본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.
고음질 합성을 하면서도 다양한 음색을 갖도록 하기 위해서는 파형부호화를 이용한 합성법에 적용할 수 있는 피치 변경법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡률을 최소화하는 영교차 단위의 시간축 조절에 의한 피치 변경법과 피치 동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요한 피치시점 검출법을 제안함으로써 고음질을 유지하면서 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄이고 스펙트럼 왜곡률을 최소화하고 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치 변경법을 제안하였다. 결과적으로 전체 피치 변경율에 대해서는 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡률이 0.73%개선되었고 피치 압축시에는 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡율이 2.18%개선되었다.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.
인장 및 압축 하중하에서 electro-pullout 시험법과 음향방출법을 이용하여, 표면 처리된 steel fiber. 탄소 그리고 유리 섬유/시멘트복합재료의 계면 물성과 미세파괴구조를 평가하였다. 기계적 interlocking을 증가시킨 steel fiber 복합재료의 계면전단강도가 미처리 또는 neoalkoxy zirconate (Zr) 처리된 steel fiber 복합재료보다 더 향상되었음을 보여주었다. 이것은 존재 가능한 수소결합 또는 공유결합에 비해 기계적 interlocking이 계면 물성에 더 많은 영향을 주기 때문으로 고찰된다. 시멘트복합재료를 경화하는 동안에, 접촉 저항도는 초기에는 급격히 감소하였으나, 이후 증가치가 둔화되는 현상을 보였다. Zr-처리 및 기계적 interlocking을 향상시킨 steel fiber 복합재료의 접촉저항은 미처리의 경우에 비해 더 나중 단계에서 무한대로 증가하였다. 기계적 interlocking이 향상된 steel fiber 복합재료의 계면 파괴에 의한 음향방출 신호의 수가 미처리 또는 Zr 처리된 복합재료에 비해 휠씬 많이 나타났다. 기계적 맞물림이 향상된 복합재료의 pullout과 마찰신호에 대한 응향방출 파형이 미처리에 비해 크게 나타났다. Dual matrix composite (DMC)에서, 압축하중 하에서의 음향방출 에너지와 파형이 인장하중 하에서의 에너지와 파형에 비해 더 크게 나타났는데, 이것은 시멘트 복합재료가 압축응력을 잘 견디는 세라믹 성질에 기인한 것으로 고찰된다. 유리섬유 복합재료의 인장 시험에서는 수직균열이 나타났고, 반면에 압축 시험에서는 buckling 균렬현상이 관찰되었다. Electro-micromechanical 시험법과 음향방출법은 전도성 섬유가 보강된 불투명한 취성기지 복합재료의 계면 물성과 미세 파괴구조를 평가하기 위한 효율적인 비파괴시험법으로 사용될 수 있다.5}$ 이상의 수준으로 가장 높게 나타났고, 그 외 다른 나라들의 경우는 $10^{4}$이상의 수준으로 유사한 수준을 나타내었다. 대장균군의 경우 미국산과 한국산, 중국산이 다소 높은 경향을 보였다.다.농도와 세포의 건조질량이 각각 $0.98$\times$10^{6}$ / cell /mL 와 0.2 g/L astaxanthin의 농도는 1.92 mg/L 단위 세포당 astaxanthin 농도는 9.6 mg/g cell 로 관찰되었다결론적으로 질소원과 peptone이 고갈되면 세포의 생장은 억제되나 astaxanthin의 생산은 촉진됨을 알수 있었으며 세포 생장을 촉진하는 광도 60$\mu$E/($\m^2$s)와 HKM 배지 이용의 1단계와 높은 광도와 MBBM배지를 이용한 색소 생산의 2단계 배양을 최적조건으로 수립하였다.내어 생채내의 free radical에 의한 간보호 작용이 있는 생리활성 물질을 함유하고 있음이 추정되며, 아울러 이 분획물을 더욱 분리하여 물질의 구조와 반응 기전 제시와 함께 간 손상의 예방 및 치료에 도움이 될 수 있는 물질을 개발할 가치가 있다고 사료된다을 공급한 대조구에 비해 높았다. 어미의 성 성숙 및 산란은 두 번의 실험에서 대조구보다 저염분구에서 원만히 이루어졌다. 암컷 성숙 개체의 경우 1차 실험은 대조구 6마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 14마리로서 성숙유도에 있어 염분의 조절에 의한 성숙이 이루어진 것을 알 수 있다. 산란 시기는 1차 실험에서 대조구나 저염분구의 산란 개시 시점이 거의 동일한 데 비해, 2차 실험에서는 저염분구가 대조구에 비해 대략 20일 정도 빠르게 나타났다. 또한 산란에 가입한 암컷 어미의 개체수도 두 차례의
Unknown parameters of a nonlinear system were estimated using a signal compression method. The estimated parameters were natural frequency and tile damping coefficient. This study applied a algorithm using tile comparison of the cross-correlation coefficient between the impulse response from a model and it from the signal compression method. The impulse through linear element included in a nonlinear system could be obtained by the signal compression method. The unknown parameters of the linear element could be estimated by comparing the Bode plots of system's impulse response with them of model's response. In this study, a LSCM(LabVIEW-Signal-Compression-Method) was developed to identify a nonlinear system. The LSCM consisted of National Instrument's (NI) Data Acquisition (DAQ) Board (Model PCI-1200), a monitoring program using LabVIEW software package, DAQ Signal Accessory Board, and 2nd-order electric circuits. The designed electric circuits consisted of resistors, inductors and capacitors. To evaluate the performance of the LSCM, the response from model with known parameters is compared with the response from the real system using the monitoring program. The results from simulation of experiment showed that the developed LSCM provided a reliable estimation performance.
잡음 음성신호에 비균일 표본화 부호화법을 적용하면, PCM 균일표본화의 전송율 정도로 데이타 전송율이 높아진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비균일 표본화법을 성분분리된 음성신호에 적용하는 방법으로서 다중대역 비균일 파형부호화(MNWC)법을 제안하였었다. 그렇지만, 고대역의 성분에 대해 가우시안 잡음의 평균레벨로 단순하게 모델링 하였기 때문에, 비균일 표본화법에 비해 음질의 열화가 초래되었었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 고대역의 성분을 중심주파수가 서로 다른 16가지의 가우시안 잡음으로 모델링하였다. 이렇게 하였을 때, 제안된 방법은 MOS평가가 평균 3.16 정도로 고음질을 유지하면서도 기존의 비균일 표본화법에 비해 1.5배 정도의 압축 율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 주파수 영역에서의 확산 스펙트럼 방식을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 사용하고 있다. 워터마크 삽입은 오디오 신호를 MCLT(Modulated Complex Lapped Transform)로 분석한 후, 특정 주파수 영역의 진폭에 삽입되며 추출은 상관도를 이용하여 추출하게 된다. 워터마크 삽입은 44.1 kHz의 음악에 80 bits의 정보가 4초 단위로 반복적으로 삽입되며, 추출에서는 무작위로 추출된 8초 분량의 오디오 신호로부터 80 bits 비트 열과의 상관도를 계산하여 선정된 문턱 값을 초과하게 되면 워터마크가 존재하는 것으로 판단하게 된다 피치 스케일에 대응하기 위하여 120개 정도의 탐색을 수행하며, 시간 스케일에 대응하기 위하여 상관도의 지역 최대 점을 추출하고, 이러한 지역 최대 점들로부터 추출된 비트 열과 실제 비트 열과의 상관도를 계산하게 된다. 그러나 추출된 비트 열은 삽입 에러와 삭제 에러를 가질 수 있기 때문에 이러한 비트 열과의 최대 상관도를 구하기 위하여 본 연구에서는 동적계획법에 의한 최대 상관도 추출 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 피치 및 시간 스케일링 변환 뿐만 아니라, 오디오 압축에도 견고함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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