초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
미생물연료전지는 하폐수에 존재하는 다양한 유기성물질을 전기에너지로 변환시킬 수 있는 생물전기화학적공정이다. 본 연구에서는 전산모사를 통하여 산화전극의 크기, 전극간 거리, 전체 산화전극면적이 기질분해에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 생활하수를 처리하는 다중산화전극 및 SPA (Spaced electrode assembly)형 연속식 미생물연료전지공정을 모사하였으며, 전산모사결과에 따르면 단일전극의 크기에 의한 영향보다는 전극간 거리가 짧을수록 기질분해속도가 빠른 것으로 나타났다. 특히 전체 산화전극의 면적이 큰 경우가 기질분해가 가장 빠른 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 미생물연료전지공정의 설계에 있어서 율속단계로 알려진 환원전극의 크기 외에도 산화전극의 크기 및 전극간 거리 또한 기질분해 속도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 인자임을 알 수 있었다.
비등온 TGA 실험방법을 이용하여 가교 사이트가 서로 다른 chlorine cure-site ACM 고무와 carboxylic cure-site ACM 고무 두 종류에 대하여 열분해 거동을 연구하였다. 분해 반응이 최대인 점의 온도는 모든 승온 속도에서 carboxylic cure-site ACM 고무의 열분해 특성이 상대적으로 더 안정함을 보여 주었다. Kissinger의 해석 방법에 의한 활성화에너지는 chlorine cure-site ACM 및 carboxylic cure-site ACM 고무에 대하여 각각 118.6 및 105.5 kJ/mol로 나타났으며, Flynn-Wall-Ozawa의 해석방법에서의 전환율 0.1~0.2 범위의 평균과 유사한 값을 나타내었다. 반응차수 해석으로부터 두 시험편 모두 일반적인 고무와 유사한 다중 복합반응에 의하여 열분해 반응이 진행됨을 알 수 있었다.
표면파탐사 방법 중 능동형 다중채널 표면파탐사(active method MASW) 방법은 발진원의 저주파 에너지 부족, 전체 측선 길이의 부족 등의 요인으로 인하여 측정가능 심도가 강성이 약한 풍화토 지층까지로 제한됨으로서 대상 심도까지의 전단파 속도 주상도를 제공하는데 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 신기술로서 제안된 수동형 다중채널 표면파탐사(passive method MASW) 방법을 대구 지하철 과업현장인 경산시 정평동 도심구간에 적용하고 분석을 수행하였다. 상시 미진동을 이용하는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법은 파원의 차이에 따른 방향성 보정을 적용함으로써 분해능이 향상 되었고, 능동형 다중채널 표면파탐사 자료를 동일측선(동일배열)상에서 간단한 병행수행 방법으로 획득할 수 있으며, 각각의 분산 스펙트럼 자료를 통합하여 분산곡선을 획득함으로서 가탐심도의 증대뿐 만 아니라 천부 해상도까지 높일 수 있는 장점이 있다. 이번 경산 도심구간에서는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법의 현장 적용에 앞서 최적의 자료취득 변수들을 선정하기 위하여 2m, 4m, 6m 수신기 간격 자료에 대한 분산 스펙트럼 분석을 수행하였고, 선정된 변수들을 적용함으로써 신뢰할 수 있는 전단파 속도 주상도를 작성할 수 있었다.
디지털 신호의 표본화 속도를 변환시키는 SRC(sample rate converter) 장치에는 필터가 필요하다. 속도 변환율이 높을수록 필터의 신호처리량이 증대되며, 필터의 구현이 복잡해진다. 그러므로 속도 변환율이 높은 경우에는 신호처리량이 적은 필터를 설계하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 다단 FIR(finite impulse response) 필터를 효과적으로 설계하는 방법을 제시하였다. 다단 필터는 표본화 속도를 한 번에 변환하는 것이 아니라 여러 단 나누어서 변환하는 방식이다. 제시된 설계방식은, 속도 변환율의 인수분해 조합 모두에 대하여 조사하며, 필터의 복잡도 측정을 필터 차수의 추정식에 의존하지 않고 필터의 구현 결과를 바탕으로 한 점이 특징이다. 필터 설계 결과, 종래의 방식으로 설계된 것보다 곱셈연산량이 적음을 보였다. 또한 halfband 필터나 다중 차단대역 필터 등의 특성을 활용하면 곱셈연산량이 더욱 감소된 필터를 구성할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 초음파현미경에서 다중의 동작주파스를 사용하여 얻어진 영상을 합성하여 깊이분해능이 개선된 초음파영상을 복원하는 방법을 연구하였다. 실험을 위하여 중심주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경을 구성하였다. 시편은 알루미늄을 이용하여 표면에 깊이가 $100{\mu}m$이고 지름이 2mm인 원형결함을 제작하였다. 실험결과, 동작주파수가 5MHz인 단일 주파수를 사용하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그렇지 않은 면에 대한 콘트라스트가 0.098로 나타났다. 반면에 동작주파수를 $4.4MHz\~5.6MHz$ 범위에서 200kHz씩 변화시키면서 획득한 데이터를 합성하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그러하지 않은 면에 대한 영상 콘트라스트가 0.398로 나타났다. 따라서 초음파현미경에서 다중의 동작주파수를 사용한 경우, 피사체의 깊이 변화에 대한 영상의 콘트라스트가 단일주파수를 사용한 경우에 비하여 개선되어 나타났으며 깊이분해능이 향상되었다. 앞으로의 과제는 초음파현미경에서 음향렌즈의 집속도 변화에 대한 적절한 동작주파수의 동작범위와 영상의 분해능과의 관계에 대한 연구가 계속되어져야 한다고 본다.
최근에 OAT(Ocean Acoustic Tomography) 분야에서 M-시퀀스를 이용한 펄스압축 (pulse compression) 기법을 이용하여 해양 구조를 분석하는 많은 연구가 이뤄지고 있다. M-시퀀스는 정합필터 (matched-filter)을 사용한 복조를 통해. 훌륭한 시간 분해능 (resolution) 및 도플러 분해능을 제공할 수 있다. 또한 수신 신호를 적절하게 처리함으로써 수신기 출력의 신호대잡음비 성능을 개선할 수 있으며, 수신 신호를 동기적으로 평균하는 것은 그것에 대한 좋은 예라고 할 수 있다. 그리고 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 FHT (Fast Hadamard Transform) 또는 FFT (Fast Fourier Transform) 기법을 사용함으로써 처리 속도를 효율적으로 개선할 수 있다. 본 논문에서는 동해 연안에서 수집된 데이터를 이용하여 수중 음파의 다중경로 성분과 지연 시간을 분석하며, 송수신기간의 샘플링 속도 오차에서 비롯된 현상을 설명하고 오차를 보상하는 방법을 제시한다. 그리고 채널의 scattering 함수, 지연 전력 프로파일 (delay power profile), 시간 확산 특성 등을 통하여 해양 음향 채널의 특성을 분석하도록 한다.
본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 이산웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축 프로세서를 하드웨어로 구현하였다. 웨이블렛 변환을 위하여 필터뱅크 및 피라미드 알고리즘을 이용하였고 각 필터들은 FIR 필터로 구현하였다. 병렬구조로 이루어져 동일 클럭 싸이클에서 하이패스와 로패스를 동시에 수행함으로써 속도를 향상시킬 뿐 아니라 QMF 특성을 이용하여 DWT 연산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어 크기를 줄이고 이용효율 또한 높일 수 있다. 다중 해상도 분해 시 필요한 메모리 컨트롤러를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 이 융자는 단순한 파라메터 입력만으로 효과적인 압축율을 얻을 수 있도록 구조적으로 설계하였다. 실시간 영상압축 프로세서의 성능 예측을 위하여 MATLAB을 통하여 시뮬레이션 하였고, VHDL을 이용하여 각 모듈들을 설계하였다. 설계한 영상압축기는 Leonaro-Spectrum에서 합성하였고, ALTERA FLEX10KE(EPF10K100 EFC256) FPGA에 이식하여 하드웨어적으로 동작을 검증하였다. 설계된 부호화기는 512×512 Woman 영상에 대하여 33㏈의 PSNR값을 갖는다. 그리고 설계된 프로세서를 FPGA 구현 시 35㎒에서 정상적으로 동작한다.
토양 수분과 실험 조건에 따른 Clothianidin의 토양 중 분해 및 잔류 특성의 변화를 비교 평가하고자 동일 지역 논 및 밭포장에서 토양잔류성 실험을 수행하였다. 또한 동일포장에서 채취한 토양을 대상으로 실험실 조건에서 토양 및 수중 잔류성 실험을 병행하였다. 논 및 밭포장에는 Clothianidin 8% 수용성입제(SG)를 600L/10a(0.024kg a.i./10a) 수준으로 전면 살포하였고 실험실 조건에서는 Clothianidin 표준용액을 0.25 mg/kg 수준이 되도록 점적 처리한 후, 경시적으로 토양 중 Clothianidin 및 주요 분해산물 TZMU, TZNG, MNG, TMG, MAI의 잔류량 변화를 조사하였다. Clothianidin의 토양 중 소실 양상은 포장 및 실험실 조건 모두에서 다중 1차 감쇄반응의 경향을 현저히 나타내었다. 총 Clothianidin을 기준으로 한 토양 중 반감기는 포장조건의 논 및 밭토양에서 각각 6.7-16.1일 및 6.9-8.2일 범위였으며 실험실 조건에서는 각각 56.3일 및 19.6일로 산출되었다. 포장조건에서의 토양 중 주요 분해산물로는 논토양에서 TZNG, TMG, MAI와 밭토양에서 TZMU와 MAI가 검출되어 다소 상이한 경향을 나타내었으나, 실험실조건에서는 논 및 밭토양 모두에서 TMG와 MAI가 주요 분해산물로 확인되었다. 수중잔류성 시험에서 Clothianidin의 토양수 중 반감기는 4.8일이었으며, TZMU가 주요 분해 대사산물로 조사되었다. 분해산물의 잔류 수준은 TZNG와 TZMU의 경우 약제처리 초기에 빠른 속도로 생성되었다가 급격히 감소되었던 반면, TMG와 MAI의 경우에는 지속적인 수준을 유지하였다. 약제처리 24일 후 포장 및 실험실조건에서 모화합물은 각각 80% 및 50%이상이 분해되었으며 그 이후 총 Clothianidin 잔류량의 대부분은 분해산물에 의한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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