깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.
본 논문에서는 W밴드 radial 전력 결합기용 TE10-TEM 모드 변환기에 대한 설계 방법을 제안하였다. 제안한 구조는 일반적으로 이용 가능한 핀을 이용하여 TEM 모드를 구현하도록 하였으며 2단의 임피던스 변환부 및 back-short 구조를 이용하여 TE10 모드에서 TEM 모드로 자연스럽게 변환되도록 설게 하였다. 제안한 모드 변환기의 핀 구조가 하우징에 접합되어 진동 및 충격의 환경이 성능에 영향 없도록 하였다. 제안한 구조의 back-to-back 특성은 92.5~97.7 GHz 대역에서 삽입손실 1.55 dB 이하 및 10 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다. 제안한 모드 변환기를 이용하여 높은 출력 및 안정적인 환경조건을 요구하는 초소형 레이다 및 다양한 응용 분야에 적용이 가능하리라 판단된다.
메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.
본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.
본 연구를 통하여 슬롯라인-마이크로스트립 변환을 이용한 고효율 전력 결합 모듈을 개발하였다. 제작된 전력 결합 모듈은 본 논문에서 제안하는 두 가지 형태의 전력 결합기를 이용하여 슬롯라인 중앙에서 도파관을 통해 입사된 전력을 분배하고 전력 증폭기를 거친 후 다시 전력이 결합되도록 하였다. 제작한 결과 58.5 GHz와 60 GHz에서 각각 22.96 dBm, 22.81 dBm의 포화 출력 전력과 $80\%$ 이상의(최대 $86\%$)고효율 전력 결합도를 얻을 수 있었다. 각각의 전력 결합기를 back-to-back으로 연결하여 손실을 측정한 경우 두 가지 형태 모두 60 GHz 근방에서 1.2 dB 내의 우수한 삽입손실을 보였으며 반사 손실은 15 dB 이상의 특성을 보였다.
기술이 발전함에 따라 전력변환기의 소형화 고효율화가 요구되어지고, 이를 위해 고주파 스위칭 전력변환기가 필요로 하게 된다. 하지만 스위칭 주파수와 비례적으로 스위칭 손실이 증가하기 때문에 시스템의 효율이 감소한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 DCM방식이나 공진을 이용한 ZVZCS(Zero-Voltage Zero-Currrent) 컨버터가 제안되고 있으나 소자의 정격용량이 커지는 단점을 갖는다. 또한 ZVT(Zero-Voltage Transition)를 포함한 소프트 스위칭 기법을 적용하는 다양한 컨버터가 제안되고 있으나 공진전류의 첨두에서 보조스위치가 스위칭을 하게 되어 보조스위치 스위칭 손실이 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 변압기로 공진인덕터의 전압을 제한시켜 보조 스위치가 영전압/영전류 스위칭을 하게 함으로서 스위칭 손실을 발생시키지 않는 소프트 스위칭 구조를 제안한다.
에너지절감은 요즈음과 같은 고유가의 시대의 전기 설비 분야의 주요 쟁점중 하나이다. 따라서 전력분야의 여러 기관에서 에너지절감과 관련된 방안과 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 전기공학의 기본적인 이론을 바탕으로 하여 중용량 이상의 전력 수용가 내부에서 배전시스템을 변경함으로써 전기에너지의 손실을 절감하는 방안을 제시하였다. 이는 고압의 수전전압을 저압으로 변환하여서 상당한 거리에 떨어져 있는 부하에 전력을 공급하는 일반적인 수용가 내부 배전시스템 대신에, 수전전압을 수용가내의 개별 수전단까지 직접 수전하고 여기서 저압으로 변환하는 것을 의미한다. 이와같은 시스템적인 변경을 통해서, 수용가내의 저압선로가 비교적 긴 아파트단지등에서 상당한 전력에너지의 절감효과를 기대할 수 있으리라 사료된다. 본 논문에서는 기존의 수용가내의 배전시스템과 제안한 배전시스템에서의 전압강하율과 선로전력손실을 비교하여 제안한 배전시스템의 효과를 계산하였다.
최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
본 연구에서는 고효율, 반영구적인 수명 및 환경친화성으로 인해 효과적인 전력저장장치로 대두되고 있는 플라이휠 에너지 저장시스템 (FESS : Flywheel Energy Storage System)의 구동원으로 적용되는 전동발전기와 전력변환기에 대한 설계 및 제작을 수행하였다. 연구 대상 FESS의 저장용량은 5[kWh]이며 운전 속도는 30,000rpm이다. 전동발전기는 슬롯리플에 의한 와전류 손실이나 열손실을 고려하여 슬롯리스 Ring-wound형으로 선정하였으며, 전력변환기는 PWM Boost 컨버터를 통해 역률 및 DC 전압제어 그리고 Full Bridge 인버터를 통해 전동발전기 고속운전 제어를 실현할 수 있는 Topology를 채택하였다.
IT 산업의 발전에 따른 디지털 부하 증가는 기존 교류 배전 방식에서 DC 전원 공급에 따른 전력 변환 손실을 야기시킨다. 또한, 향후 신재생에너지를 통한 발전원 및 전기자동차의 계통 유입 확대로 인해 AC/DC 전력 변환에 따른 손실은 더욱 증대될 것으로 예상된다. 이에 본 논문에서는 DC 전원 공급율에 따른 전력 공급량 산정 기법을 제안한다. 또한, 탄소배출 비용을 함께 고려하여 DC 전원 공급율에 따른 신재생에너지 계통 연계의 경제적 타당성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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