움직임벡터의 양도 줄일 수 있다. 그러나 이 방법은 항상 전방향 움직임 벡터를 기준으로 역방향 움직임 벡터를 계산하여 얻다 보니, 장면전환등의 경우 오히려 역방향 움직임벡터를 기준으로 전방향 움직임벡터를 추산하는 것이 더욱 효율적인 경우도 있다. 본 논문에서는 전방향 참조영상에 대한 움직임 벡터를 중심으로 역방향 움직임 예측벡터를 추정하는 방법을 일반화시켜, 역방향 움직임 벡터를 중심으로 전방향 움직임 벡터를 추산하여 사용하는 방법을 제안하고 아울러 기존 방법과 제안 방법을 율왜곡 관점에서 최적으로 선택하여 사용하는 방법을 제안한다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화 속도 향상을 위한 최대 부호화깊이 및 참조영상 고속결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 LCU(Largest Coding Unit)내 각 CU(Coding Unit)의 최대 부호화 깊이를 제한하며, 이때 공간적인 상관성을 기반으로 주변 LCU에서 사용된 최대 부호화 깊이와 율-왜곡 비용을 이용한다. 두 번째 방법에서는 각 CU의 다양한 PU(Prediction Unit) 중, 화면간 예측을 수행하는 PU에 대해서 참조영상을 제한하며, 이때 상위 깊이 PU의 움직임 정보를 이용한다. 제안하는 방법은 항상 최대 깊이까지 부호화를 수행하는 것을 적응적으로 제한하고, 상당한 복잡도를 요구하는 움직임 예측을 수행하는 PU의 참조영상 수를 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있으며, 기존의 HEVC 참조 소프트웨어인 HM6.1 대비 약 1.2% 정도의 비트율이 증가하면서 약 39%의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 중학교 1학년 가정과 '옷차림과 자기표현' 단원에 적용할 책만들기를 활용한 문제중심학습 교수 학습 과정안을 개발하고 적용한 후 수업의 효과를 알아보는데 목적을 두었다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 책만들기를 활용한 문제중심학습 교수 학습 과정안, 학생자료 15개, 교사자료 9개를 개발하여 부산광역시 소재의 여자중학교 학생 167명을 대상으로 적용한 후 결과를 분석하였다. 본 수업이 학생들의 신체이미지에 대한 왜곡이나 불만족을 줄여줘 신체이미지를 긍정적으로 변화시킨 것으로 나타났다. 또한 외모에 대한 사회문화적 태도에 대해서는 사회적 영향을 덜 받는 것으로 바람직하게 변화되었다. 수업에 대한 학생들의 평가는 수업이 재미있고, 특별나고, 학습자료가 다양하며, 나의 신체에 대해 생각하는 계기가 되었다는 등으로 매우 긍정적이었으나 수업시간의 부족과 과제가 많았다고 하였다. 이상의 결과로 본 교수 학습과정안이 연구의 목적을 달성하는 데 적합한 모형임을 알 수 있었다. 앞으로 교수 학습 과정안의 타당성 검토와 수업시간의 확보를 통한 학습활동이 이루어지도록 하는 후속 연구를 통해 더욱 발전된 책만들기를 활용한 문제중심 학습 교수 학습 과정안이 개발되기를 기대한다.
산림 화재는 여러 가지 변수를 포함하고 있지만 바람장에 의한 영향이 다른 어떠한 변수보다 상대적으로 크므로 봄철 산림지형에서의 풍향풍속을 알고 있다는 것은 산불진화기술 및 산불확산예측을 결정하는데 핵심 요소이다. 현재는 산림 지역의 풍향풍속 산정을 위하여 기상관측소의 데이터를 의존하게 된다. 기상청의 automatic weather station (AWS)는 넓은 지역에 골고루 분포하고 있어 비교적 간편하게 데이터를 취득할 수 있으나 실제 산림지역의 기상인자와는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 AWS가 설치되어 있지 않은 산악지형의 바람장을 실측하고 이를 통하여 바람장 예측의 가능성을 타진하였다. 실측 지형으로 단순 구릉 지형을 선택하여 주변의 지형지물에 의한 바람장의 왜곡을 최소화 하였으며, 이들 지형에서 바람장의 실측 및 전산유체해석을 통하여 얻어진 결과를 비교 분석하였다. 단순 구릉 지형으로는 제주도 오름과 안면도 마검포 지형을 선택하여 바람장 데이터를 취득 하였으며, 이를 분석한 결과 바람장의 패턴추출이 가능하다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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