냉각재중의 방사능을 띤 성분 중에는 이온교환기에서 제거가 가능한 이온성분과 함께 필터에 의해서 주로 제거되는 입자성 물질로 존재한다. 운전중의 냉각재내 방사성 부식생성물의 물리적 조성 분포 측정 결과에 따르면 90%이상이 0.45$mu extrm{m}$필터에 의해 제거되는 입자성 물질로 구성되어 있다. 이로 인해 새수지 충전후 얼마 사용하지 않은 탈염기의 제염계수가 탈염기에서 완벽한 제거가 어려운 입자성 부식생성물로 인해 10이하를 나타낼 수 있다. 1차계통에 쓰이는 수지의 성능검사를 위해 사용하고 있는 현재의 제염계수 측정법은 다음과 같은 두가지 이유로 완벽하지 않음을 알 수 있다. 첫째, 냉각재중의 방사능을 띤 성분중에는 이온교환기에서 제거가 가능한 이온성분과 함께 필터에 의해 제거되는 입자성 물질도 함께 존재하므로 탈염기의 제염계수 측정 절차는 입자성 물질을 배제한 후 측정해야 하며, 특히 수치 교체를 결정하기 위한 제염계수 측정시에는 여과된 여액으로 방사능 농도를 측정하는 것이 바람직하다. 둘째 운전중인 냉각재의 시료중에는 핵분열 수율이 높고 핵연료봉 손상부위로 유출이 용이한 불활성 기체핵종들이 많이 존재하며, 탈염기 후단에서 채취한 시료중에도 많이 존재하고, 시료 이송과 방사능 측정동안의 짧은 시간동안에도 계속 붕괴반응함으로서 새로 생긴 핵종으로 인해 마치 탈염기의 제거능이 낮은 것으로 오판될 수 있다. 이러한 측정 오차인자를 고려하여야 1차계통 탈염기의 교환능력을 정확히 판정할 수 있다.
웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 크기가 큰 계수와 많은 수의 작은 크기의 계수로 구성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 성긴 특성에 근거한 베르누이-가우스 혼합 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 베르누이-가우스 혼합 모델은 베르누이 랜덤 변수와 가우스 혼합 랜덤 변수의 곱으로 구성되며, 이에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 국부 자승 오차의 기대값를 이용하여 통한 베르누이 랜덤 변수에 대한 간략화된 파라메터의 추정을 통하여 효율적인 잡음 제거 방법을 제시한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 국내 공항 활주로에 적합한 마찰계수 측정 및 고무 퇴적물 제거에 대한 합리적 기준 개발을 위해 관련 해외 기준 및 연구결과에 관한 문헌을 조사하였다. 그리고 2007년 8월부터 2009년 7월까지ASFT(Airport Surface Friction Tester)장비를 이용하여 인천국제공항 활주로의 마찰계수를 측정하고 항공기 집중 착륙 지점에 대한 분석을 실시하였다. 타이어 고무의 퇴적 및 제거에 따른 마찰계수의 변화를 분석하였고 이에 미치는 계절적 영향을 포장 형식별로 조사하였다. 고무 퇴적물 제거 작업을 주기적으로 수행해도 활주로 표면의 마찰계수는 장기적으로 시간에 따라 점차 감소되는 것으로 확인되었다. 여름철 마찰계수의 변화가 다른 계절에 비해 컸으며 아스팔트 포장이 콘크리트 포장보다 계절적 영향에 민감했다. 매크로한 표면조직을 갖는 아스팔트 포장의 마찰계수가 마이크로한 표면조직을 갖는 재령 초기 콘크리트 포장의 마찰계수보다 큰 것으로 나타났다. 타이어 고무의 퇴적 및 제거에 따른 마찰계수의 변화도 아스팔트 포장에서 더 큰 것으로 확인되었다.
본 논문은 웨이블렛 영역에서 신호성분을 보존하면서 첨부된 잡음성분을 제거할 수 있는 새로운 잡음제거 필터를 제시한다. 적응적 웨이블렛 수축(AWS) 필터라 불리는 제안된 필터는 웨이블렛 제거기와 적응적 수축기의 두 개 연산기로 구성되어 있으며 각각의 연산기는 웨이블렛 계수의 국부적 통계성을 이용하여 적응적으로 추정되는 threshold에 의존하여 선택되는데 웨이블렛 제거기는 threshold보다 작은 웨이블렛 계수들을 0으로 대신하여 웨이블렛 영역에서 잡음을 제거하게 된다. 또한 적응적 수축기는 threshold보다 큰 계수들을 적응적으로 수축하여 신호성분을 보존하면서 잡음성분을 줄이게 된다. 실험 결과, 제안된 필터는 기존의 방법들보다 잡음을 제거하면서 신호성분을 보존하는데 더욱 효과적임을 보여준다.
본 논문에서는 data-driven 반향제거기 구조에서 타이밍 지터의 보상 방법을 제안한다. V.90PCM 모뎀환경에서 네트윅 클록에 동기가 되어 동작하는 사용자 터미널 모뎀이 디지털 PLL (DPLL)을 이용하여 타이밍 복원을 하면 타이밍 지터 성분이 반향제거기의 성능을 순간적으로 악화 시키게 된다. 제안된 방법은 두개의 계수세트 들로부터 타이밍 지터 발생시 필요한 계수를 디콘볼루션 알고리듬을 이용하여 FIR 필터링을 통해 구하며 발생하는 지터 성분 의 대부분을 보상 해 준다. 또한 제안 방법은 waveform driven 반향제거기에 비해 약간의 성능열화가 있지만 적은 연산량으로 타이밍 지터보상을 할 수 있는 장점이 있다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.
ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 계수 제거 기법은 MC(Motion Compensated)-DCT 기반의 MPEG 비디오에서의 효율적인 율적응 트랜스코딩 기법이다. 그러나, 이들 기법에서는 DCT 계수 제거로 인한 왜곡이 전파되게 되고 종종 심각한 화질 열화를 유발하게 된다. 본 논문에서는 왜곡 전파 특성에 대한 두 가지의 통계적 성질을 제시하고 수식적으로 분석한다. 즉, 현재 프레임의 DCT 계수 제거 왜곡과 이전 프레임에서 전파되어 오는 왜곡간에 상관성이 없음을 보이고 각 프레임의 DCT 제거로 발생되는 전파 왜곡의 누적과 현 프레임의 DCT 계수 제거 왜곡의 합으로 전체 왜곡을 근사할 수 있음을 보인다. 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 수식적으로 제시한 통계적 특성이 실제 비디오 시퀀스에서 유효함을 실험적으로 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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