본 논문에서는 시분할 이중화 방식의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)망 동기화 시스템의 성능개선 및 경량화를 위해 윈도 마스킹 기법(Window-Masking Method)과 HAT(Hardware Attached Top) CPU SoM(System on Module)을 On-Device 화하여 RISC-V 기반의 Soft-core MCU로 하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)인 FPGA에 탑재하는 것을 제안한다. 또한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 성능 면에서는 제안한 기법을 적용하여 동기획득 범위는 -50dBm~+10dBm에서 -60dBm~+10dBm으로 동기 획득 최저 입력 레벨이 -50dBm에서 -60dBm으로 20% 증가, 검출 지연(Latency)은 220ns에서 125ns로 43% 감소하였다. 경량화 면에서는 Soft-core MCU로 대체 함으로써 컴퓨팅 자원(Resource, 48%), 크기(Size, 33%) 및 무게(Weight, 27%)가 평균 36% 경량화하였다.
In this paper, we propose a new digital audio watermarking technique with the wavelet transform. The watermark is embedded by eliminating unnecessary information of audio signal based on human auditory system (HAS). This algorithm is an audio watermarking method, which does not require any original audio information in watermark extraction process. In this paper, the masking effect is used for audio watermarking, that is, post-tempera] masking effect. We construct the window with the synchronization signal and we extract the best frame in the window by using the zero-crossing rate (ZCR) and the energy of the audio signal. The watermark may be extracted by using the correlation of the watermark signal and the portion of the frame. Experimental results show good robustness against MPEG1-layer3 compression and other common signal processing manipulations. All the attacks are made after the D/A/D conversion.
In this paper, we propose a sharpening approach which is based on unsharp masking through the adaptive windowing. This adaptive windowing changes the window size of the low-pass filter which is used in unsharp mask for reducing the halo artifacts.
레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1011-1014
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2006
Coarse resolution (9 - 50 km pixels) Sea Surface Temperature satellite data are frequently considered adequate for open ocean research. However, coastal regions, including coral reef, estuarine and mesoscale upwelling regions require high-resolution (1-km pixel) SST data. The AVHRR SST data often suffer from navigation errors of several kilometres and still require manual navigation adjustments. The second serious problem is faulty and ineffective cloud-detection algorithms used operationally; many of these are based on radiance thresholds and moving window tests. With these methods, increasing sensitivity leads to masking of valid pixels. These errors lead to significant cold pixel biases and hamper image compositing, anomaly detection, and time-series analysis. Here, after manual navigation of over 40,000 AVHRR images, we implemented a new cloud filter that differs from other published methods. The filter first compares a pixel value with a climatological value built from the historical database, and then tests it against a time-based median value derived for that pixel from all satellite passes collected within ${\pm}3$ days. If the difference is larger than a predefined threshold, the pixel is flagged as cloud. We tested the method and compared to in situ SST from several shallow water buoys in the Florida Keys. Cloud statistics from all satellite sensors (AVHRR, MODIS) shows that a climatology filter with a $4^{\circ}C$ threshold and a median filter threshold of $2^{\circ}C$ are effective and accurate to filter clouds without masking good data. RMS difference between concurrent in situ and satellite SST data for the shallow waters (< 10 m bottom depth) is < $1^{\circ}C$, with only a small bias. The filter has been applied to the entire series of high-resolution SST data since1993 (including MODIS SST data since 2003), and a climatology is constructed to serve as the baseline to detect anomaly events.
This study estimated surface temperature by using split-window technique and NOAA/AVHRR data was used. For surface monitoring, cloud masking procedure was carried out using threshold algorithm. The daily maximum air temperature is estimated by multiple regression method using independent variables such as satellite-derived surface temperature, EDD, and latitude. When the EDD data added, the highest correlation shown. This indicates that EDD data is the necessary element for estimation of the daily maximum air temperature. We derived correlation and experience equation by three approaching method to estimate daily maximum air temperature. 1) non-considering landcover method as season, 2) considering landcover method as season, and 3) just method as landcover. The last approaching method shows the highest correlation. So cross-validation procedure was used in third method for validation of the estimated value. For all landcover type 5, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.97, intercept=-0.30, R$^2$=0.84, RMSE=4.24$^{\circ}C$). Also, for all landcover type 7, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.993, Intercept=0.062, R$^2$=0.84, RMSE=4.43$^{\circ}C$).
A three-dimensional(3D) Monte Carlo simulator for boron ion implantation into <100>single-crystal silicon considering the mask structure has been developed to predict the mask-dependent impurity doping profiles of the implanted boron at low energies into the reduced area according to the trend of a reduction in the size of semiconductor devices. All relevant important parameters during ion implantation have been taken into account in this simulator. These are incident energy, tilt and rotation of wafer, orientation of silicon wafer, presence of native silicon dioxide layer, dose, wafer temperature, ion beam divergence, masking thickness, and size and structure of open window in the mask. The one-dimensional(1D) results obtained by using the 3D simulator have been compared with the SIMS experiments to demonstrate its capabilities and confirem its reliability, and we obtained relatively accurate 1D doping profiles. Through these 3D simulations considering the hole structure and its size, we found the mask effects during boron ion implantation process.
주파수 변조 방식의 연속 파형을 사용하는 레이다 시스템에서는 이동 목표물 등의 원격탐지를 위하여 각 거리에 따른 변이 주파수 및 추가적인 도플러 스펙트럼의 추정이 필요하다. 그러나 이러한 기저대역 또는 중간주파수 대역의 스펙트럼 추정은 주로 FFT 기법에 의하여 이루어지며 목표물에 대한 수신신호 시간이 비교적 짧은 경우 클러터 등의 강력한 간섭신호의 부엽이 인접 도플러 필터에 누설되어 탐지하고자 하는 신호가 가려지는 문제가 나타나게 된다. 따라서 본 논문에서는 약간의 처리손실을 감수하더라도 부엽의 절대적인 크기를 낮출 수 있는 효과적인 데이터 윈도잉 기법 및 그 결과들을 고찰하고 분석하였다.
본 논문에서는 32비트 명령어축약 형 마이크로프로세서를 적용하는 지문인식시스템에서 알고리즘 처리시간의 40%를 점유하는 세선화 단계를 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 세선화는 특정 사이즈의 윈도우 마스크를 적용하여 같은 연산을 반복적으로 처리하는 점에 착안하여 이를 소규모의 하드웨어에서 처리함으로써 고성능 마이크로프로세서의 연산부담을 덜고 처리속도 향상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 HDL을 이용하여 RTL 수준으로 설계한 뒤 시뮬레이션 결과와 기존의 알고리즘 처리결과를 비교하였다.
본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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