수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
통계적 모먼트(statistical moments)에 의한 변조형태 분류기(classifier)는 PSK 신호를 분류하는데 자주 이용되어 왔다. 이전에 사용된 분류기는 수신된 신호로부터 추출하기 어려운 신호위상 샘플의 통계적 모먼트를 이용하였으나, 본 논문에서는 확률변수변환을 통한 복조된 신호의 모먼트를 이용하여 PSK 신호를 분류하기 위한 새로운 분류기를 제안한다. 복조된 신호는 종래의 방법으로 쉽게 추출이 될 수 있다. PSK 신호에 대해 제안된 분류기의 성능평가는 복조된 신호의 정확한 위상분포를 사용하여 가산성 백색가우스잡음(AWGN)하에서 오분류확률(probability of misclassification)로 분석하였다. 분석결과 동기 시스팀이 비동기 시스팀보다 n이 4이고 오분류확률이 10 일때 BPSK에 있어서는 4dB, QPSK에 있어서는 3dB 더 우수함을 알 수 있었다.
최근 차세대 이동통신 시스템에 적용하기 위하여 비직교 다중화 (Non-orthogonal multiple access, NOMA) 방식이 많은 주목을 받고 있다. 그런데 NOMA 시스템에서는 동일한 통신자원에 많은 사용자를 중첩하므로 필수적으로 사용자 간섭이 존재하게 된다. 그동안 사용자 간섭을 해석하기 위하여 대표적으로 근사 백색잡음 방식과 랜덤변수 방식의 두 가지 방식을 사용해 왔다. 본 논문에서는 이 두 가지 방법을 NOMA 시스템의 상향 링크에 적용하여 사용자의 오수신률을 각각 유도하고 두 가지 방식의 결과를 서로 비교하였다. 송신전력에 따른 오수신률, 거리에 따른 오수신률, 그리고 전력할당에 따른 오수신률의 수치적인 결과를 각각 비교하였다. 비록 두 가지 방식에서 유도한 수식 표현은 서로 다르지만, 수치적인 예에서는 서로 동일한 결과를 얻었다. 따라서 본 논문의 결과는 NOMA 시스템을 해석하는데 두 가지 방식 모두 적용이 가능하다는 것을 보여주었다.
천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.
A software simulator is developed for verifying the VLBI Correlation Subsystem (VCS) trial product hardware. This software simulator includes the delay tracking, fringe rotation, bit-jump, FFT analysis, re-quantization, and auto/cross-correlation functions so as to confirm the function of the VCS trial product hardware. To verify the effectiveness of the developed software simulator, we carried out experiments using the simulation data which is a mixed signal with white noise and tone signal generated by software. We confirmed that the performance of this software simulator is similar as that of the hardware system. In case of spectral analysis and re-quantization experiment, a serious problem of the VCS hardware, which is not enough for expressing the data stream of FFT results specified in VCS hardware specification, was found by this software simulator. Through the experiments, the performance of software simulator was verified to be efficient. In future, we will improve and modify the function of software simulator to be used as a software correlator of Korea-Japan Joint VLBI Correlator (KJJVC).
본 연구에서는 CCD 카메라 전용의 디지털 신호 처리기(DSP)를 이용하여 고해상도의 CCTV 카메라를 구현하였다. 기존의 아날로그 신호 처리기를 사용한 CCTV 카메라는 카메라의 기본 기능인 자동노출(AE), 자동백색조정(AWB), 역광보정(BLC) 등의 처리에 한계점을 갖고 있으며, 영상의 열화 현상이 심하고, 카메라를 생산하는 경우에 조정 매개변수를 수동으로 조정하여야 하는 등 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이상의 문제점을 해결하기 위하여 국산의 CCD 카메라 전용의 디지털 신호 처리기를 사용하여, 이를 마이컴으로 제어함으로써 자동노출, 자동백색조정, 역광보정 둥의 처리를 화상의 질에 따라 자동으로 조절할 수 있도록 하였다. 또한 마이컴의 채택으로 화면에 문자를 표시하는 기능을 구현함으로써 사용자와의 대화적 형식의 카메라 제어가 가능하도록 구현하였으며, 생산 과정에서 수동으로 카메라 동작 매개 변수를 조정하여야 하는 문제점을 해결하기 위하여 전자적인 가변저항(EVR)을 채택하였다. 그 결과 카메라 조정 변수를 프로그램에 의해 조정하는 것이 가능해졌으며 파라미터 값의 재현성 및 조정 용이성 부분에서의 신뢰성과 조정시간의 감소로 인한 생산단가 절감의 효과를 가져올 수 있었다.
본 논문에서는 다경로 페이딩 현상이 나타나는 디지틀 이동통신 채널을 새로운 방법으로 모델링하여, 이에 적합한concatenated 코드를 구성한다. Concatenated 코드의 외부코드로는 BCH 코드를 사용하며, 내부 코드로는 콘볼루션 코드를 사용하고, 이는 일반적으로 외부 코드를 Reed Solomon 코드로 하는 다른 concatenated 코드에 비해 간단하고, 특히 외부 코드를 코드율이 높은 코드를 사용함으로써 이동통신 시스템의 환경에 부적합한 과다한 부가비트들의 사용을 피할 수 있다. 이동통신 채널에서 concatenated 코드의 성능을 구하기 위해서, 다경로 페이딩 현상과 백색 가우시안잡음 현상이 존재하는 채널을 새로운 방식으로 모델링한다. 특히 페이딩율이 8 Hz와 12 Hz인 경우에 대해 이동통신 채널의 특성을 갖는 채널을 구성한다. 모델링된 페이딩 채널에 가장 적합한 concatenated 코드를 찾기 위해, (7,4),(63,45),(63,57),(31,26) 코드를 외부 코드로 선정하여 시스템을 구성하여 비교 실험 한다.
기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.
적응 LMS 알고리즘은 그 구조적 간결성으로 인해 많은 방면엣 활용되어 오고 있다. 이 논문에서는 입력 신호를 임의의 대역폭을 가진 서브밴드로 분할하여 처리한다. 각 서브밴드엣 신호의 동적범위가 줄어들 수 있으며 각 대역에서 독립적으로 수행되는 적응 필터링은 이로 인해 기존의 LMS 필터링보다 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 각 대역에서의 적응 필터링은 DCT 변환을 잉용하여 입력 신호의 백색화후 수행되며 이에 따라 탭입력 공분산 행렬의 고유치 분포율이 작아져 빠른 수렴 속도를 얻게 된다. 최종적으로, 각 서브밴드에서 필터링된 출력신호는 전 대역에 걸쳐 주파수 성분을 가지도록 합성 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서 웨이브렛 필터 뱅크는 스펙트럼 상에 간섭이 없는 완벽한 신호 복원을 가능하게 한다. 전산 모의 실험에서 가산성 백색 잡음이 가해진 음성신호 입력의 경우 제안된 알고리즘은 신호대 잡음비가 높아질수록 기존의 정규화 LMS(normalized LMS)보다 우수한 성능을 보였다.
영상 신호에는 비지역적 유사성이 존재하므로 임의의 조각 영상 즉, 패치(patch)에 대해 유사한 패치들을 모아 구성한 패치행렬은 낮은 계수값(rank)을 갖는 특성이 있다. 백색 잡음이 섞인 영상으로 구성된 패치행렬은 원 영상에 비해 높은 계수값을 갖게 된다. 이 행렬에 대해 저 계수의 근사 행렬을 구하면 영상 속의 잡음을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 기준 패치의 유사 패치들을 이용한 패치행렬 구성 방법과 패치행렬에 대한 저 계수 행렬 근사 방법 및 이를 이용한 영상 복원 방법으로 구성된 영상 잡음 제거 방식을 제안한다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방식의 잡음 제거 성능을 최신 4가지 방법들과 비교하여 그 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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