본 논문에서는 시간 영역 오토인코더의 성능 개선을 위한 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 기존의 시간 영역 오토인코더를 사용하는 압축 및 복원 모델은 저 대역 손실에 치중되어 고 대역 신호를 생성하지 못하고 다운 샘플링된 신호를 결과로 출력하는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 대역별로 손실을 분리하여 가중치를 조절할 수 있는 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 제안하는 손실 함수가 적용된 오토인코더에 음성 신호를 입력하여 학습을 진행한 결과, 다운 샘플링이 발생하지 않으며 고 대역 신호가 복원되는 것을 스펙트로그램을 통해 확인하였다.
한국우주전파관측망(KVN: Korea VLBI Network)을 이루는 각 망원경의 수신기에는 우주에서 오는 전파 신호를 디지털 신호로 바꾸는 샘플러가 있다. 이 샘플러의 성능(특히, 대역폭과 샘플링 주파수 그리고 샘플링 비트수)은, 대역폭을 n배 증가시키면 관측감도는 sqrt(n) 만큼 향상되고, 연속전파원의 경우 관측 가능한 천체의 수가 기하급수학적으로 증가하게 된다. 대역폭이 넓어지면, 전파원에서 동시에 모니터링 할 수 있는 스펙트럼의 선들도 많아진다. 이는 전파 관측에서 연구영역을 대폭 확장시킬 수 있게 된다. 이러한 이유로 고속 샘플러의 기술과 성능 향상을 독자적으로 확보하려하는 것이다. 이에, 지금까지의 연구 경험과 기술 축적을 바탕으로, 샘플링 주파수를 가변할 수 있으며, 보다 광대역으로 관측을 할 수 있는 최대 3.5GHz 샘플링을 할 수 있는 장치를, 초기 시험용으로 설계·제작하였다. 본 연구에서는 개발된 가변 샘플링 시스템의 내용과 시험 측정 결과를 발표하고자 한다.
최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
Bandpass sampling(BPS) 기술은 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링 주파수보다 낮은 주파수를 사용하여 RF 대역의 신호를 직접 하향변환 할 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 나이퀴스트 영역에서 self-image의 중복을 피하기 위해서는 샘플링 주파수의 선택에 제약이 따른다. 2개의 ADC를 사용하는 2차(second-order) BPS는 self-image를 제거하기 위한 신호처리가 추가 된다는 조건으로 샘플링 주파수의 선택이 자유롭다. 하지만 RF 대역이 바뀌면 신호처리를 위한 파라미타를 재구성해야 한다. 본 논문에서는 2차 BPS의 한 형태인 quadrature BPS의 구조를 가지면서, 재구성이 필요 없는 간단한 보상 필터만을 사용하여 임의 RF 대역으로부터 나이퀴스트 영역으로 하향 변환하는 complex BPS 기반의 SDR front-end에 대하여 기술한다.
시추공에서 측정된 절리자료의 샘플링 편향오류를 보정하는 절차를 기술하였다. 시추공에서 절리의 방향이 관측될 수 있는 확률은 시추공에 대한 절리의 상대적인 방향 이외에도 절리의 크기, 절리의 모양 및 시추공의 반경 과 길이와 같은 요인에 의하여 결정될 수 있으며, 이러한 요인들에 의하여 나타날 수 있는 절리자료의 방향편향을 보정할 수 있는 방법론을 제시하였다 유한 길이의 시추공으로부터 산정된 절리의 간격분포는 샘플링 영역인 시추공 길이의 영향에 의한 산정치의 오류를 내포하고 있으며, 이에 대한 보정법을 고찰하였다.
본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.
실물을 이용한 홀로그램과 다르게 홀로그래픽 스테레오그램은 비교적 적은 수의 2차원 영상정보를 합성하여 제작된다. 부적절한 샘플링에 의해 나타나는 영상 사이의 간섭특성을 조사하였으며 새로운 샘플링 이론을 제안하고 이를 홀로그래픽 스테레오그램 제작에 이용하였다. 또한 관찰범위를 확대하기 위한 광학 시스템을 제시하였다. 이러한 분석결과들은 일반적인 홀로그래픽 스테레오그램의 제작과 컴퓨터를 이용한 홀로그래픽 스테레오그램의 제작에 응용할 수 있다.
FTIR 분광계는 간섭계를 사용하여 표적 물질에 대한 간섭무늬를 획득하고, 이를 푸리에 변환함으로써 기체상태 물질의 적외선 영역 스펙트럼을 획득하기 위한 유용한 기법이다. 본 논문에서는 불규칙적 위치에서 간섭무늬 샘플링에 관하여 고속 스캔 간섭계의 신호처리에서의 샘플링 노이즈 영향에 대한 연구와 이에 대하여 실험적으로 검증 하였다.
본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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