본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT변환을 이용하는 JPEG/MPEG과 같은 영상압축 방법에서 발생하는 블록화 현상을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에지 블록에서 발생하는 양자화 오류 예측 값에 대한 오류를 방지하여 순수한 양자화 오류만을 예측한다. 순수한 양자화 오류만을 판별하기 위하여 본 논문에서는 양자화되어 블록화 현상이 존재하는 영상의 블록 경계 화소차값의 특성을 이용한다. 이 특성은 입력 영상과 독립적으로 거의 일정한 형태를 가지며 양자화 계수(QF)에 관련된다. 이러한 특성을 이용하여 부가적인 에지 검출과정없이 블록의 에지 영역을 판별할 수 있으며, 블록 영역의 특성에 따라 양자화 오류와 그 보상치를 결정하여 블록화 현상을 제거한다. 손실된 양자화 오류를 구하고 블록 경계 화소차값 특성을 이용하여 각 영역별로 보상치를 결정함으써 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상을 줄인다. 대표적인 실험 영상을 사용하여 성능을 비교하였을 때 제안한 방법은 기존의 방법에서 요구하는 제약조건을 두지 않고도 블록화 현상을 줄일 수 있다.
현재 정지 영상 압축에 가장 많이 쓰이고 있는 JPEG 부호기는 블록 단위의 이산 여현 변환과 양자화 과정을 이용한다. 이러한 JPEG부호화 방식은 다른 정지 영상 부호화 방식에 비해서 상당히 우수한 압축 효율을 나타내지만 저 비트율에서 정지 영상을 부호화 할 경우 거친 양자화 과정으로 인해 블록내의 고주파 성분 계수들을 잃기 때문에 복호했을 때 블록 단위로 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 높은 압축율로 정지 영상을 JPEG 부호화 하였을 때 발생하는 블록킹 현상을 간단하게 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블록의 경계에서 나타나는 블록킹 현상을 $4{\times}4$ 블록 단위의 DCT 도메인에서 효율적으로 제거하는 방법으로 먼저 블록 경계에서 나타나는 블록킹 현상의 특징을 DCT 도메인에서 관찰하고, 그 후에 $4{\times}4$ 블록 단위의 효과적인 필터링 방법을 이용하여 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과에서는 다른 알고리즘에 비해서 제안하는 알고리즘의 객관적이고 주관적인 화질의 우수함을 보인다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
$Cu(In_{1-x}Ga_{x})Se_2$(CIGS)는 매우 큰 광흡수계수를 가지고 있으므로 박막형 태양전지의 광흡수층 재료로서 많은 연구가 진행되고 있다. 박막이 태양전지의 광흡수층으로 이용되기 위해서는 큰 결정크기와 평탄한 표면, 적당한 전기적 특성을 가져야 한다. 이러한 특성들은 CIGS 박막의 조성에 큰 영향을 받고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 동시증발법을 이용하여 Cu/(In+Ga) 비를 0.9로 고정한 후 Ga 조성(Ga/(In+Ga)의 비 : 0.32, 0.49, 0.69, 0.8, 1)을 변화시켜 Wide band gap CIGS 박막태양전지를 만들었다. 기판은 soda line glass를 사용하였고 뒷면 전극으로는 Mo를 스퍼터링법으로 증착하였다. 또한 버퍼층으로는 기존에 쓰이고 있는 CdS를 CBD(Chemical Bath Deposition)법으로 층착시켰으며, 윈도우층으로는 i-ZnO/n-ZnO를 스파터링 법으로 층착하였다. 그리고 앞면전극으로는 Al을 E-beam 으로 증착하였다. 분석은 XRD, SEM, QE로 분석하였다. 위 실험에서 얻은 결과로는 Ga/(In+Ga)비가 증가할수록 Cu(In,Ga)Se2 박막은 회절 peak들이 큰 회절각으로 이동하였고, 이것은 Ga 원자와 In 원자의 원자반경의 차이에서 기인된 것으로 사료된다. 또한 Ga 조성이 증가할수록 단파장 쪽으로 이동하는 것을 볼 수 있으며, Voc가 증가하다가 에너지 밴드캡이 1.62 eV 이상에서는 Voc가 감소하는 것을 볼 수 있는데 이것은 Ga 조성이 증가할수록 에너지 밴드캡이 커지면서 defect level 이 존재하기 때문인 것으로 사료된다. Ga/(In+Ga)비가 1일 때의 변환효율은 8.5 %이고, Voc : 0.74 (V), Jsc : 17.2 ($mA/cm^{2}$), F.F : 66.6(%) 이다.
본 연구에서는 유한 요소법을 이용하여 작동 주파수 대역이 10kHz까지 이고, 무지향성 감도 특성을 갖는 광음향 변환맨드랠(mandrel)형 하이드로폰의 최적 구조를 설계하고자 하였다. 최적화 변수들은 유연성 구조물인 맨드랠의 형상과 청음기의 각부분 물성들이다. 맨드랠의 반경보다 길이 혹은 몰딩(molding) 두께가 증가할수록 광-음향 수중 청음기의 감도는 증가하였고, 맨드랠과 몰딩의 탄성 계수 및 포아손 비가 낮을수록 감도가 향상되는 경향을 보여주었다. 그리고 맨드랠 재료의 길이가 감소할수록 혹은 탄성율이 증가할수록 사용 주파수 영역이 증가하고, 하이드로폰의 길이가 짧을수록 감도의 무지향 특성이 향상 되었다. 이상의 결과를 이용하여 감도가 $30 {\times} 10_{-7}$ Rad./Pa에 이르고, 작동 주파수 영역이 10 kHz까지이며 5 kHz 주파수에서 무지향성을 갖는 유연성 구조물인 맨드랠형 광음향 하이드로론을 설계하였다.
본 논문에서는 낮은 위상잡음을 갖는 전압제어 유전체 공진 발진기를 비선형 설계하였으며 그 위상잡음을 Lesson식과 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 전압제어 유전체 공진 발진기의 위상잡음을 개선하기 위하여 유전체 공진기와 결합하는 마이크로스트립 라인으로 고임피던스 변환기를 이용함으로써 공진회로의 Q값이 그대로 능동소자에 전달되도록 하였다. 전압제어 유전체 공진 발진기의 고신뢰성을 확보하기 위해 worst case 해석과 part stress 해석을 수행하였으며 이를 바탕으로 신뢰도 분석을 수행하여 위성중계기의 EOL(End of Life)에서 전압제어 유전체 공진 발진기가 정상적으로 동작할 수 있는 확률을 예측하였다. 제작된 전압제어 유전체 공진 발진기는 0-l2V의 제어전압에서 0.56MHz/V의 튜닝계수를 가지고 있으며 136mw의 DC 전력을 소모한다. 또한 -116.3dBc/Hz (a)100KHz와 -94.18dBc1Hz (a)10KHz의 우수한 위상잡음 특성과 7.33dBm 이상의 출력특성을 얻었다.
최근, 컴퓨터 비전과 기계 학습 기술의 도움을 받아 효율적이고 자동적인 도시 환경에 대한 분석 방법의 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 많은 분석들 중에서도 도시의 안전도 분석은 지역 사회의 많은 관심을 받고 있다. 더욱 정확한 안전도 점수 예측과 인간의 시각적 인지를 반영하기 위해서, 인간의 시각적 인지에서 가장 중요한 전역 정보와 지역 정보의 고려가 필요하다. 이를 위해 우리는 전역 칼럼과 지역 칼럼으로 구성된 Double-column Convolutional Neural Network를 사용한다. 전역 칼럼과 지역 칼럼 각각은 입력은 크기가 변환된 원 영상과 원 영상에서 무작위로 크로핑을 사용한다. 또한, 학습 과정에서 특정 칼럼에 오버피팅되는 문제를 해결하기 위한 새로운 학습방법을 제안한다. 우리의 DCNN 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR 모델과 3개의 CNN 모델의 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 측정하였다. 성능 비교 실험 결과 우리의 모델이 0.7432의 평균 제곱근 오차와 0.853/0.840 피어슨/스피어맨 상관 계수로 가장 좋은 성능을 보여주었다.
열전재료는 열과 전기에너지의 상호 변환이 가능한 재료로 이를 이용한 응용제품의 개발이 크게 주목을 받고 있으며, 특히 $Bi_2Te_3$계 합금의 경우 상온에서 가장 우수한 성능지수를 가지는 재료로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 $Bi_2Te_3$계 합금은 일방향응고법으로 제조되어 많은 시간과 비용을 필요로 하고, 특히 C축의 Van der Waals 결합으로 인해 기계적 강도가 약하다는 단점이 있었다. 최근 분말야금법을 이용하여 기계적강도를 높이고, 격자산란에 의한 열전도도의 감소로 성능지수를 높일수 있는 방법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 급속응고공정인 가스분무법을 이용하여 n-type의 $95%Bi_2Te_3-5%Bi_2Se_3$분말을 제조하였고, 이 재료의 경우 성형조건에 따라 조직이 쉽게 변하기 때문에 이를 제어하기 위해 단시간동안 고압으로 성형가능한 자기펄스압축성형법(Magnetic Pulsed Compaction)을 이용하여 성형체를 제조하였다. 제조된 성형체는 밀도를 증가시키고 결정립성장을 억제시킬수 있는 방전플라즈마소결법(Spark Plasma Sintering)을 이용하여 소결체로 제조되었으며, 각각의 공정이 열전성능에 미치는 영향을 고찰하였다. OM (Optical Microscope) 및 SEM (Scaning Electric Microscope)을 이용하여 미세구조를 관찰하였고 XRD (X-Ray Diffraction)를 이용하여 상의 변화를 분석하였으며, 상온에서 경도를 측정함으로서 공정조건에 따른 기계적강도를 비교하였다. Seebeck계수는 시편의 양단에 온도차를 주어 발생하는 기전압을 측정하여 계산하였고, 전기비저항은 4point probe방법으로 측정하였다. 전하이동도 및 전하농도는 Hall측정으로부터 구하였고 열전도도를 측정하여 종합적인 열전성능을 평가하였다.
본 논문에서는 작은 면적을 갖는 저전력 스위치-매트릭스 구조의 델타-시그마 D/A 변환기용 준 디지털 FIR 재생필터를 제안하였다. 제안된 재생필터는 계수를 7 비트로 양자화하고 각 비트 값에 대응하는 전류를 생성하는 7 개의 전류원을 사용하는 구조로 205 개의 탭을 가지며 1419 개의 스위칭 트랜지스터로 구현되었다. 제안된 필터는 0.25 um CMOS공정을 이용하여 설계되었으며 전체 칩 면적은 1.5 mm$^{2}$으로 2.5 V에서 3.8 mW의 소비 전력을 갖는다. 모의실험 결과 104 dB의 다이나믹 레인지와 -84 dB의 대역 밖의 노이즈 허용값을 나타내어 고해상도 오디오용 DAC에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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