본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 기술을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 영화 미학의 핵심 중 하나인 몽타주 기법을 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자가 일방적으로 영상을 시청, 감상하는 소극적 영상의 소비자에서 벗어나, 기존의 영상을 이용해 임의의 영상을 조합하고 자기 자신의 영상까지 실시간으로 개입할 수 있도록 함으로써, 영상을 새롭게 구성하고 영상 재생산의 적극적 주체가 되는 사용자 중심의 새로운 영화(뉴미디어)의 토대가 될 것으로 기대된다.
The spectrum of impulse response signal from an impulse hammer testing is widely used to obtain frequency response function(FRF). However the FRFs obtained from impact hammer testing have not only leakage errors but also finite record length errors when the record length for the signal processing is not sufficiently long. The errors cannot be removed with the conventional signal analyzer which treats the signals as if they are always steady and periodic. Since the response signals generated by the impact hammer are transient and have damping, they are undoubtedly non-periodic. It is inevitable that the signals be acquired for limited recording time, which causes the errors. This paper makes clear the relation between the errors of FRF and the length of recording time. A new method is suggested to reduce the errors of FRF in this paper. Several numerical examples for 1-dof model are carried out to show the property of the errors and the validity of the proposed method.
공기 갭을 갖는 이방성 매질의 기판과 덮개층 구조에서 사각 마이크로스트립 안테나 공진 주파수의 파수 영역에 대해 해석하였다. 일축성 매질의 특성을 나타내는 텐서의 구성 관계식으로부터 파수영역에서의 다이애딕 그린 함수를 유도하였으며 이 결과를 푸리에 변환을 사용하여 공간에서의 전계 적분 방정식으로 수식화하였다. 캘러킨 모멘트법을 사용하여 적분 방정식을 이산화하였으며 기저함수로는 정현적 함수를 선택하였다. 수치해석 결과의 타당성을 검증하기 위해 기존의 결과와 비교, 일치된 결과를 얻었으며 공기 갭의 두께, 패치 길이 그리고 덮개층의 비유전율과 이방성 덮개층의 이방성 비의 변화에 따른 공진 주파수의 변화가 제시되고 분석되었다.
After the development of the Firefly, flight tests have been performed to verify the performance and get the parameters for the mathematical model of the aircraft. The flight test data is used to get parameters for the mathematical model of the aircraft through the parameter identification process. An arbitrary control input is applied to the test flight which is a part of parameter identification process. A square wave has been used a control input which is called Doublet signal. The aspect of the signal is same length and magnitude in both (+) and (-) directions such as sine wave. The Doublet signal is composed of a dominant frequency and many high frequencies, so that it is appropriate signal to excite the motion of an aircraft. In this paper, the control input of the flight test data has been analyzed to check the efficiency of the control input using DFT(Discrete Fourier Transform). From the result of analysis, an alternative input was extracted.
본 논문에서는 무효전력변동기법을 사용하여 단독운전을 검출을 하기 위해서 선행되어야 하는 주파수 검출 방법 중에서 개선된 이산푸리에변환(Discrete Fourier Transform; DFT), 즉 Goertzel 알고리즘을 이용한 단독운전 검출기법을 제안한다. 실제 태양광 발전 시스템의 설치를 위해서는 전기사고나 시스템에 악영향을 유발하는 단독운전 검출기법의 연구가 선행되어야 한다. 적용하는 주파수 검출방법은 Goertzel 알고리즘을 이용한 기법으로 기존의 영점검출기법과 가상의 2상 PLL(Phase Locked Loop)에 비하여 외란의 영향에 강인하며 빠른 검출이 가능하다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 기존의 주파수검출기법인 영점검출기법과 가상의 2상 PLL을 이용한 주파수 검출과 제안하는 알고리즘을 비교하고 그의 우수성을 검증하였다.
This paper describes an improved Prony method in its speed, accuracy and reliability by efficiently determining the optimal sampling interval with use of DFT (discrete Fourier transformation). In the Prony method the computation time is dominated by the size of the linear prediction matrix, which is given by the number of data times the modeling order The size of the matrix in a general Prony method becomes large because of large number of data and so does the computation time. It is found that the Prony method produces satisfactory results when SNR is greater than three. The maximum sampling interval resulting minimum computation time is determined using the fact that the spectrum in DFT is inversely proportional to sampling interval. Also the process of computing the modes is made efficient by applying Hessenberg method to the companion matrix with complex shift and computing selectively only the dominant modes of interest. The proposed method is tested against the 2003 KEPCO system and found to be efficient and reliable. The proposed method may play a key role in monitoring in real time low frequency oscillations of power systems .
This paper describes a method of parameter estimation of time series data using discrete Fourier transform(DFT). DFT have been mainly used to precisely and rapidly obtain the frequency of a signal. In a dynamic system, a real part of a mode used to learn damping characteristics is a more important factor than the frequency of the mode. The parameter estimation method of this paper can directly estimate modes and parameters, indicating the characteristics of a dynamic system, on the basis of the Fourier transform of the time series data. Real part of a mode estimates by subtracting a frequency of the Fourier spectrum corresponding to 0.707 of a magnitude of the peak spectrum from a peak frequency, or subtracting a frequency of the power spectrum corresponding to 0.5 of the peak power spectrum from a peak frequency, or comparing the Fourier(power) spectrum ratio. Also, the residue and phase of time signal calculate by simple equation with the real part of the mode and the power spectrum that have been calculated. Accordingly, the proposed algorithm is advantageous in that it can estimate parameters of the system through a single DFT without repeatedly calculating a DFT, thus shortening the time required to estimate the parameters.
GPU의 발전과 함께 성장한 딥러닝(Deep Learning)은 영상 분류 문제에서 최고의 성능을 보이고 있다. 그러나 합성곱 신경망 기반의 모델을 깊게 쌓음에 따라 신경망의 표현력이 좋아짐과 동시에 때로는 학습이 잘되지 않고 성능이 저하되는 등의 부작용도 등장했다. 성능 향상을 방해하는 주요 요인 중 하나는, 차원감소 목적에 따라 필연적으로 정보 손실을 겪어야 하는 풀링 계층에 있다. 따라서 특성맵(Feature map)의 차원감소를 통해 얻게 되는 비용적 이득과 모델의 분류 성능 사이의 취사선택(Trade-off)이 존재한다. 그리고 이로부터 자유로워지기 위한 다양한 연구와 기법이 존재하는데 Spectral Pooling도 이 중 하나이다. 본 논문에서는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)을 이용한 Spectral Pooling에 대한 소개와, 해당 풀링의 성질을 통상적으로 사용되고 있는 Max Pooling과의 성능 비교를 통해 분석한다. 또한 영상 내 고주파수 부분에서 특히 더 강건하지 못하다는 맥스 풀링의 고질적인 문제점을, Spectral Pooling과의 하이브리드(Hybrid) 구조를 통해 어떻게 극복해나갈 것인지 그 가능성을 중심으로 실험을 수행했다.
컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되었다. 그 결과 디지털 의료영상의 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제 또한 발생하고 있다. 이러한 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별을 위하여 디지털 워터마킹이 사용되고 있다. 기존에 제안된 여러 가지 워터마킹 기법들은 Non-Blind 방식에서는 원 영상이 필요하다는 점과 Blind 방식을 사용할 경우에는 육안으로는 식별이 힘든 양극 워터마크를 사용한다는 단점이 있다. 본 논문은 Blind 워터마킹에서 양극 워터마크를 삽입하는 방식을 따르지 않고, 시각적으로 인지하기 쉽도록 하기 위하여 이진 워터마크 영상을 다중 웨이블릿 변환하고, 원 영상을 이산 푸리에 변환하여 영상의 중간 주파수대에 Circular Input 방식을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였고 그 방법은 상관도 0.97이라는 우수한 결과를 얻었다.
음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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