단일 기울기 ADC에 사용되는 램프 신호의 기울기는 공정과 주파수 변화에 민감하다. 이러한 변화는 ADC 이득 변화와 이미지 신호 프로세싱의 성능까지 영향을 준다. 본 논문에서는 자동 교정된 램프 신호를 이용한 단일 기울기 ADC를 이용하여 공정과 주파수 변화에 영향을 받지 않은 CMOS 이미지 센서를 제안하다. 본 논문에서 제안된 built-in-self-calibration (BISC) 구조는 공정과 주파수 변화에 상관없이 입력 조도별로 일정한 출력 값을 갖는 단일 기울기 ADC 동작을 가능하게 한다. 제안된 BISC를 탑재한 CMOS 이미지 센서는 $0.35{\mu}m$ 공정을 이용하여 제작하였다. 측정 결과는 제안된 구조가 공정이나 클럭 주파수의 변화에 따라 효과적으로 램프 기울기를 교정한다는 것을 보여준다. 칩 면적의 증가 정도는 $0.7\%$ 미미하였다.
표준 단일모드 광섬유를 전송선으로 사용하고, Raman 중폭기 없이 EDFA 증폭기 만을 사용하여, 각 채 널당 10Gb/s 의 파장다중화된 40 개 채널신호들을 3,000km 전송하는 경제적인 광 링크를 구성 한 뒤, 이 링크의 전송 성능 최적화를 위해 분산 맵 구조의 차이 에 따른 성능 차이를 분석하였다. 이 링크의 분산 맵은 전치분산보상, 구간분산보상 그리고 후치분산보상으로 나누어 지는데 이 들의 다양한 조합을 통해 15 가지의 다양한 분산 맵들을 구성한 뒤 각각의 경우를 분석하여 링크 성능을 크게 향상시키는 최적화된 분산맵 구조를 구하였다. 이 최적화된 분산 조건이, 단일 모드 광섬유와 분산보상 광섬유가 가지 는 파장에 따른 분산 기울기의 불일치로 인해 받게 되는 영향이 조사되었고 이 영향이 링크의 성능에 미치는 효과가 무시될 수 있는 분산 기울기의 허용 가능한불일치 범위를 구하였다.
표준 단일모드 광섬유를 전송선으로 사용하고, Raman 증폭기 없이 EDFA 증폭기만을 사용하여, 각 채널당 10 Gb/s의 파장다중화된 40개 채널신호들을 장거리 전송하는 경제적인 광 링크를 구성한 뒤, 이 링크의 전송 성능 최적화를 위해 분산 맵 구조의 차이에 따른 성능 차이를 분석하였다. 이 링크의 분산 맵은 전치분산보상, 구간분산보상 그리고 후치분산보상으로 나누어지는데 이들의 다양한 조합을 통해 15 가지의 다양한 분산 맵들을 구성한 뒤 각각의 경우를 분석하여 링크 성능을 크게 향상시키는 최적화된 분산맵 구조를 구하였다. 또한, 이 최적화된 분산 조건이, 단일모드 광섬유와 분산보상 광섬유가 가지는 파장에 따른 분산 기울기의 불일치로 인해 받게 되는 영향을 조사하였고, 이 영향이 링크의 성능에 미치는 효과가 무시될 수 있는 분산 기울기의 허용 가능한 불일치 범위를 구했다.
회귀분석은 변수들간의 관계를 파악하는데 유용하게 사용된다. 여러개의 모집단을 비교할 때, 여러 모집단이 갖는 각각의 회귀직선의 기울기가 같은지 검정하는 것이 필요할 때가 있다. 본 논문에서는 순차기울기를 추정한 후 ANOVA의 F-검정법과 Kruskal-Wallis (1952)검정법을 이용한 방법을 각각 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 본 논문에서 제안한 두 가지 방법과 Park과 Kim (2009)이 제안한 기존 방법의 검정력을 비교하였다.
하악 우측 제1대구치 및 제2대구치가 손실된 2급하악 후방연장 국소의치에서 무치악 부위 지대치 유도면의 기울기와 형태가 지지조직에 미치는 응력 및 변위를 비교 분석하기 위하여 3차원 유한요소법을 이용하여 알아보았다. Kratochvil 형태의 유도면의 기울기가 잔존치조제에 대하여 $90^{\circ}$인 경우, $95^{\circ}$인 경우, 그리고 $100^{\circ}$인 경우와 Krol형태의 유도면의 기울기가 $90^{\circ}$인 경우에 있어서 제2소구치를 지대치로 하고 RPI형태의 유지장치를 사용하는 경우를 가정하여 모델링한 다음 제1대구치 및 제2대구치의 중심와에 150N의 하중을 가하여 응력 및 변위에 대하여 실험한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Kratochvil의 유도면 형태 중 기울기가 $90^{\circ}$인 경우와 Krol의 유도면 형태에서는 유사한 응력 분포를 나타내었으며 특히 지대치에서 치근단 방향으로 응력이 향하는 것으로 나타났다. 2. 유도면의 기울기가 $95^{\circ}$인 경우에서는 지대치의 치근단 부위에 응력이 증가하면서 근심방향으로 향하였으며, $100^{\circ}$인 경우에서는 치근단의 응력이 협측 및 근협측 방향으로 집중되어 나타났다. 3. 유도면의 기울기가 $90^{\circ}$인 경우에서는 지대치의치근이 조금 시계방향으로 비틀리는 양상으로 나타났으며, Krol의 유도면 형태에서는 지대치가 치근단 부위에서는 원설측으로 치경부에서는 근협측으로 변위되었다. 4. 유도면의 기울기가 $95^{\circ}$인 경우에서는 지대치의 치근은 치근단 부위에서 근설측으로 약간 변위되었고 치경부 방향으로 갈수록 반시계 방향으로 비틀리면서 보다 많이 변위되었으며, $100^{\circ}$인 경우에서는 지대치 치근단에서는 근협측으로 변위되었고 치경부방향으로 갈수록 시계방향으로 비틀리면서 보다 많이 변위되었다.
단일 영상에서 3차원 정보를 획득하기 위해 가장 많이 사용되는 단서로는 소실점이 있다. 본 논문에서는 소실점을 추정하기 위해서 허프변환을 사용하여, 단일 영상의 소실점 탐색 시 유효 직선간의 기울기 값 비교 및 근접도를 구하여 교점 생성에 필요 없는 정보를 제거함으로서 소실점 추정 정확도를 높인 보다 정확한 소실점 탐색 기법을 제안하였다.
본 연구에서는 파 주기와 기울기에 따른 단일 실린더와 다중 실린더의 wave run-up을 추정하였다. 3차원 비압축성 점성 난류 유동이며 서로 다른 상을 가지는 이상유체에 대한 수치해석을 수행하기 위하여, 본 연구에서는 전산 유체 역학 상용코드인 "STAR-CCM+"을 기반으로 하여 VOF기법과 realizable $k-{\varepsilon}$ 난류 모델을 사용하였다. 모델스케일에 대한 파 주기는 단일 실린더의 경우 1.269초와 1.692초이고, 다중 실린더의 경우 1.716초이다. 각 케이스 별로 1/30, 1/16의 파 기울기를 가진다. 최종적으로 파 기울기와 주기에 대한 wave run-up 추정 결과는 관련 실험 결과와 비교하였다. 수치해석 결과는 실험과 비교하여 정성적으로 유사함을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.
영상의 컬러 정보는 조명 환경에 따라 변한다. 이 경우 영상으로부터 조명 컬러를 추정하고 물체 본래의 컬러를 복원하는 것을 컬러 항상성이라 한다. 본 논문에서는 이색성 반사 모델에 기반한 새로운 컬러 항상성 복원 기법을 제안한다. 이색성 반사 모델에 기반하여 조명 컬러를 추정하기 위해서는 정확한 이색성 선을 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이색성 기울기와 이색성 선 공간을 제안하고, 이를 이용하여 이색성 선을 추정하는 기법을 제안한다. 또한 얻어진 이색성 선을 이용하여 단일 및 다중 컬러 영상에 대한 조명 추정 기법도 제안한다.
본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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