본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.
During the period of 2002 to 2017, the Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) had observed time-varying gravity changes with unprecedented accuracy. The GRACE science data centers provide the monthly gravity solutions after removing the sub-monthly mass fluctuation using geophysical models. However, model misfit makes the solutions to be contaminated by aliasing errors, which exhibits peculiar north-south stripes. Two conventional filters are used to reduce the errors, but signals with similar spatial patterns to the errors are also removed during the filtering procedure. This would be particularly problematic for estimating the ice mass changes in Western Antarctic Ice Sheet (WAIS) and Antarctic Peninsula (AP) due to their similar spatial pattern to the elongated north-south direction. In this study, we introduce an alternative filter to remove aliasing errors using the Empirical Orthogonal Functions (EOF) analysis. EOF can decompose data into different modes, and thus is useful to separate signals from noise. Therefore, the aliasing errors are effectively suppressed through EOF method. In particular, the month-to-month mass changes in WAIS and AP, which have been significantly contaminated by aliasing errors, can be recovered using EOF method.
탱크나 경유자동차 등과 같이 지상에서 이동하는 차량들의 엔진소음은 광대역 특성을 갖고 또한 지형의 다양성 및 표적의 이동으로 인한 다양한 반사 등으로 변화가 심하기 때문에 탐지나 추적이 쉽지 않다 또한 전장 등과 같이 복잡한 환경에서는 배열안테나의 위치 선정 등의 어려움으로 앨리아싱이 일어날 수도 있다. 본 논문에서는 수동 배열 안테나의 성긴 배치로 인한 심각한 공간 앨리아싱 조건하에서 광대역 신호를 방사하는 이동체의 탐지 및 추적 문제에 대해서 연구하였다. 여기서 서브밴드 MUSIC 알고리즘에 근거한 고해상도의 방위각 추정 알고리즘을 개발하였다. 이 것은 공간 앨리아싱으로 인하여 표적의 방위각 추정 값이 변할 때에도 실제의 방위각을 추정할 수 있는 알고리즘이다 결과적으로 이 알고리즘이 성긴 안테나 배치로 인한 공간 앨리아싱 영향을 극복하고 위치 추정을 개선함을 보인다.
탄성파 탐사자료의 획득 시, 기계적인 결함이나 지형적인 접근성 등으로 인하여 자료를 부분적으로 획득하지 못하거나, 해상 탐사의 경우 스트리머의 간격으로 인하여 공간적인 알리아싱(aliasing)이 발생할 수 있다. 이러한 불규칙하고 공간적인 알리아싱이 존재하는 자료는 추후 탄성파 자료처리과정에서 문제를 일으키게 된다. 만약, 정확하고 효율적인 내삽(interpolation) 기법을 보유하고 있다면, 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 나아가 탐사를 수행할 때 송신원 또는 수신기의 수를 줄일 수 있으므로 탐사의 시간 및 비용이 줄어들게 된다. 여러 내삽 방법들 중 Matching Pursuit 기법을 이용한 내삽 방법은 고르기(sampling)의 형태와 상관없이 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 정현파 함수(sinusoidal function)을 기저함수로 이용하는 경우, 공간적인 알리아싱이 존재하는 탄성파자료에 적용시 정확한 내삽이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 공간적인 알리아싱의 문제를 해결하기 위하여, 정현파 함수가 아닌 요소파(wavelet)를 기저함수로 이용하는 요소파 기반의 Matching Pursuit 기법을 개발하였다. 또한, L-2 norm을 이용한 기존의 방법과 달리, 내적을 이용하여 내삽의 수행속도를 향상시켰다.
물체의 진폭과 위상 정보가 free space에서 전달되는 과정을 디지털로 계산하여 기록한 것을 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)라고 한다. 이 CGH는 복소 홀로그램의 형태이지만, 이를 Phase-only 공간광 변조기(SLM)를 통해 디스플레이 하기 위해 위상 홀로그램의 형태로변환하게 된다. 본 논문에서는, 물체의 진폭 정보를 위상 정보에 포함시키는 과정에서 DPAC 등 subsampling이 포함된 기법을 사용한다면 위상 홀로그램의 대역폭이 커지며, 그 결과로 복소 홀로그램 복원 시에는 없던 aliasing이 발생할 수 있음을 실험적으로 밝혔다. 또한, 이렇게 aliasing에 의해 복원성능이 저하되는 거리에서도 공간 주파수 범위를 제약하는 방법을 통해 좋은 화질의 위상 홀로그램 생성이 가능함을 보였다.
Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.
탄성파 내삽 기법의 최근 연구방향은 공간적 알리아싱이 존재하는 자료에서의 내삽을 효과적으로 수행하는 것이다. 다양한 내삽 기법 중 기저함수를 정의하여 트레이스를 가장 잘 복원할 수 있는 기저함수의 조합을 찾아내는 Matching Pursuit 내삽 기법이 개발된 바 있다. 그러나 이 방법은 공간적 알리아싱 문제를 해결하지 못하는데 이를 해결하기 위해 다성분 Matching Pursuit 방법이 제안되었고 또한 시간차 보정(moveout correction) 방법도 소개된 바 있다. 다성분을 이용한 방법은 P파만을 갖는 다성분 자료가 획득되어야 하는데 해저면에서 다성분을 측정하는 OBC (Ocean Bottom Cable) 자료의 경우에는 P파 성분만을 분리하는 작업이 어려워 현장자료 적용이 힘들게 된다. 따라서 이 연구에서는 P파와 S파가 혼재하고 공간적 알리아싱이 존재하는 OBC 탐사 자료에서의 효과적인 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법을 다룬다. 이를 위해 시간차 보정을 포함하는 리커 요소파 기반의 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법 작업흐름도를 제안하고 그 효과를 체계적으로 살펴보았다. 이 작업흐름도는 내삽을 적용하기 전에 시간차 보정을 적용하고 다시 역 시간차 보정을 적용하여 공간적 알리아싱 문제를 해결하였다. 제안한 작업흐름도를 OBC 측정을 가정한 합성탄성파탐사 자료에 적용하여 그 효과를 검증하였고 현장자료에 적용함으로써 공간적 알리아싱이 심한 경우에도 내삽이 가능함을 확인하였다.
육상 및 해상 탐사를 할 경우 음원에 따른 수진기는 등간격으로 설치한다. 수진기의 간격을 좁게 설정하여 탐사를 할 경우 자료 획득 과정에서 많은 비용 및 시간이 소요되므로 일반적으로 적절한 간격으로 배치한다. 수진기 간격이 넓으면 공간 알리아싱이 발생한다. 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료를 이용해 자료 처리를 할 경우 좋은 결과를 얻을 수 없다. 이러한 경우 자료 처리 과정에서 트레이스 보간을 이용하여 자료 처리 결과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 공간 알리아싱이 생긴 탄성파 자료 처리에 많이 이용되는 트레이스 보간법 중에서 복잡한 지하구조의 경사에 대한 정보 없이 보간이 가능한 Spitz의 보간 방법을 적용하였다. 주파수-공간 영역에서 선형 이벤트가 존재하는 등간격으로 이루어진 트레이스에 대하여 예측 필터와 기존의 트레이스를 이용하여 새로운 트레이스를 보간하였다. 본 알고리즘을 인공합성 탄성파 자료, 무작위 잡음을 넣은 인공합성 탄성파 자료, 실제 탐사를 통해 얻은 자료에 적용하여 알고리즘의 적용성을 검토하였다. 보간 수행 후에는 동일한 수진기 배열에 대하여 수행전보다 수진기의 간격이 좁아지고 수진기의 개수가 늘어난 효과를 얻었다. 또한 보간된 트레이스간의 이벤트의 연속성도 증가되었다. 이와 같은 보간법을 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료에 이용하면 구조보정을 통하여 향상된 영상을 얻을 수 있을 것이라 생각된다.
혼재 네트워크 (heterogeneous networks) 환경에서는 IPTV 서비스를 위해 계층부호화 방식 (SVC, Scalable Video Coding)이 사용될 것이다. 본 논문은 공간적 (spatial), 품질적 (quality), 시간적 (temporal) 세 가지의 계층화 방식을 (scalable coding) 혼합한 혼합 계층화 방식 (hybrid scalable coding)에서 최종 디스플레이 되는 레벨에 따라 계층간 참조 (inter-layer reference)하는 계층을 결정하는 방식에 대하여 분석하였다. 공간적 계층화에서 위신호(僞信號) (aliasing) 방지를 위해 제거되는 고주파 성분과 품질적 계층화에서 양자화에 의해서 생기는 잡음간의 관계에 따라 공간적 하부 계층에서 요구되는 품질은 어느 정도가 적합한지를 결정한다. 본 논문은 공간적 계층화와 품질적 계층화의 레벨 선택은 비디오 시퀀스의 특성에 따라 결정되어야함을 보인다.
본 연구에서는 경험적으로 측정점 사이의 간격과 구경의 크기를 정하는 방법 에 대하여 살펴보았다.이에 반하여 둘러싸기 오차(wraparound error)는 이산화된 파수 성분 데이타의 처리 과정에서 발생하게 되는데, 이를 줄이기 위한 방법의 일환으 로 본 논문에서는 제로패딩(zero padding)방법을 도입하였다. 또한 둘러싸기 오차 (wraparound error)의 크기를 정량화하여 신뢰할 수 있는 예측결과의 범위를 살펴보았 다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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