본 논문에서는 초기 비트율 부호화(very low bit-rate coding)를 위한 새로운 움직임 예측 부호화를 제안한다. 움직임 추정 및 움직임 보상은 영역 기반으로 행해지며, 움직임 보상 후 예측 오차는 DCT(Discrete Cosine Transform)를 통해 변환되어 부호화 된다. 제안된 내용으로는 이전 영상을 이용하여 역방향(backward) 움직임 추정 후 얻어지는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상된 영상을 구성하고, 여기에 보상되지 않은 영역은 순방향(forward) 움직임 추정을 선택적으로 행함으로써 영상을 재구성한다. 제안된 알고리듬은 모의 실험 결과 양질의 화질을 얻었다.
본 논문은 광대역 컨포멀 위상배열 안테나 빔형성 시 발생하는 조향오차를 보상하고, 목적하는 빔형성을 위한 알고리즘을 제안한다. 광대역 빔 조향을 위하여 본 연구에서는 TTD(True Time Delay) 방식을 채택하였으며, 긴 시간의 지연을 위하여 기판 회로상에 구현을 하였다. 빔 조향 오차의 원인은 배열 안테나 소자간의 상호간섭, 지연회로 기판의 분산 특성 및 디지털 제어에 의한 quantization 오차 등이 있다. 본 논문에서 TTD 회로의 분산 및 quantization 오차는 절대적인 지연시간보다 배열소자간의 상대적인 지연시간 차이를 최적화 하는 방향으로 분산 및 quantization 오차의 영향을 최소화하였다. 제안된 조향오차 보상기법을 2~4 GHz 대역의 컨포멀 위상배열 구조에 적용하여 측정값과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 슬라이닥을 이용하는 새로운 역률보상시스템을 제안한다. 제안하는 역률보상시스템은 슬라이닥의 출력전압을 커패시터에 인가하여 역률을 보상하는 구조이다. 기존의 커패시터 뱅크 방법을 이용하는 역률보상시스템은 선택 가능한 커패시터 용량이 한정되어 있어 부하 상황에 따라 역률 보상 오차가 발생하지만, 제안 시스템은 커패시터 인가 전압을 슬라이닥을 이용하여 세밀하게 변화시킬 수 있어 변화하는 부하를 추종하여 오차 없이 역률을 100%까지 보상할 수 있다. 기존 시스템과 제안 시스템을 비교하여 제시하고, 제안 시스템의 역률 보상 성능이 우수함을 모의실험과 실험을 통해 확인한다. 제안 시스템을 수용가에 설치할 경우 역률 개선을 통한 전기료 감소, 선로손실 감소, 부하 용량 증대 효과가 기대된다. 특히 발전 사업가측에서는 역률 보상 성능의 향상으로 송전 여유 용량 확보와 발전량 절감이 가능하다.
본 논문에서는 반도체 소자의 특성 분석을 위한 시스템에서 측정 회로에 의해 발생하는 오차를 감소시켜 측정 정밀도를 개선시키기 위한 보정 과정을 제안하였다. 또한 pA 수준의 저전류 측정을 위해서 누설 전류, 오프셋 전류와 같은 오차 전류를 감소시키기 위한 보상 기법을 제안하였다. 보정계수는 마이크로프로세서에 의해 보정 과정에서 수집된 데이터로부터 구해진다. 수집된 데이터를 최소 자승 오차법을 사용하여 다항식으로 근사하는 방법으로 보정 계수를 계산하고 저장한다. 측정 시에는 마이크로프로세서가 저장된 보정 계수를 사용하여 측정 오차를 교정하여 준다. 실험 결과에서 nA 이상의 전류를 측정할 경우 측정 오차가 0.02% 이하를 가지며 pA 수준의 저전류도 0.2% 정도의 오차로 측정 가능함을 확인하였다.
N-비트$\times$N-비트 승산에서 승산결과 2N-비트 중 상위 N-비트만을 출력하는 절사형(truncated) Booth 승산기의 절사오차 최소화를 위한 효율적인 오차보상 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 적용하여 작은 칩 면적과 저전력 특성을 갖는 절사형 승산기를 설계하고 면적, 절사오차 등을 기존의 방식과 비교하였다. 제안된 절사형 Booth승산기는 승산결과의 하위 N-비트를 계산하는 회로를 생략하므로 절사되지 않은 일반 승산기에 비해 게이트 수가 약 35%~4o% 정도 감소한다. 본 논문에서 설계된 전사형 Booth 승산기는 기존의 고정 오차보상 방법을 적용한 경우에 비해 평균오차를 약 30%~40% 정도 줄일 수 있다.
휴대폰 카메라에서는 자동 초점 제어를 위하여, 스텝 모터보다 크기 면에서 소형인 보이스 코일 모터가 많이 사용되고 있다. 보이스 코일 모터를 이용하는 광학계에서는 인가되는 동일한 전류 값에 대하여, 초점값이 달라지는 특정이 있다. 이는 보이스 코일 모터의 특성으로 인하여 발생하는 현상으로서, 렌즈 위치에 대한 오차가 발생하였음을 의미한다. 이러한 보이스 코일 모터의 특성에 의한 렌즈 위치 오차를 보상하기 위하여, 본 논문에서는 검색 단계별 스텝 간격 및 검색 횟수에 따른 렌즈 위치 오차 보상 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는, 고속 초점 제어를 위하여 검색 단계를 기존 검색 방법에 -7의 중간 스텝 간격을 추가하고, 정교한 초점 제어를 위하여 최종 검색 단계 스텝 사이즈를 +1로 설정한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 더 빠르게 자동 초점 조절을 수행하며, 촬영된 결과 영상 또한 주관적 및 객관적인 측면에서 더 우수함을 실험 결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 2D 영상에서 다시점 영상 생성 시 가상 시점을 만드는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion) 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상이 가지고 있는 주요한 특성을 유지하면서 가려짐 영역을 보상한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 방법은 가려짐 영역이 발생한 주변의 화소를 그대로 채워 넣는 방식을 사용하거나 평군값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 보상 필터를 이용하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하지 않는다. 따라서 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 가려짐 영역 보상 기법에서는 영상의 주요한 특성을 함께 고려하여 정확성을 높였다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 테스트하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이동로봇의 슬립 감소를 위한 이동경로계획 및 슬립으로 인해 발생하는 기록센서 오차를 보상하는 방식을 제안하였다. 제안하는 로봇의 이동경로계획은 로봇의 슬립을 고려하여 퍼텐셜 필드 방식에서 장애물에 대한 퍼텐셜 장벽을 평탄 화함으로써 로봇의 슬립을 감소하였다. 또한 슬립으로 인해 발생하는 기록센서의 오차를 퍼지 논리 시스템을 이용하여 보상하였다. 제안한 방식의 유용성을 시뮬레이션 및 제작한 이동로봇을 이용하여 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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