석탄 가스화 복합발전 시스템(IGCC)에서 집진은 가스 터빈의 입자에 의한 마모와 침식으로부터의 보호와 분진 배출의 환경 규제를 만족하기 위한 필수 공정이다. 특히 고온고압에서 집진이 수행되면 시스템의 열효율 향상은 물론 가스정제 시스템을 간단히 함으로써 건설비와 운전비의 절감에도 큰 효과를 거둘 수 있다. 석탄 가스화 공정에서 평균 입경이 2 - 3$\mu\textrm{m}$의 입자가 10g/m이상으로 발생되는 농도를 10mg/m이하로 처리하기 위하여 많은 집진 시스템이 제안되고 있지만 IGCC에 도입하기 위한 집진시스템으로서 세라믹 캔들 필터가 제일 타당하다. 세라믹 캔들 필터로 절데 집진 일경이 5$\mu\textrm{m}$이하이고 전체 집진 효율을 99.6% 이상 수행할 수 있다. 세라믹 필터를 이용한 상용화 개발 현황은 현재 세계적으로 bench급, pilot급, 그리고 상용화급 IGCC공정에 도입되어 그 성능이 검정되고 있으며 본 시스템의 내구성과 안정성이 상용화에 충족한 것으로 판명되고 있다. 본 연구에서는 고온고압용 세라믹 필터 집진시스템을 개발하기 위하여 제작된 bench급 집진 공정 및 세라믹 필터설계의 기술적 문제점을 소개하였다.
EFPI (extrinsic Fabry-Perot interferometer) 센서를 이용해 복합재료의 파손 신호를 취득하기 위해서는 파손 신호에 비해 상대적으로 낮은 주파수의 열적, 기계적 정적 변형에 의해 발생하는 위상 변화를 보상해 주는 기술이 필요하다. 또한 센서의 민감도를 최적화하기 위해 출력 신호의 위상을 Quadrature 지점에 유지시켜야 한다. 본 논문에서는 EFPI 센서 시스템의 출력 신호위상을 일정하게 유지시킬 수 있는 안정화 제어 시스템을 개발하였다. 안정화 제어 시스템은 광대역 파장 레이저 광원, 가변 F-P (Fabry-Perot) 필터 그리고 필터를 제어한 수 있는 전자 회로시스템으로 구성하였다. 개발된 시스템의 위상 제어 성능을 평가하기 위해 복합재료 시편의 인장 실험을 수행하여 인장 변형에 의해 발생하는 위상 변화를 개발된 시스템을 이용해 Quadrature 지점에 일정하게 유지할 수 있음을 보였다. 또한 연필심 파손 실험을 통해 개발된 시스템이 파손 신호를 잘 취득할 수 있음을 확인하였다.
영상은 일반적으로 임펄스 또는 AWGN에 의해 훼손되는 경우가 많으며, 두 가지 잡음이 동시에 첨가될 경우도 있다. 영상에 첨가되는 잡음을 제거함에 있어서 기존의 메디안 필터는 임펄스 잡음제거에 효과적이고 평균필터는 AWGN 제거에 효과적이다. 그러나 기존의 방법은 복합잡음이 첨가될 경우 잡음제거특성이 미흡하며, 이에 따라 본 논문에서는 복합 잡음제거를 위한 비선형 필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
다중선형 회귀분석에 의하여 도출된 알고리즘을 이용하여 필터링 기법을 제시하였고, 제시된 기법을 이용하여 실제 사면지형을 지상 라이다로 스캔하여 취득된 원시자료에 대하여 필터링을 수행한 결과를 분석하였다. 그 결과 필터링의 정확도를 높이기 위하여 굴곡사면지형의 지성선을 기준으로 관측지역을 두 지역으로 분할하여 필터링을 적용하였을 경우가 사면을 분할하지 않고 필터링을 적용하였을 경우 보다 필터링 정확도가 8.73% 높아진 것으로 나타났다. 또한 굴곡사면 지형에서 사면을 분할하여 복합 필터링을 적용한 경우 전역 필터링이나 지역 필터링만 수행했을 때보다 약 5~7% 정확도가 높아진 것으로 보아 사면에 굴곡이 존재하여 경사가 일정하지 않은 경우 사면을 분할하여 복합 필터링을 수행하는 것이 더 효과적이라고 판단된다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상의 우수한 화질을 위해 열화현상을 제거하여야 한다. 잡음은 열화현상의 대표적인 원인으로서, 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손된다. 따라서 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 공간영역에서의 워너 필터와 웨이브렛 영역에서의 임계값 잡음 처리방법을 병렬 연결하여 처리하는 복합 필터 알고리즘을 제안하였다. 웨이브렛 영역에서의 처리방법은 각 스케일에 따라 서로 다른 thresholding function을 사용하여 처리하며, 제안한 변형된 thresholding function은 parent 웨이브렛 계수와 child 웨이브렛 계수를 이용함으로서, 우수한 잡음제거 특성을 나타냈다.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 잡음판단과 분할마스크를 사용한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상의 화소값을 대상으로 잡음판단을 진행하여 필터링에 적합한 분할마스크를 스위칭하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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