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.
선하역사 내부에 발생하는 소음을 저감하기 위해서는 진동의 감소가 필요하며, 보다 효과적인 진동 저감 대책 수립을 위해서는 궤도-접속교량-구조물의 상호작용 특성을 감안하여 열차 운행으로 발생하는 진동이 전달되는 경로 및 특성에 대한 명확한 이해가 필요하다. 이 논문에서는 국내 선하역사 현황을 구조적으로 분류하고 대표 선하역사에 대한 진동 측정을 통하여 역사에 발생하는 진동의 전달 특성을 분석하였다. 주파수응답을 통한 분석 결과 궤도의 진동이 역사로 전달되면서 고주파 성분이 큰 감소를 나타냈으며, 일부 역사에서 저주파 대역 내 증폭 구간이 발견되었다. 플로팅궤도가 적용되거나 TPS 구조의 역사는 궤도로부터 전달되는 진동이 비교적 큰 감소를 나타냈다.
본 논문은 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 움직임 예측 및 보상을 위한 새로운 연산 아키텍처를 제안한다. 기존 방식들의 경우 연산 시간의 단축을 위하여 2차원 DCT 계수의 희소성을 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서의 효율적인 움직임 예측을 위한 재귀 방정식을 유도하고, 이를 바탕으로 PE로 구성된 WAP를 개발한다. 또한, 재귀 방정식을 이용하여, 움직임 예측된 영상이 저주파 성분부터 고주파 성분까지 다양한 주파수 대역을 갖는 것이 가능함을 보인다. WAP는 아키텍처의 수정 없이 로그형 탐색이나 3단계 탐색과 같은 다양한 움직임 예측 알고리즘들을 수행할 수 있으며, 이러한 특성들은 비디오 부호화와 복호화에 필요한 전력 소모를 줄이기 위하여 이용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 WAP 아키텍처는 계산의 복잡도와 연산 시간을 효과적으로 감소시키며, SAD기준을 이용한 DCT 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식은 SAD 또는 SSD 기준을 이용한 공간 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식보다 높은 PSNR과 압축률을 제공함을 보여준다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 천해환경에서 저주파 음향신호의 신경회로망에 기초한 식별시스템 적용 가능성을 살펴 본다. 220 Hz 주파수에서 도플러 변이와 주파수 확산 효과를 추정한 결과 시간에 따라서 2 Hz 이하의 변화를 보인다. 이러한 주파수의 작은 변화는 신경회로망에 기초한 식별시스템이 단지 토널 주파수 정보만으로도 신호의 식별을 가능하게 한다. 신경회로망은 모두 4개의 층으로 이뤄져 있으며, 입력과 출력 처리요소는 각각 60개와 4개로 구성되어 있다. 주파수 200-250 Hz 대역에서 실측한 토널 신호를 신경회로망에 기초한 식별시스템에 입력시킨 결과 순간적인 프레임의 경우에 대해서는 67% 이상, 그리고 연속되는 5개의 프레임을 평균한 경우에 대해서는 91% 이상의 신호를 식별할 수 있다.
본 논문에서는 154[㎸] 가공송전손로의 주변에서 발생하는 극저주파 영역(ELF)의 전장의 측정 분석한 결과에 대해서 기술하였다. 상용주파수와 같은 저주파 성분의 검출을 위한 3차원 평행평판형 전장센서를 제작하였으며, IEEE에서 추천하는 실험방법을 적용하여 교정실험을 수행한 바 제작된 전계측정장치의 주파수 대역은 7[Hz]에서 2.7[MHz]이고, 응답 감도는 0.094[mV/V/m]이었다. 154[㎸] 2회선 가공송전선로 아래에서 전장의 실측 실험을 수행하고, 그 결과를 분석하였다, 가공송전선 아래에서의 전장의 분포는 주변의 금속 물체 때문에 비대칭 형상을 나타내었으며 그리고 최대 전계의 세기는 3[㎸/m]이하이었다. 본 연구에서는 측정 결과는 관련 여러 국제기관의 제한 권고치를 만족시키고 있다.
국지적인 기상 이변이나 강우 현상 등을 분석하고 예보하기 위해서는 지역별로 저고도 탐색이 가능한 다수의 단거리 기상 레이다들이 필요하다. 그러나 이러한 레이다들의 특성인 낮은 고각의 전자파 빔 때문에 지표면 클러터가 기상 신호를 심하게 오염시킬 가능성이 매우 높다. 그러므로 이러한 문제를 완화시키기 위하여 일반적으로 도플러 저주파 대역 차단 필터를 사용하게 된다. 그러나 레이다 시스템에서의 위상잡음은 이러한 강력한 클러터의 제거를 제한시킬 수 있으며 잔존하는 클러터로 인하여 기상 파라미터 추정에 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 레이다의 시스템 위상 잡음 특성을 분석하고 이러한 위상 잡음이 강력한 클러터가 존재하는 환경, 즉 단거리, 저고도 기상레이다에서의 SCR(signal to clutter ratio) 개선 정도에 미치는 영향을 분석하였다.
선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.
상용의 전자기 가속도 센서에 비해 신호의 안정성 면에서 우수하고 가격이 저렴하며 제작이 비교적 용이한 필름 격자를 이용한 광세기 방식의 새로운 가속도 센서를 제안하고 이를 제작하였다. 외부의 진동에 반응하는 외팔보(cantilever beam)에 서로 주기가 어긋난 2장의 진폭 변조용 필름 격자가 나란히 부착되어 이 필름격자를 지나가는 출력광이 외부진동에 따라 서로 다른 위상으로 변조된다. 이 두 필름격자에 의한 출력의 위상각을 이용하여 출력광 신호의 위상을 구하고, 위상 연속화 과정을 거쳐 외팔보의 변위를 계산하여 가속도 환산 관계식을 통해 가속도를 측정하였다. 본 논문의 필름 격자를 이용한 광섬유 가속도 센서는 대형 구조물 및 토목 구조물의 모니터링에 알맞은 7 Hz 이하의 저주파 대역에서 사용 가능하도록 설계하였다. 이 광섬유 가속도 센서는 광섬유를 이용하였으므로 전자기적 노이즈가 예상되는 곳에서도 구조물의 진동 측정에 적합하다.
두께 10$\mu\textrm{m}$ 이하의 코발트계 극박형 비정질합금의 진공중 용탕급냉방법에 의한 제조조건과 자기적 특성에 대해 연구되었다. 구리 냉각롤의 회전 선속도를 55 m/s로 하였을 때, 0.05 kgf/cm2 이하의 용탕분사압 조건에서 극박형 리본이 얻어졌다. 합금 두께는 용탕분사 가스압력의 감소에 비례하여 직선적으로 감소하였으며, 이와 동시에 폭의 감소도 함께 일어났다. 이는 극박형 합금을 만들기 위해 용탕분사압을 극단적으로 감소시키면 노즐구의 양단부에서 용융금속과 노즐 사이의 마찰효과가 크게 나타나 유효분사압이 현저히 감소하는 데에 기인하는 것으로 해석되었다. 저주파(1 kHz) 실효투자율은 대략 2차 함수의 관계로 리본 두께의 감소에 따라 저하되었다. 반면 보자력은 두께의 감소에 반비례하여 증가하였는데, 이들 현상은 거의 전적으로 표면효과의 증대에 의한 자벽이동의 억제에 그 원인이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 고주파(1 MHz) 실효투자율은 두께의 감소에 따라 증가하였는바 이는 와전류 발생이 억제되어 자기장 방향으로의 자화회전이 보다 용이해지기 때문으로 생각되었으며, 결과적으로 극박화에 의해 MHz 대역에서 우수한 저손실 성질을 나타내는 자심 특성의 실현이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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