가우스 괄호법을 이용한 굴절능 배치 방법과 등가렌즈 설계법으로 기존에 설계한 반도체와이어 본딩 검사용 다중배치 현미경 광학계에 대한 공차 분석을 하였다. 축상 대칭 공차인 곡률과 두께에 대한 공차는 회절 한계에 의한 초점심도 내에서 후방초점거리(BFL)가 변하도록 결정하였고, 축 비대칭 공차인 decenter와 tilt에 대한 공차는 0.7 field에서 공간주파수 50 lp/mm에서의 MTF(Modulation Transfer Function) 변화가 5% 이내가 되도록 시행착오 방법으로 정하였다. 이 결과 공차분포확률에 관계없이 MTF의 감소율이 5% 미만 되는 곳에 가장 많은 확률로 공차가 분포하므로 위와 같은 방법으로 공차를 부여하면 원하는 본 광학계의 결상 성능을 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
잡음환경이 열악한 케이블모뎀 상향채널에서 보다 많은 채널과 QoS를 제공할 수 있는 새로운 물리계층 변조기술 중의 하나인 S-DMT방식 성능을, 현재 DOCSIS 2.0에서 채용하고 있는 S-CDMA방식 및 기존의 TDMA방식과 비교 평가하였다. 케이블 모뎀 상향채널모델은 ${\varepsilon}$-복합 임펄스 모델을 적용하였으며, 이를 바탕으로 S-DMT 방식의 비트 에러 확률을 유도하고 변복조 시스템을 시뮬레이션 하였다. 유도한 비트 에러 확률과 시뮬레이션 결과는 잘 일치함을 보인다. 성능 비교 결과, 잡음전력의 크기와 잡음발생 구간에 따라 차이가 있긴 하나, 잡음전력 크기에 따라서는 Eb/No가 $10dB{\sim}26dB$이상에서부터 잡음전력의 분산효과에 의해 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수해지고, 잡음발생구간에 따라서는 Eb/No가 $16{\sim}19dB$ 이상에서부터 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수해지는 것을 확인할 수 있었고 실용적 수준에서 어느 정도 데이터 통신이 가능해지기 시작하는 $BER=10^{-3}$ 이하의 임펄스 잡음 채널 환경에서는 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수함을 확인하였다. 또한 S-DMT방식은 S-CDMA방식과 거의 비슷한 성능을 보였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.15-22
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2006
This paper presents a novel signal tracking algorithm for GNSS receivers using a MLE technique. In order to perform a robust signal tracking in severe signal environments, e.g., high dynamics for navigation vehicles or weak signals for indoor positioning, the MLE based signal tracking approach is adopted in the paper. With assuming white Gaussian additive noise, the cost function of MLE is expanded to the cost function of NLSE. Efficient and practical approach for Doppler frequency tracking by the MLE is derived based on the assumption of code-free signals, i.e., the cost function of the MLE for carrier Doppler tracking is used to derive a discriminator function to create error signals from incoming and reference signals. The use of the MLE method for carrier tracking makes it possible to generalize the MLE equation for arbitrary codes and modulation schemes. This is ideally suited for various GNSS signals with same structure of tracking module. This paper proposes two different types of MLE based tracking method, i.e., an iterative batch processing method and a non-iterative feed-forward processing method. The first method is derived without any limitation on time consumption, while the second method is proposed for a time limited case by using a 1st derivative of cost function, which is proportional to error signal from discriminators of conventional tracking methods. The second method can be implemented by a block diagram approach for tracking carrier phase, Doppler frequency and code phase with assuming no correlation of signal parameters. Finally, a state space form of FLL/PLL/DLL is adopted to the designed MLE based tracking algorithm for reducing noise on the estimated signal parameters.
영상에서 잡음을 제거하기 위한 연구는 영상인식과 컴퓨터비젼 등과 같은 신호처리 분야에서 활발하게 진행되고 있으며, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 그리고 임펄스 잡음에는 salt & pepper와 random-valued 임펄스 잡음이 있으며, 이러한 임펄스 잡음을 제거하기 위해 SM 필터와 같은 비선형 필터가 이용된다. 그러나 기본적인 SM 필터는 영상의 에지영역에서 여전히 많은 오류를 발생시키고 있으며, 이와 같은 단점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상의 에지보존 성능이 우수한 임펄스 잡음 제거 알고리즘을 제안하였으며, 이때 noise detector를 이용하여 잡음을 검출한 후, min-max 연산에 기반한 잡음 제거 알고리즘을 적용하였고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방법들과 비교하였다.
In the paper the effect of a stern-plate attached to a ship was taken into account. The relationship between the trim angle of a ship and the wave-resistance coefficient induced by the a stern-plate was studied using the potential flow analysis method. Numerical algorithm was described using the panel method and the vortex lattice method(VLM) to simulate the flow phenomena around a ship. The non-linearity of the free surface boundary conditions were considered using the iterative method and the IGE-GMRES(Incomplete Gaussian Elimination-The Generalized Minimal RESidual) algorithm was adopted to solve the linear equation at each iterative step. Numerical calculations were carried out to investigate the validity of the adopted algorithm using KCS(KRISO 3600 TEU Container) hull. Possible cases for attachment of the plate were checked. The results showed that the numerical algorithm could be physically appropriate.
자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나 텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중 잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에 따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.
본 논문은 연속 가우시안 입력 변조를 사용하는 대부분의 기존 NOMA 설계와는 대조적으로, BPSK 변조하에서 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률을 분석한다. 먼저, BPSK 변조와 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률의 폐쇄형 표현식을 유도한다. 다음, 수치적 결과를 통해, 강 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 감소하는 것을 보여준다. 또한, 약 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 증가하는 것을 입증한다. 추가로, 수신 신호와 사용자 간 간섭의 확률 분포 함수의 심도 있는 분석을 통해 이론적 결과를 입증한다.
분광학은 재료의 결정학적, 화학적 구조를 분석하기 위해 가장 보편적으로 활용되는 분석 기법이다. 이러한 기조에 따라 다양한 분석 소프트웨어와 peak fitting과 관련된 기술적 가이드라인이 보급되었지만, 정작 '왜' 중간 계산 과정을 거치고 해당 함수를 쓰는지에 대한 논의는 부족한 실정이다. 따라서 본 tutorial에서는 X선 기반 분광광도계를 통해 얻은 데이터 분석의 기초를 논하고자 한다. 이를 위해 관련된 peak fitting을 위해 필요한 실용적 배경지식을 제시하였다. 나아가, 하나의 예시로 임의로 선정한 X선 광전자 분광법 데이터에 대한 curve fitting 과정을 순서에 따라 알기 쉽게 소개하였다. 제시한 기초 이론은 특정 소프트웨어에 국한된 내용이 아니라 fitting tool이 있는 모든 소프트웨어에서 그대로 활용 가능할뿐더러 다른 분광법 데이터를 분석하는 데 적용 가능하기 때문에, 본 내용을 숙지한다면 보다 수월한 연구 진행을 위한 바탕이 될 수 있을 것이라 기대한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.158-168
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2024
There is hardly any person in modern times who has not taken soft drinks instead of drinking water. The rate of people taking soft drinks being surprisingly high, researchers around the world have cautioned from time to time that these drinks lead to weight gain, raise the risk of non-communicable diseases and so on. Therefore, in this work an image-based tool is developed to monitor the nutritional information of soft drinks by using deep convolutional neural network with transfer learning. At first, visual saliency, mean shift segmentation, thresholding and noise reduction technique, collectively known as 'pre-processing' are adopted to extract the location of drinks region. After removing backgrounds and segment out only the desired area from image, we impose Discrete Wavelength Transform (DWT) based resolution enhancement technique is applied to improve the quality of image. After that, transfer learning model is employed for the classification of drinks. Finally, nutrition value of each drink is estimated using Bag-of-Feature (BoF) based classification and Euclidean distance-based ratio calculation technique. To achieve this, a dataset is built with ten most consumed soft drinks in Bangladesh. These images were collected from imageNet dataset as well as internet and proposed method confirms that it has the ability to detect and recognize different types of drinks with an accuracy of 98.51%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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