이기종 지문센서 상호호환은 다른 센서 사용에 따른 각각의 지문 데이터의 변이성을 보상하기 위한 시스템의 능력을 말한다. 본 연구는 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 제안한 보정 알고리즘은 테일러시리즈(Taylor Series) 전개식을 이용하여 서로 다른 센서로부터 획득된 이미지 간의 대응되는 특징점 사이의 변환식을 구하고, 이를 적용하여 이기종 센서간의 오차를 줄이는 방법이다. 도출한 테일러시리즈 변환 파라미터로 지문 특징점 템플릿을 변환하여 보정 전과 후의 결과를 실험하였다. 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 60%이상 개선됨을 확인할 수 있다.
최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.
경사식 방파제에 대하여 수리모형실험을 통하여 방파제의 전사면과 저면에 작용하는 파압을 직접 측정하여 파압의 공간적 분포를 파악하여 보았다. 실험의 길과는 기존의 경사식 방파제에 대하여 파압에 대한 연구는 거의 없기 때문에 Goda(1989, 2002)가 제시한 전사면에 대한 이론식과 비교하여 보았다. 실험은 특정적으로 제시된 방파제 단면에 대한 실험이 아니고, 가상적인 단면을 선정한 후 파랑 및 수심 등의 제조건을 감안하여 파형경사를 산정하고, 이애 맞는 파고와 주기를 산정한 후 제반 해안수리학적 특성중 반사율과 처오름 높이, 사면 및 저면에 작용하는 파압을 직접 측정하여 보았다. 실험결과 전사면에서의 파압 분포는 Goda의 이론식과 경향은 비슷하나 크기는 차이가 나이에 대한 보정은 필요한 것으로 나타났으며, 저면에서의 파압도 측정이 되었지만 이것이 지반지지력에 어떠한 영향을 미치는지는 좀 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
이 연구에서는 X-선 회절법으로 측정한 수소결합의 거리를 보정하는 두 가지 방법을 제시하였다 O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이상인 수소결합의 경우는 저온에서 측정한 중성자 회절에 의한 수소결합 데이터를 이용하여 얻은 최적화 곡선 식 d(O-H)=exp((2.173-d(O…O))/0.138)+0.958을 이용하여 수소결합 거리를 보정한다. O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이하의 짧은 수소결합의 경우는 결합원자가 최적화 방법(valence-least-squares)을 이용하는 것이 효과적이다. X-선 회절분석으로 얻은 긴 O…O 거리를 갖는 분자간 수소결합의 경우는 수소결합의 거리보정을 해주어야 한다.
동해를 전파하는 지진해일은 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 파장에 비해 먼거리를 전파한다. 따라서 지진해일이 전파할 시 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 그러므로 동해에서 발생하는 지진해일을 수치모의 할 때는 분산효과가 충분히 고려될 수 있는 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 그러나 이를 직접 풀 경우에는 상당히 많은 시간이 소비되며 효율적이지 못하다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항을 선형 Boussinesq 방정식의 분산항과 같은 형태를 가질 수 있도록 분산보정계수를 사용하여 수치모의를 수행하였다. 하지만 이때 사용된 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 이용하여 유도된 것이므로, 실제 경사가 있는 지형을 통과할 때의 수치모의 결과는 정확하다고 할 수 없다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정으로 새로운 지배방정식을 유도하였으며, 수심변화로 인해 새로 발생하는 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 또한 수심이 변화는 지형을 통과하는 지진해일의 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용하여 가상 지진해일을 원형 천퇴지형에 통과시키는 수치모의를 수행하였다. 결과의 비교를 위한 정확해가 없으므로, 비선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 이용하여 동일한 조건으로 수치모의를 수행하였다. 수치모의 시 중심선에 4개의 가상 gage를 설치하였으며, 이를 통해 각각의 수치모의 실험에 대한 자유수면 변위를 관찰하여 비교하였다. 수치모의 결과에 대한 비교를 통하여 기존의 분산보정기법에 비해 본 연구에서 제안한 새로운 수치기법이 분산효과를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 비교적으로 실제 지형에 적용하였을 때 정확도 향상의 가능성이 높다고 판단하였다.
옥내 위치 기반 서비스를 실현하려면 옥내 측위 문제가 해결되어야 한다. 경제적으로 구현이 용이한 옥내 측위 시스템은 비교적 오차가 크다. 본 논문은 지도 정보를 반영한 옥내 측위 시스템용 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지도 정보를 이용하여 구한 적당한 인수 값을 사용하는 칼만 필터를 이용하여 이동 객체의 궤적을 구하고, 프레쉐 거리를 이용한 지도 정합을 수행한 다음, 실시간 보정 방법을 적용한다. 제안하는 방법의 효율성을 보이는 실험 결과로 제공한다.
본 논문에서는 피드포워드 방식을 이용하여 전력 증폭기의 비선형성 보상과 스마트 안테나 시스템의 경로 결함 보정을 결합하는 새로운 기술을 제안하였다. 배열 안테나의 각각의 경로들이 동일한 특성을 갖도록 하기 위한 보상과 보정을 위해 선형 식에 3차 항을 추가한 다항식과 피드포워드 방식을 사용하였다. 이 방식은 원래의 기저대역 신호를 변형하지 않으므로, 시스템의 기저대역 부와는 독립적인 스마트 안테나 시스템에 적용할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 단 하나의 3차 항을 추가함으로써 전력 증폭기의 비선형 효과를 효율적으로 보상하고, 배열 안테나의 각 경로의 선형 결함들 역시 부차적으로 보정할 수 있다.
본 논문에서는 이중 색지움 렌즈와 삼중 색지움 렌즈의 종색수차 보정식을 이용하여 가시광선 전대역에서 수차를 보정할 수 있는 유리 조합을 연구하고 수차가 보정된 두 렌즈를 결합하여 산업 현장에서 광범위하게 이용되고 있는 비전검사용 텔레센트릭 렌즈를 설계하였다. 그 결과 매우 넓은 파장대역 380 nm ~ 780 nm에서 파면수차를 $0.057{\lambda}$ 를 갖는 광학적 성능을 확보하였으며, 이는 기존에 시판중인 486.1 nm ~ 656.2 nm에서 수차가 보정된 텔레센트릭 렌즈들보다 우수하다는 것을 볼 수 있었다.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 GB-SAR의 간섭기법을 이용하여 물체의 변위 측정에 대한 정밀도를 조사하였으며, 또한 대기보정을 거친 후 정밀도의 변화에 대해서 확인하였다. GB-SAR 시스템에서 안테나는 중심주파수 5.3 GHz, 밴드 폭 600 MHz인 C밴드 안테나를 사용하였고, 신호의 증폭을 위해 마이크로파 앰프를, 다편파 측정 및 분석을 위하여 스위치를 장착하였다. 레일의 총 길이는 5 m, 이동간격은 5 cm, 최대 관측 거리는 약 200 m이다. 변위 측정에 사용된 이동산란체는 trihedral corner reflector로서, 시스템 전방 약 160 m에 위치하며 시스템 방향으로 1 mm에서 40 mm 전진시켰다. 이동산란체의 실제 변위와 GB-SAR 시스템의 위상변화로 관측된 변위의 상관계수는 편파에 따라 0.9995에서 0.9996으로 나타났다. 마이크로파의 전파과정에서 거리와 습도에 따른 지연 효과를 고려하기 위하여 대기보정식을 구하였으며, 이를 이동산란체의 위상에 적용한 결과 상관계수는 0.9997에서 0.9999의 값을 나타냈고 40 mm 이동시 오차가 1 mm 이내를 나타냄으로서 대기보정을 통한 결과가 더 높은 정밀도를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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