본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 KOINONIA 무선 개인 영역 네트워크 (WPAN: Wireless Personal Area Network) 표준을 프로그래밍 가능한 게이트 배열 (FPGA: Field-Programmable Gate Array)로 설계하고 시스템 온 칩 (SoC: System on Chip)으로 구현하였다. 변조부에서는 정진폭을 유지할 수 있도록 잉여 비트를 이용하여 부호화하였고, 수신부에서는 이 잉여 비트를 복호 하는데 사용함으로써 낮은 신호 대 잡음비 (SNR: Signal to Noise Ratio)에서도 동작이 가능하게 하였다. KOINONIA WPAN은 400만 게이트 급의 FPGA에서 44MHz이상으로 동작하였으며, 무선 주파수 (RF: Radio Frequency) 모듈과의 연동 실험에서는 최소 입력 전력 레벨 감도 (MIPLS: Minimum Input Power Level Sensitivity)가 -86dBm인 환경에서 SNR은 13dB, 패킷 오율 (PER: Packet Error Rate)은 1% 이하라는 높은 성능을 나타내었다. SoC 칩은 하이닉스 0.25um 상보 금속 산화 반도체 (CMOS: Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정을 이용하였으며 면적은 $6.52mm{\times}6.92mm$이다.
밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
근거리무선통신용 RF 모듈을 구성하는 핵심 부품인 5.5 GHz 대역의 직렬 궤환형 전압 제어 발진기를 설계 및 제작하였다. MESFET의 소신호 산란계수의 발진기의 궤환부, 공진부의 Z-파라미터를 이용하여 최적 부하임피던스가 도출될때의 VCO 설계 파라미터들을 추출하였다. 최적 부하임피던스가 도출될 때 궤환부와 공진부의 리엑턴스를 구하는 프로그램은 MATKAB을 이용하여 작성하였으며 추출된 파라미터 값으로 ADS 시뮬레이터를 이용하여 비선형 대신호 해석을 하였다. 설계된 파라미터를 이용하요 구현된 전압 제어 발진기의 특성을 측정한 결과, 바랙터 다이오드에 인가되는 전압의 변화(0~5 V)에 따른 주파수 변화는 5.42 GHz~5.518 GHz이었고, 이때의 출력 레벨은 6.5dBm 이었다. 5.51 GHz 발진기 2차 고조파 억압은 -21.5dBc 이었으며 위상잡음특성은 10kHz 오프셋에서 -83.81 dBc/Hz를 얻었다. 제작된 VCO는 DSRC용 뿐만 아니라 5.8 GHz 대역의 다른 시스템에도 이용될 수 있다.
무전기의 음성통신은 PTT(: Push To Talk)를 이용한 반이중(half-duplex) 방식으로, 송신 시 단일 통화선로를 점유한다. 전화와 무전기간, UHF와 VHF 간의 인터페이스와 같이 서로 다른 이종 장치 간 음성통신을 위해서는 두 장치간의 자동전환장치가 요구되고, 이 장치는 입력 신호로부터 전송해야 할 음성을 검출하는 음성전환장치의 성능에 따라 전송되는 음성신호의 손실여부에 많은 영향을 받는다. 기존방식은 단순 입력신호의 크기 즉, 에너지 레벨을 통해 기준을 정함으로써 잡음에도 반응하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음성신호처리기법을 이용하여 입력된 신호가 음성임을 판별함으로써, 이종 기기 사이의 음성을 자동으로 전달하는 장치를 구현하였다. 이를 통해 음성 자동전환장치의 성능향상을 확인하였고, 이종 기기 간 음성 손실 없는 전송을 수행할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권4호
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pp.437-443
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2014
본 논문에서는 국내 DGPS 내륙 기준국의 전파 환경을 측정하고 기준국별 서비스 영역과 DGPS 수신 신호의 품질을 분석하였다. DGPS 기준국별로 동절기와 하절기에 전파되는 DGPS 신호의 수신 전계레벨과 신호대 잡음비를 측정하여 서비스 영역이 낮은 기준국의 영향과 영역을 향상하기 위한 방안을 모색하였다. 산악지형과 대지 도전율이 낮은 기준국을 제외한 기준국의 서비스 영역은 약 80 % 이상의 설계 기준 서비스 영역을 제공하고 있으며, 평탄한 지형과 대지 도전율이 양호한 대지의 기준국 설치운영과 송신 안테나의 효율 향상을 통하여 서비스 영역의 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 디코딩 후 전달 시스템을 위한 최적의 중계노드 선택방법을 제안한다. 그 최적의 중계노드 선택 방법은 디코딩 후 전달 시스템에서 신호 중계를 위해 사용되는 시간슬롯을 최소화하고 최종 신호 대 잡음비를 최대화한다. 그러나, 중계노드 선택을 위한 시스템의 오버 헤드가 요구된다. 독립적이고 동일한 레일레이 분포를 따르는 채널들을 가정하여, 제안된 최적의 중계노드 선택방법 기반의 디코딩 후 전달방식에 대한 용량 저하 확률과 평균 비트 오차율의 식들을 유도하고, 그 식들의 수치적 결과와 시뮬레이션 결과를 비교하여 수식들을 검증한다. 중계노드의 개수가 각각 2, 4, 8이고 오버 헤드에 대한 시간슬롯의 개수가 각각 1, 2, 4일 때, 제안된 방식은 기존의 디코딩 후 전달방식보다 1% 비트 오차율에서 각각 1 dB, 2 dB, 3 dB의 이득이 있고, 1 bps/Hz에 대한 1% 용량 저하 확률에서 각각 0.5 dB, 4 dB, 12 dB의 이득이 있다.
본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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