최근 전자통신장비의 수요가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호에 발생하는 잡음은 송수신 과정에서 다양한 원인으로 발생하며 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 영상 인식, 추출, 분할 등 여러 분야에서 전처리 과정으로서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 고주파 성분을 고려한 AWGN 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 국부 마스크에 차영상을 가감한 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 및 확대 영상을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.
영상은 주파수 분포로 볼 때, 크게 에지 영역과 평탄 영역으로 구분할 수 있다. 또한 각 영역 안에서도 다양한 주파수 분포를 가지고 있다. 기존의 가중치 합(weighted-sum)기반의 방법으로는 다양한 주파수 변화를 포괄하기가 어렵고, 특히 고주파 성분을 효과적으로 보전할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 영상의 국부 영역의 주파수 특성에 기반을 둔 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 구분하였다. 그런 다음, 각 영역에 대해 신경 회로망을 할당하였다. 또한 각 영역에 대해서 저주파 성분과 고주파 성분으로 모듈화된 신경 회로망을 사용하여 각 영역 안에서의 주파수 특성의 변화에 잘 반응할 수 있게 하였다. 모의 실험에서 제안 알고리즘은 단일 신경 회로망의 경우나 기존의 다른 알고리즘들보다 개선된 성능을 보여주었다
Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.
본 논문에서는 학습을 통해 JPEG 영상의 잡영을 제거하는 방법을 제안한다. 주어진 영상을 low-pass filtering 하면 JPEG 영상의 잡영 제거는 남아있는 저주파 성분으로부터 원래의 고주파 성분을 복원하는 문제가 된다. 다수의 영상과 이를 JPEG 압축한 영상의 쌍들이 주 어졌을때, low-pass filter된 영상으로부터 원하는 고주파 성분을 추정하는 함수를 학습함으로써 JPEG 영상의 잡영을 제거하였다.
높은 SOC(state-of-charge) 추정알고리즘의 성능을 위해서는 측정된 배터리 단자전압의 정확도가 요구된다. 그렇지만, 예기치 않은 에러로 인해 단자전압에 노이즈 성분이 추가될 경우 SOC 추정성능의 저하를 피할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)의 디노이징(denoising)기법을 적용한 이차전지의 SOC 추정방법을 소개한다. MRA의 시간-주파수 분석을 통해 분해(decomposition)된 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)중 노이즈에 관계된 $D_n$의 고주파 상세 계수(detail coefficient) $d_{j,k}$를 새로이 조정하고 이를 합성(synthesis)하여 디노이징을 마무리 한다. 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)의 비교 분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
계류라인은 해양관측부이 혹은 해양구조물을 일정일치에 계류시키기 위해서 중요한 역할을 수행한다. 본 연구에서는 상부구조물의 거동에 의한 계류라인의 거동특성을 파악하기 위하여, 상부 윗단에서 일정주기와 진폭으르 가진되는 경우에 장력과 변위의 응답을 살펴보았다. 수평으로 가진되는 경우에 규칙적으로 가진됨에도 불구하고 맨윗단에서 장력은 가진 주파수 성분 이외에 고주파수 성분이 함께 응답하였다. 이 때 고주파수 성분은 계류라인의 길이와 장력에 따라서 다른 성분으로 나타났는데, 이 성분은 상부단에서 발생한 에너지가 전달되어 해저고정단에서 다시 반사되어 발생하는 것으로 판단되어 진다. 향후 이 성분에 대한 정량적인 연구가 필요하다. 수직으로 가진되는 경우에는 장력이 충격력 효과로 나타났는데, 이것은 지반과의 상호작용에 의한 것으로 판단된다.
성덕대왕 신종의 방사 음장 특성을 분석하기 위하여 30개의 마이크로폰으로 구성된 어레이를 이용하여 360개의 위치에서 음압을 측정한 후 원통형 음향 홀로그라피 방법을 적용하여 시간, 주파수별로 음장 해석을 행하였다. 타종 직후, 신종에서 방사되는 음장은 넓은 주파수 영역(800Hz까지 해석)에 걸쳐 고른 분포를 가지나 시간이 지남에 따라 고주파 성분은 급격히 감쇠하여 약 10초 이후에는 저주파 성분만이 존재한다. 마찬가지로 시간에 따른 음압 신호를 살펴보면 초기에 여러 성분의 모우드들이 중첩되어 복잡한 모양을 하고 있으나 10초 이후에는 한쌍의 저주파 성분(64.06Hz, 64.38Hz)에 의한 맥놀이 현상이 나타남을 확인할 수 있다. 이 맥놀이에 의한 여음이 초기의 화려하면서 장엄한 소리와 어우러져 신종만의 독특한 소리를 나타낸다. 맥놀이 현상은 종의 축에 대한 비대칭 현상에 의해 근접한 고유진동수를 가지기 때문에 발생하며 다른 고주파 성분에서도 쌍으로 존재하는 고유진동수를 관찰할 수 있다. 저주파 모우드의 경우 쌍으로 존재하는 방사 음장 형태는 길이 방향 절선 간격의 반에 해당되는 각도만큼 회전되어 나타난 것을 제외하고는 동일함을 알 수 있으며 고주파 모우드의 경우는 이보다 복잡한 모양을 이루고 있다.
본 논문에서는 시변자계측정을 위한 센서와 형광등의 점등에 의하여 발생되는 자계의 특성에 대하여 기술하였다. 자계측정계는 동축케이블을 사용한 자기적분형 자계센서와 증폭기, 적분기로 구성하였으며 교정실험 결과, 주파수대역은 약 40Hz∼100kHz이었다. 수동점등식, 고주파점등식과 글로우점등식 등 여러 가지 점등방식의 형광등에 의하여 발생되는 자계의 파형을 측정하고, 측정된 자계의 주파수성분을 고속푸리에변환(fast Fourier transformation: FFT)기법으로 해석하였다. 형광등의 점등중에 발생되는 자계성분은 주로 기수고주파 성분이 많이 포함되어 있으며, 인덕션칵에 의하여 점등순간에는 급변성의 과도성분이 나타났다. 전자회로나 제어기기의 보호를 위한 자계차폐장치를 설계할 때에는 반드시 자계의 기수고조파성분을 고려하여야 됨이 확인되었다.
전형적인 Grimm형 방전관을 제작하고 고주파 방전에 의한 금속 및 세라믹시료 분석에 적용하였다. 금속 알루미늄과 알루미나에 대해 방출 스펙트럼을 관찰하였고 방전에 미치는 고주파의 전력과 알곤 기체의 압력에 대한 영향을 관찰하였으며, 시료와 접촉된 전극에 나타나는 DC-bias voltage를 확인하였다. 또한 SEM 사진을 관찰함으로써 rf-sputtering에 의한 알루미나 표면의 미세구조를 확인하였다. 저합금강(BAS 404-405) 중의 망간성분과 황동시료(NIST 1108-1117) 중의 아연성분에 대해 검량곡선을 작성한 결과 양호한 직선성을 보여 주었다.
본 연구에서는 DSA 장치에 의하여 획득된 영상을 고역 통과 필터링 알고리즘을 구성하여 구성된 알고리즘으로 실험을 하여 혈관조영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 고역 통과 필터(High Pass Filter)는 고주파 성분은 통과시키고 저주파 성분은 차단하는 필터이다. 의료영상에서 고주파 성분은 장기(organ)의 윤곽이나 경계선 부분이 고주파 성분에 해당된다. 따라서 고역 통과 필터는 경계선 검출에도 쓰이지만 고역 강조를 위해서도 이용된다. 제시한 알고리즘으로 분석을 하여 혈관조영상의 화질을 개선할 수 있었다. 목적부위의 표현이 확연하게 두드러짐을 알 수 있었다. 제안된 방안을 이용한다면 DSA 시스템의 화질을 개선하는 소프트웨어에 적용하여 오진을 줄여주고 시술의 정확도를 더욱 높여 줄 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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