• 제목/요약/키워드: 라돈 변환

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MPEG-7 질감 기술자 (MPEG-7 Texture Descriptor)

  • 강호경;정용주;유기원;노용만;김문철;김진웅
    • 방송공학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.10-22
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MPEG-7 표준 비쥬얼 분야 기술자에게 영상의 질감 정보의 표현 방법에 대해 다룬다. 질감 기술자는 멀티미디어 컨텐츠 표현에 대한 국제 표준에서 칼라, 윤곽, 객체나 카메라 움직임 등과 함께 중요한 비쥬얼 특징으로 다루어지고 있으며 표준화의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 현재 MPEG-7 표준안으로 잠정 채택된 휴먼 비쥬얼 시스템(Human Visual System, HVS)에 기반한 질감 기술자에 대하여 논한다. 이 방법은 라돈(Radon) 변환을 통하여 영상을 시각인지 특성에 맞게 변환하고, 뇌의 비쥬얼 피질(Visual Cortex)의 반응과 일치하게 다수개의 주파수 채널들로 질감을 분해한다. 그리고 각 채널들에서의 평균 에너지와 에너지의 편차가 영상의 질감 기술자로 추출한다. 본 논문에서 질감 영상 검색에 있어서 현재 MPEG-7 실험 데이터베이스인 T1∼T7에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 질감 기술자 표현 방법은 모든 실험 데이터베이스에서 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.

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주파수 영역에서 각도 투영법을 이용한 회전 및 천이 불변 특징 추출 (Rotation and Translation Invariant Feature Extraction Using Angular Projection in Frequency Domain)

  • 이범식;김문철
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.27-33
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    • 2006
  • 본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.

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액체섬광계수기를 이용한 토양 중 226Ra 분석 방법 연구 (Study of the determination of 226Ra in soil using liquid scintillation counter)

  • 정윤희;김현철;정근호;강문자
    • 분석과학
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    • 제29권2호
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    • pp.65-72
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    • 2016
  • 액체섬광계수기(Liquid Scintillation Counter, LSC)를 이용한 토양 중 226Ra 분석 방법에 대해 연구하였다. 용융법으로 토양에서 Ra을 추출하고, Ba(Ra)SO4로 침전시켜 방해핵종과 Ra을 분리하였다. Ba(Ra)SO4를 산에 녹을 수 있는 Ba(Ra)CO3로 변환시키고, 라돈 가스를 포집할 수 있는 소수성 섬광용액과 혼합한 다음, LSC로 분석하였다. 226Ra과 90Sr 표준시료를 이용하여 최적의 PSA(Pulse shape analysis, 파형분석) 준위를 설정하였다. FOM(Figure of merit, 성능지수)이 최대이고 알파선 중첩정도가 최소로 나타나는 PSA 80을 최적값으로 결정하였다. Glass vial을 사용했을 때 계측 효율은 243±2% 이다. 본 연구에서 개발한 분석법은 IAEA-312, IAEA-314, IAEA-315를 이용하여 그 신뢰도를 평가를 하였다. 회수율은 60~82% 이며, 측정값과 참고값과의 상대편의가 10 % 이내였다. 최소검출농도는 토양 1 g, 바탕 계수율 0.02 cpm일 때, 회수율 70 %, 계측시간 30 분을 기준으로 2.1 Bq kg−1 이다.

온도장 측정 정밀도 향상을 위한 시간 지연 벡터의 재형성 (Regeneration of the Retarded Time Vector for Enhancing the Precision of Acoustic Pyrometry)

  • 김태균;이정권
    • 한국음향학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.118-125
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    • 2014
  • 역문제에 기반한 음향 온도 측정법에서는 단면의 음속 분포 계산이 필수적이며, 이를 위하여 단면 외곽에 위치한 센서들 간의 지연시간을 계측하고, 이를 입력으로 하는 전달행렬과 계수 벡터를 이용한 역문제를 이용하여 음속 분포를 예측한다. 그러나, 센서 개수의 부족으로 인하여 충분한 수의 음향 경로가 확보되지 못하면, 지연시간 벡터의 개수가 한정될 수 있다. 지연시간 벡터의 개수는 공간 해상도와 관련 있으며, 부족한 지연시간 벡터의 개수는 공간 해상도의 저하를 초래하여 정확한 온도 재구성 결과를 얻지 못할 수 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 실제 측정된 지연시간으로부터 온도장을 재구성 한 뒤, 임의의 경로에 해당하는 지연시간을 재구성 된 온도장으로부터 재형성하여 지연시간 벡터의 개수를 증가시켰다. 측정된 지연시간 벡터와 재형성 된 지연시간 벡터를 함께 사용할 경우, 음향 경로의 개수가 증가하므로 공간 분해능의 향상을 기대할 수 있다. 임의의 온도 분포를 가지는 2차원 단면을 수치 예제로서 채택하였고, 측정된 지연시간만을 이용한 결과와 재형성 된 지연시간을 함께 사용한 재구성 결과를 비교하였다. 그 결과, 재형성 된 지연시간과 측정된 지연시간을 함께 사용한 경우의 온도 재구성 오차가 측정된 지연시간만을 사용한 온도 재구성 오차보다 최대 15 % 감소하였다.

가까운 벌림 빠짐 해결을 위한 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 및 외삽 기술에 대한 고찰 (A Review of Deep Learning-based Trace Interpolation and Extrapolation Techniques for Reconstructing Missing Near Offset Data)

  • 박지호;설순지;변중무
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.185-198
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    • 2023
  • 해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.