방향성 결합기는 RF 및 마이크로파 대역에서 신호를 분배하거나 감시하는 데 이용된다. 본 논문에서는 마이크로스트립 선로로 구현한 결합선로를 이용한 새로운 구조의 브랜치 선로 방향성 결합기를 제안하였다. 브랜치 선로 방향성 결합기는 결합도가 낮아지면 병렬로 연결된 선로의 특성 임피던스가 높아서 마이크로스트립 선로로 구현하기 어려워진다. 이를 극복하기 위하여 단락된 평형 결합 선로를 이용하여 높은 특성 임피던스를 구현하였다. 제안한 브랜치 선로 방향성 결합기의 시뮬레이션 결과 및 제작하여 측정한 결과를 보였다. 제작한 10 dB 브랜치 선로 방향성 결합기는 10% 대역폭에서 반사 손실이 30 dB 이상, 8% 대역폭에서 고립도 35 dB 이상인 결과를 보였다.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.
습식 산화 분위기에서 vapor-solid process를 통해 금속 촉매를 사용하지 않고도 낮은 온도에서 산화 인듐나노선을 성공적으로 합성하였다. 나노선은 x-선 회절(XRD), 분산 x-선 분광 분석기(EDS)를 갖춘 주사전자현미경(SEM), 투과전자현미경(TEM)을 통해 분석되었다. XRD 결과는 합성된 산화 인듐 나노선이 입방정 구조를 갖는다는 것을 보여준다. 이러한 나노선들은 두 가지 형태를 갖는다. 하나는 줄기에 약 500 nm 크기의 각진 나노입자가 형성된 형태이고 다른 하나는 나노입자가 형성되지 않은 형태이다. 나노선의 길이는 수 마이크로미터 범위이고, 두께는 약 10 nm에서 250 nm 범위이다. 나노선은 결함을 포함하지 않았으며 표면에 5 nm 이하의 비정질 층을 가지고 있었다. TEM 분석 결과 대부분의 나노선의 성장 방향은 <100> 방향이었으나 나노입자를 포함한 나노선은 <110> 방향으로 자랐다는 것이 발견되었다. 이러한 성장 방향은 이전의 문헌에서 보고되지 않은 새로운 결과이다. 일반적인 성장 방향과는 다른 새로운 방향으로 나노선이 자랄 수 있었던 것은 본 연구에서 산화물 합성 시 산소의 공급원으로 사용된 습식 분위기와 비교적 낮은 온도가 원인인 것으로 생각된다. 따라서 습식 산화 분위기에서의 나노선 합성법을 다른 여러 산화물의 나노선 합성에 응용한다면 낮은 온도에서 새로운 형태 및 성장 방향을 갖는 나노선을 얻을 수 있을 것으로 예상된다.
비선형 구조물에 대하여 미끄러짐 또는 기울어짐 해석을 수행할 때에는 수평 두 방향 입력을 동시에 고려하는 해석을 수행할 것을 추천한다. 그 이유는 단일 방향 입력만을 고려한 비선형 해석의 결과가 입력지진의 기준선 조정 여부에 아주 민감하고 자칫 과도하게 보수적이거나 또는 오히려 비보수적인 결과를 초래할 수 있기 때문이다. 특히, 오래 전에 작성되어 일차적 해석만 가능한 전산 프로그램을 사용하여 해석하는 경우 주의가 요구된다. 본 논문에서는 입력지진의 기준선조정에 의한 영향을 수평 단일방향 입력만을 고려하는 해석과 수평 두 방향 입력을 동시에 고려하는 해석에 대하여 살펴본다. 이를 위하여 자립형 계에 대한 예저 헤석을 수행한 결과, 단일방향 비선형 해석시 나타날 수 있는 이러한 불확실성을 피하기 위하여 두 방향 입력을 동시에 고려하는 해석이 필요하고 입력 지진의 기준선 조정과 연계된 표준화된 지침이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 열 영상 기반의 전력선 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 전력선이 가지고 있는 방향 특성을 이용하여 전처리과정을 통해 에지의 방향을 추출하고 이를 기반으로 허프 변환(hough transform)을 이용하여 전력선을 검출한다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법 매우 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 지문 융선의 방향정보를 검출하는 효과적인 방법을 제안하였다. 제안방법은 먼저 지문영상을 정규화하고 융선이 있는 전경영역과 융선이 없는 배경영역으로 분할하여 문턱값으로 이진영상으로 변환한다. 전경영역은 융선(ridge)과 골(valley)부분으로 구성되는데 융선의 경계를 런길이 부호를 이용하여 체인코드로 표현한다. 지문 융선의 각 화소에서 방향정보를 검출하기 위해서 체인코드로 표현된 융선 경계를 추적하면서 방향정보를 구한다. 그리고 일정한 블록내의 융선방향은 급격하게 변하지 않으므로 블록별로 평활화하여 각 화소의 방향정보를 구한다. 제안방법의 성능평가를 위해 NIST 및 FVC2002 지문데이터베이스를 이용하여 컴퓨터시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제안방법을 지문 융선의 방향정보를 효과적으로 검출하는데 이용할 수 있음을 보였다.
본 논문은 융선 방향의 화소값 변화와 융선의 수직 방향 화소값 변화의 차이를 이용하여 지문영상의 부영역 화질을 제거대상 영역(Removable Block)과 융선의 흐름이 불명확한 영역(Obscure Block), 융선의 방향성이 명확한 영역(Clear Block) 세 가지로 분류하였다. RB영역은 특징점 추출과정에서 제외 하였으며 OB 영역은 필터의 방향을 달리한 다수의 게이버(Gabor) 필터의 적용으로 처리하였고, CB 영역은 게이버 필터의 방향을 융선의 방향으로 하여 한번의 수행하였다. FVC2002(The Second Fingerprint Verification Competition) DB3 SetA 지문필터링을 영상을 대상으로 한 실험에서 부영역의 화질을 고려한 경우 EER(Equal Error Rate)이 14.31%의 처리속도 향상을 확인할 수 있었다.
ANSI N13.32는 손목팬텀과 손가락팬텀에서 말단선량계의 특성조사를 위하여 방향의존성인자를 선량계의 성능평가에 적용하도록 권고하고 있다. 본 연구에서는 말단선량의 정확한 선량평가를 위하여 ANSI N13.32에 제안된 팬텀과 동일하게 모사하고 그 팬텀내의 7mg/$\textrm{cm}^2$ 깊이에서 단일에너지를 가진 광자의 선량당량환산인자 및 방향의존성인자를 MCNP 전산코드를 사용함으로써 계산하였다. 또한 본 연구의 최종목적인 ISO Narrow X-선 빔에 의해 조사된 손가락팬텀에서 선량당량환산인자 및 방향의존성인자를 도출하였다. 전산 수행한 결과 낮은 전압에서 발생된 X-선 빔인 경우, 팬텀의 주축을 따라 수평회전각이 증가할수록 방향의존성인자가 크게 감소하며, 한편 높은 전압에서 생성된 X-선 빔인 경우, 수평회전각이 증가할수록 방향의존성인자간 처음에는 근소하게 감소하지만 90。까지는 증가하고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.
지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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