Squeezed vacuum injection을 이용한 중력파 검출기의 관측감도 향상 기술은 중력파 검출기 광신호의 양자 잡음을 제어하여 관측감도를 높이는 기술로 이론적으로는 10dB에 가까운 신호 대 잡음비 향상을 달성할 수 있다. 실험실 환경에서는 이미 10dB 이상의 신호 대 잡음비 향상을 달성했으며 실제 중력파 검출기에서는 GEO600의 6dB의 신호 대 잡음비 향상이 현재까지 가장 높은 수준이다. 한국천문연구원에서는 2019년부터 차세대 중력파 검출기 기술개발로 1064 nm 파장의 squeezer 개발을 추진했으며 현재 parametric down conversion을 이용해 squeezed vacuum을 생성하는 공진기를 제작하여 시험하는 단계에 있다. 이 발표에서는 한국천문연구원의 1064 nm squeezer 개발 연구와 개발 현황에 대해 소개하고자 한다.
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
이 연구의 목적은 밀도측정 및 수분함량측정용 RI 계기의 개발에 있다. 방사성동위원소를 이용하여 성토시공의 현장다짐 밀도 및 수분함량 측정에 이용되곤 있는 RI 계기는 중성자 검출부분, 감마선 검출부분, 고전압 공급부분, 마이크로 컴퓨터 부분으로 크게 나눌 수 있다. 감마선을 검출하는 G-M 검출기는 그 특징으로 인해 방사선검출 전기회로가 간단하다. 그러나 열중성자를 검출하는 He-3 검출기는 검출기에서 발생하는 신호원이 매우 작아서 검출회로의 상호 간섭으로 인한 전기적 잡음이 발생한다 이 잡음을 제거하는 것이 He-3 중성자 검출기로 열중성자를 검출하는데 중요한 문제이다. 본 연구에서 제작하는 RI 계기는 원자력법에서 제한하는 방사능 이하를 (100$\mu$Ci 의 밀봉선원) 사용하므로 종래의 RI 계기에 비해 방사선의 검출수가 줄어든다. 이에 따라 검출기의 개수를 늘려서 방사선을 검출해야 한다. 또한 본 연구에서는 He-3검출기의 검출 스펙트럼을 분석하여 적정한 방사선 검출 측정영역을 결정하였다.
이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 자기 표적 검출시스템의 신호 대 잡음비 개선을 위하여 자기환경 필터를 설계하고 하드웨어로 구현하였다. 자기환경 필터를 이용하면 간섭성 잡음을 제거시켜 신호 대 잡음비를 개선시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 자기환경 필터는 간섭성 잡음을 소거시킬 뿐만 아니라 센서의 오배치에 의한 오차를 제거하고 지역적으로 국한된 규칙적인 잡음도 제거할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 자기표적 검출 시스템의 하드웨어를 설계, 제작하고 실험을 통하여 획득된 신호에 자기환경 필터 알고리즘을 적용할 경우 약 19dB 정도의 신호 대 잡음비 개선효과를 확인하였으며 자기원 신호의 손상이 거의 없는 상태에서 간섭성 잡음을 제거할 수 있음을 확인하였다.
음성통신 및 음성인식에 있어서 잡음이 섞인 음성으로부터 음성의 활성화 구간의 검출은 대단히 중요한 과정으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 잡음음성으로부터 음성의 활성화 구간을 검출하기 위하여 스펙트럴 엔트로피와 복합으로 구성하는 특징 파라미터를 제안하고 에너지를 기반으로 음성 활성화 구간을 검출하는 방식과 성능 비교 실험을 행하였다. 실험결과, 노이즈 환경에서 다른 파라미터에 비하여 제안한 파라미터에 의한 음성 활성화 구간 검출의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 이 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 또한 ESHT에서만 발생할 수 있는 왜곡을 분석하고 해결방안을 제시한다. 제시한 방법에 의해 직선의 왜곡이 감소하는 것은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
수직자기기록 채널에서의 검출 기법으로는 잡음 예측 최대 유사도 검출 (NPML, Noise-Predictive Maximum Likelihood Detection) 기법을 사용한다. 하지만, 더 높은 기록 밀도의 요구로 더 이상 잡음 예측 최대 유사도 검출 기법을 이용하여 검출이 어려워지게 되었다. 따라서 높은 기록밀도에서도 성능 이득을 얻을 수 있는 부호화 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 복잡도가 비교적 적은 순환 구조적 길쌈 부호를 부호기로 사용하였으며 성능 이득을 얻기 위하여 터보등화기 구조를 이용하였다. 또한, 다양한 기록 밀도에서 터보등화기 구조를 이용한 순환 구조적 길쌈 부호가 어떠한 성능을 보여주는지 비교하였다. 잡음환경은 80%의 지터 잡음과 20%의 백색 가우시안 잡음으로 실험하였다.
영상, 차선, 물체 인식 등을 위한 에지 검출은 중요한 영상 처리 방법이며, 이를 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에서 특성이 미흡하다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중심 화소의 인접 화소를 중심으로 국부 마스크를 설정하여, 그것의 중심 화소가 비잡음인 경우 그대로 처리하고 잡음인 경우 추정 마스크를 구한 후, 가중치 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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