디지털 도파관 모델은 악기의 물리적 모델링에 사용되는 일반적인 방법이다. 디지털 도파관 모델에서 파동의 움직임은 시간 또는 공간을 기준으로 해석 가능하다. 음의 샘플링이 시간을 기준으로 이루어지므로 악기 모델은 시간에 의한 파동의 움직임으로 묘사되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 현에 대한 공간 기준의 디지털 도파관 모델에 악기 몸체 모델을 추가해 악기 음을 합성하였다. 그렇게 함으로써 합성 음의 음질을 향상시키고 악기 모델의 음색 조절 변수들을 효과적으로 처리할 수 있었다. 공간 기준 샘플링에서 현 및 몸체에서 발생하는 미소 지연 오차에 대해 설명하고 FD (Fractional Delay) 필터를 이용해 미소 지연을 처리하는 방법을 보였다. 그리고 지연에 수에 따른 합성음의 변화를 설명하고 그 결과를 시간 기준 디지털 도파관 모델과 비교하였다.
디지털 도파관 모델은 파동 방정식의 일반해를 이용하여 진행파를 표현하고 이 진행파의 파동이동을 지연 라인으로 나타낸다. 일반적인 도파관 모델에서의 단일 지연은 샘플링 시간 간격을 의미하지만, 공간 기준 도파관 모델의 단일 지연은 샘플링된 공간의 거리를 의미한다. 이러한 차이점으로 인해 파동의 이동 거리를 직접적으로 조절할 수 있는 공간기준 도파관 모델이 비브라토 음과 같이 피치가 변하는 음을 합성할 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 지연라인의 길이의 비로서 피치가 변하는 음을 합성할 수 있는 시간 기준 디지털 도파관 모델을 제안하고 기존의 공간 기준 도파관 모델과의 성능을 비교하였다.
3차원 공간에 존재하는 임의의 소음원의 위치를 찾기 위해서는 적어도 4개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 1개의 기준 마이크로폰과 나머지 3개의 마이크로폰과의 시간차 3개를 공간적으로 합성하는 것이다. 본 논문에서는 3차원 공간에 분포하는 4개의 마이크로폰을 이용하여 2차원 평면에 소음원의 영상화를 시도하였으며 그 성능을 평가하였다. 소음원의 위치를 정확하게 나타내기 위한 분해능은 기준 마이크로폰과 나머지 마이크로폰과의 거리 또는 샘플링 주파수에 의해 반비례하여 결정된다. 4개의 마이크로폰의 위치가 고정되어 있고, 샘플링 주파수가 낮을 경우 발생하는 분해능을 높이기 위해 업 샘플링 기법과 보간 함수를 적용하였다. 신호의 보간에 사용한 기법으로는 디지털 신호의 고분해능 성분을 얻기 위해 주로 사용되는 제로 페이딩, 0차 홀드, 1차 홀드, 스프라인 함수, 랜덤 신호 페이딩의 다섯 가지이며, 각각의 보간 함수에 업 샘플링 속도를 2배, 4배, 8배, 16배로 높여가며 소음원의 위치를 추정하였다. 그 결과, 업 샘플링 속도가 높아짐에 따라 전체적으로 소음원의 위치를 보다 정확하게 추정하는 것이 가능하였으나 1차 홀드와 스프라인 함수의 경우 추정 성능이 다른 방법에 비해 다소 떨어짐을 알 수 있었다.
뜯는 현악기의 물리적 모델에서는 선형 시스템에 의해 현을 따라 이동하는 파동이 모델링 된다. 현재 양질의 악기 음 합성을 위해 사용되는 물리적 모델링 방법은 J.O. Smith가 제안한 디지털 도파관[1] 이론을 기초로 한다. J.O. Smith는 디지털 도파관 모델을 유도하기 위해 파동 방정식의 해를 이용했으며, 시간 변수를 기준으로 한 모델을 유도했다. 본 논문에서는 기존의 이론에 파동 방정식의 공간 변수도 고려해 악기를 모델링 함으로써 기존의 디지털 도파관 모델을 변형한 새로운 모델을 제시하였다. 새로운 악기 모델에서는 파동의 속도에 관계없이 공간 변수의 샘플링 간격을 일정하게 유지한 상태에서 시간 변수의 변화에 따른 파동의 이동을 묘사할 수 있도록 하였다. 이렇게 함으로써 새로운 악기 모델은 악기의 물리적인 움직임을 더 정확히 묘사할 수 있으며, 결과적으로 더 좋은 음질의 뜯는 현악기 음을 합성할 수 있다.
본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.
건물의 풍진동을 모니터링 하기 위해, 두 개 (이동국과 기준국)의 global positioning system (GPS)에 기반한 종래의 real-time kinematic (RTK) 기법이 널리 적용되고 있다. 그러나 이는 기준국을 위한 공간을 확보하거나 유지 관리하는데 어려움을 겪을 수 있다. 한편, 최근에 하나의 이동국 만을 이용하여 구조물의 움직임을 계측할 수 있는 새로운 virtual reference station (VRS)-RTK 기법이 개발되었으며, 측량 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 골조 구조물의 횡방향 구조 응답을 모니터링하기 위한 VRS-RTK 기법의 적용성을 평가하기 위해 단층 골조 모형 (1차 고유진동수 : 1 Hz)과 3층 골조 모형 (1차 고유진동수 : 0.85 Hz)의 자유진동 실험을 수행하였다. GPS에 의해 계측된 변위 및 가속도 응답의 신뢰성을 평가하기 위해, 레이져 변위계와 가속도계가 설치되었으며, 이들로부터 얻은 계측값을 GPS의 계측값과 비교하였다. 또한, 건물의 지속적인 모니터링을 위한 적절한 계측 샘플링 수를 파악하기 위해, 변위 응답에서의 오차가 각기 다른 GPS 샘플링 수 (5, 10, 20 Hz)에서 평가되었다. 실험 결과, GPS으로부터 얻은 변위 및 가속도 응답은 레이져 변위계와 가속계로부터 얻은 응답과 좋은 유사 관계를 가지는 것을 확인하였다. 그리고, GPS 샘플링 수가 증가할수록 변위 오차는 감소하였으며, 3층 실험체에 대해서는 20 Hz의 GPS 샘플링 수로 구조물의 전 모드 성분 (1, 2, 3차 모드)을 검출할 수 있었다.
고유음향 임피던스가 다른 물질이 층상구조를 이루고 있는 매질내에서 임의의 한 층에 형성된 이차원 초음파 음장이 다른 매질로 전파될 때에의 특성을 각스펙트럼법에 의해 해석하였다. 음원으로서는 baffle된 원형 트랜스듀서를, 층상구조를 매질로서는 물과 생체조직(지방)의 경계를 각각 고려하였다. 해석에 있어서는 먼저 각스펙트럼 분해요소, 즉, 음원의 크기 및 거리에 의존하는 기준음장의 최적 크기와 샘플링 간격을 균질매질을 이용하여 결정한 다음, 그 요소를 층상매질에 적용하였다. 그 결과, 경계면에서의 입사각(공간주파수)의 의존하는 투과계수에 입사음장의 곱으로 나타내어지는 투과음장은 각스펙트럼법에 의해 짧은 시간내에 정도 높게 산출될 수 있음을 보인다.
KOMPSAT-1 위성의 EOC영상은 위성에서 지구를 촬영하는 동안 발생하는 영상 왜곡을 포함하고 있다. 본 연구는 EOC영상의 영상왜곡을 보정하기 위하여 수치지도를 이용하는 정밀기하보정에 대하여 연구한다. 정밀기하보정 과정은 수치지도와 EOC영상의 좌표계를 통합하는 과정을 거쳐 오버레이를 만들어 수치지도의 삼각점을 기준으로 위성영상에서 GCP를 선택하고, 이 GCP를 이용하여 위성 영상을 딜로니 삼각형들의 Mesh형태로 변환하여 모든 딜로니 삼각형을 리샘플링하는 과정을 거쳐 보정된 EOC영상을 얻는다.
스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다.
본 연구에서는 입력 선전류 파형이 거의 정현적으로 되고 역률이 1이 되는 3상 AC/DC Boost 콘버터를 제안하였다. 이 콘버터의 전류 제어는 고정된 스위칭 주파수로 동작되는 공간 벡터 PWN법이 적용되고 선전류는 한 샘플링 구간내에서 기준 전류를 추종하게 된다. 전류 제어를 위한 공간 벡터 PWM법을 적용하기 위하여 DSP를 사용하여 디지털 제어 방법으로 구현하였으며, 이 제어 기법으로 구동되는 3상 AC/DC Bost 콘버터는 일정한 스위칭 주파수로 동작하며 입력 선 전류가 거의 정현파에 가깝고, 작은 DC 링크 캐피시터를 적용함에도 불구하고 출력 전류와 전압의 리플이 작으며, 부하변화시와 입력 전압 변화시에도 오버슈트없이 기준전류를 잘 추종하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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