본 논문에서는 상용의 루비듐 원자시계를 이동용 기준시계로 사용시 시간오차를 최소화할 수 있는 방법을 제시하였다. 일반적으로 사용되고 있던 직선적인 보간법이 장기안정도를 고려하지 않았으나 새로운 방법에서는 시간오차를 줄이고자 장기안정도를 고려하였다. 두 가기 방식에 대한 비교측정결과, 관측시간이 1.5일 이내일때는 장기안정도를 고려한 시간오차예측이 기존의 방식에 비해 작은 시간오차가 자았다. 또한 루비듐 원자시계의 이동용 기준기로의 역할이 12시간 이내에 완료될 경우 새로운 방법은 최대시간오차가 기존 방법의 15 ns 보다 작은 10 ns 정도의 오차범위 내에서 사용 가능하다.
육상 및 해상 탐사를 할 경우 음원에 따른 수진기는 등간격으로 설치한다. 수진기의 간격을 좁게 설정하여 탐사를 할 경우 자료 획득 과정에서 많은 비용 및 시간이 소요되므로 일반적으로 적절한 간격으로 배치한다. 수진기 간격이 넓으면 공간 알리아싱이 발생한다. 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료를 이용해 자료 처리를 할 경우 좋은 결과를 얻을 수 없다. 이러한 경우 자료 처리 과정에서 트레이스 보간을 이용하여 자료 처리 결과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 공간 알리아싱이 생긴 탄성파 자료 처리에 많이 이용되는 트레이스 보간법 중에서 복잡한 지하구조의 경사에 대한 정보 없이 보간이 가능한 Spitz의 보간 방법을 적용하였다. 주파수-공간 영역에서 선형 이벤트가 존재하는 등간격으로 이루어진 트레이스에 대하여 예측 필터와 기존의 트레이스를 이용하여 새로운 트레이스를 보간하였다. 본 알고리즘을 인공합성 탄성파 자료, 무작위 잡음을 넣은 인공합성 탄성파 자료, 실제 탐사를 통해 얻은 자료에 적용하여 알고리즘의 적용성을 검토하였다. 보간 수행 후에는 동일한 수진기 배열에 대하여 수행전보다 수진기의 간격이 좁아지고 수진기의 개수가 늘어난 효과를 얻었다. 또한 보간된 트레이스간의 이벤트의 연속성도 증가되었다. 이와 같은 보간법을 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료에 이용하면 구조보정을 통하여 향상된 영상을 얻을 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문은 그레이 영상에 대해 모폴로지 기법과 스플라인 보간법을 적용하여 영상 모핑을 실현한 연구이다. 모핑기법은 모핑 할 그레이 영상을 모폴로지 기법의 팽창으로 작은 끊김을 연결하고, 홀을 제거시킴으로서 영상 경계를 부드럽게 하고, 큐빅 스플라인으로 보간하여 특징 점을 추출하는 방법을 적용하였다. 실험 결과 처리시간단축과 보다 세밀하고 자연스러운 모핑 영상의 변환이 이뤄졌다.
도로변에는 다양한 부정형의 구조물들이 방호되지 않은 채 노출되어 있어서 통행차량에 큰 위험요소가 되고 있다. 이러한 부정형 구조물을 효과적으로 방호하는 수단으로 구조물 앞에 에너지흡수형 모듈을 적층구조로 쌓는 방법이 있다. 본 논문은 EPS블록으로 구성된 모듈타입의 충격흡수장치를 차량과 충격흡수장치간의 에너지 평형원리를 이용하여 해석하는 방법을 소개하고 0.9ton-500km/h, 0.9ton-60km/h and 0.9ton-70km/h의 충돌조건에 대한 수치 예제로 설명하였다. 이 방법은 최대가속도, 충돌변형에 걸리는 시간 모든 모듈에 대한 변형이 완료되기 전에 차량의 완전한 정지여부 등에 대한 예측을 가능하게 하지만, 모듈 수만큼의 매우 듬성듬성한 속도 및 가속도 데이터를 주기 때문에 RA와 OIV같은 안전지수를 구하기 위해서는 보간법을 이용한 데이터 수의 확대가 필요하다. 선형 및 스플라인 보간법을 이용하여 안전도를 분석하고 결과를 비교 분석하였다.
본 논문은 DOI방법을 개선한 디인터레이싱 방법을 제안한다. DOI방법은 강력한 인트라필드 기반의 디인터레이싱 기술이지만 긴 연산시간과 주기적인 패턴에서 방향을 잘못 찾는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 전역검색 대신하여 2단계 검색을 하여 연산속도를 향상시키고 두 가지 과정을 추가하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로 잘못된 방향으로 찾은 공간벡터를 삭제하며 두 번째 단계로 찾지 못한 방향에 대한 공간 방향벡터를 삽입함으로써 제안된 방법에서 잘못 찾은 공간 방향벡터를 정확한 결과인지 재확인하여 픽셀의 보간에 사용할지 검사한다. ISO 실험 이미지를 이용하여 제안된 방법과 line evarage, edge-based line averaging, DOI, selective deinterlacing algorithm 등의 기존의 방법을 비교한 결과 제안된 방법이 객관적으로나 주관적으로 우 수하다는 것을 보였다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
압축한 비디오데이타를 네트워크으로 전송 시 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 우려가 있다. 패킷 분실은 대부분 버스트오류로 나타난다. 본 연구에서는 디코더에서 버스트오류를 효과적으로 은닉, 처리하는 방법으로 오류 내성 비디오 인코딩 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류은닉법으로 오류 패킷 분실을 야기시키는 손실 블록을 분리하는데 효과적인 블록 인터리빙을 적용한다. 시간적 오류 은닉에 대해서는 연속적인 내부프레임 또는 프레임간에 움직임벡터의 프레임간 패리티 비트를 삽입하는 구조를 적용한다. 비디오 인코딩 단계를 거쳐 디코더에서 수신한 블록들에 대해서는 쌍선형 보간법을 적용하여 전송시 발생한 국지적 오류를 적절하게 은닉 처리한다. 본 논문에서 제안한 인코딩 방법을 전송 블록에 부가 데이터로 포함하는 것은 표준 엔코더의 복잡도에 거의 영향을 미치지 않는다.
본 논문에서는 그래픽 하드웨어를 이용한 텍스처기반 볼륨렌더링으로 DRR 영상을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안방법은 크게 세단계로 구성된다. 첫째, CT 영상 슬라이스 데이터에서 각 슬라이스를 최인접보간법으로 보간함으로써 등방해상도의 볼륨데이터를 생성한다. 둘째, 그래픽 하드웨어의 메모리용량 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 텍스처 메모리의 효율적 관리방법을 제시한다. 셋째, 텍스처기반 볼륨렌더링을 이용해서 X-ray 영상과 유사한 투시투영한 DRR 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위해서 인공 심장 데이터를 사용한다. 제안방법의 수행시간과 화질을 평가하기 위해서 기존 광선추적법, 복셀투영법을 적용한 DRR 영상과 비교 분석하였다. 실험결과 제안 방법은 기존 방법에 비해서 빠르게 DRR 영상을 생성하였고, 영상의 화질 또한 광선추적법의 결과 영상의 화질만큼 좋은 영상을 생성하였기 때문에 실시간 정합에 적합하였다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.
본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구명 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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