인체연속절단 영상은 관상면, 시상면 영상으로 재구성할 경우 절단무늬가 발생한다. 이러한 문제는 FFT(Fast Fourier Transform)와 놋치필터를 이용하여 제거할 수 있었지만 놋치필터의 사용으로 급격한 주파수 변화에 따른 파문현상의 발생은 여전히 문제로 남아 있다. 따라서 본 연구는 놋치필터의 다양한 형태와 효과를 알아보고 인체연속절단면 영상에 적합한 놋치필터 설계를 제안하고자 한다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 방사형-놋치필터를 사용할 경우 상대적으로 절단무늬를 자연스럽게 보정할 수 있다. 둘째, 방사형-놋치 필터를 사용으로 파문현상이 상대적으로 줄어들었다. 향후 이러한 연구 결과와 더욱 진전된 후속 연구를 통해 파문현상을 완전히 제거하고, 실제 인체 정보에 근접한 데이터를 재현할 수 있을 것으로 기대한다.
고속으로 장거리를 비행하는 위성발사체는 고장 시 큰 위험을 줄 수 있으므로, 비행 궤도를 감시하고 고장여부를 판단하는 비행안전 시스템의 운용이 필수적이다. 비행안전 시스템에 적용되는 필터는 일반적인 위치추적 필터와는 달리 필터 정확성 보다는 신뢰성이 우선 시 되어야 하고, 정확한 순간낙하점 추정을 위해서는 궤도 위치뿐만 아니라 속도 역시 중요하게 여겨져야 한다. 본 논문에서는 KSLV-I 위성발사체 발사 시 운용되는 추적 센서를 적용하는 융합필터를 구성하고 궤도 및 순간낙하점을 계산하여 구성된 필터의 성능을 시험하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.45-48
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2001
본 논문에서는 OFDM 시스템에 있어서 심블간 간섭을 일으키는 채널에 대해 lattice 필터를 사용한 등화기의 등화 특성을 검토하였다. Lattice 괼터를 사용한 등화기는 다른 등화기와 비교해서 단수마다의 직교화 효과에 의해, 탭 수가 작아도 수렴이 빠르고 등화 오차를 작게 할 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 Lattice 필터를 사용한 등화기 필터 계수의 수렴성과 정적인 BER특성을 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 해석하고 Transversal 필터 방식에 비해서 우수한 보상 방식인 것을 보인다.
본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 토대로 개선된 필터와 보간 과정의 알고리듬을 제안한다. MSG는 초록색 채널 보간, 초록색 채널 갱신, 빨간색 및 파란색 채널 보간 과정으로 이루어진다. 이때, 더욱 정교한 보간을 위해 필터의 크기를 증가시키고, 보간 과정에 이용되는 주변 픽셀의 개수를 늘렸다. 이러한 실험을 통해 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak dataset과 자연 영상과 유사한 특성을 갖는 McMaster dataset 모두의 경우에서 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 향상되는 것을 확인하였다.
딥러닝 기술은 더 많은 분야와 과제에 적용되기 위해서 네트워크는 더 복잡하고 거대한 형태로 발전해왔다. YOLOv7-tiny과 같은 객체탐지 네트워크는 다양한 객체와 환경에서 활용하기 위해 COCO 데이터 세트를 대상으로 발전해왔다. 그러나 본 논문에서 적용할 모델은 임베디드 보드 환경에서 실시간으로 1개의 Class를 대상으로 객체를 탐지하는 네트워크 모델이 찾고자 프루닝을 적용하였다. 모델의 프루닝을 할 필터를 찾기 위해 본 논문에서는 클러스터링을 통한 필터 프루닝 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용했을 때 기준 모델보다 정확도가 7.6% 감소하였으나, 파라미터가 1% 미만으로 남고, 속도는 2.1배 증가함을 확인하였다.
최근 중국에서 발생하는 황사와 더불어 국내에서는 뉴스 등 미디어를 통해 미세먼지가 큰 화제가 되고 있다. 외부에서 발생하는 미세먼지도 있지만, 외부 미세먼지가 내부로 유입되면서 공기 청정기 제품의 구입율이 높아지고 있다. 공기 청정기는 내부에 필터를 사용하고 있으며, 센서를 통해 필터의 교체 유무를 LED 알람을 통해 사용자에게 알려준다. 하지만, 현재 필터율이 얼마나 감소하였는지 측정하고, 작동하는 송풍기의 압력을 결정해주는 제품은 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 기기인 아두이노와 미세먼지 센서, 차압 센서를 활용하여 데이터를 직접 생성하고, 측정된 미세먼지와 압력 값을 계산하여 필터율에 따라 필터가 얼마나 노화되었는지 확인할 수 있는 프로그램을 파이썬 프로그래밍을 이용하여 개발하였다.
본 논문에서는 다중표적 비행시험을 위한 비행 자료처리 시스템이 설계되었다. 비행자료 처리를 위해 표적그룹 처리, 자료융합 처리 및 자료연동 처리가 수행 되었으며, 자료융합 필터로서 집중형 칼만필터와 연합형 칼만필터를 설계하였다. 특히 집중형 필터에 레이더의 SNR과 추정기법을 적용하여 비행체의 저고도 계측을 개선하였다. 개발된 시스템을 다중표적 비행시험에 적용한 결과, 저고도 및 초기구간에서 개선된 비행궤적을 확인할 수 있었다.
디지털 미디어 기술의 발전은 코딩 분야를 비롯하여 다양하게 발전하고 있다. 특히 오디오 신호 처리 분야에서는 디지털 오디오 신호의 생성, 압축, 복원의 단계가 다양한 형태로 개발되고 있다. 오디오 신호 처리에서 인간의 청각 기관을 모델링한 심리음향 기법은 이용하여 압축뿐만 아니라 잡음 신호의 개선에서도 효과적으로 이용되고 있다. 이러한 심리음향모델을 기반으로 하여 구성된 적응지각필터는 지각필터를 이용하여 적응적으로 잡음에 열화된 신호를 개선한다. 이때, 적응지각필터 반복 수행 계수의 효과적인 결절은 오디오 신호의 청각적 손실을 줄이는 동시에 정확한 잡음 제거를 수행한다. 성능을 확인하기 위해서 SNR 및 NMR 비교를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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