천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.
Alloy 690은 응력부식 균열에 대한 저항성이 요구되는 원자력 발전소 증기발생기 전열관 재료에 사용되고 있다$^{(1)}$ . 응력부식 균열에 대한 저항성은 주로 결정입계에 존재하는 크롬탄화물의 기여에 의한 것이 대부분이다. 크롬탄화 석출물의 핵생성을 알아보기 위해서 110$0^{\circ}C$에서 용체화처리를 0, 1, 3, 10분 동안 하여 관찰하였다. 용체화처리한 모든 시편에서 결정입계에 존재하는 석출물의 분포는 쌍정과 교차하면서 갑자기 변화하는 것을 관찰 할 수 있다. 이처럼 석출물이 존재하지 않는 결정입계들은 대부분 낮은 ∑ 값의 CLS으로부터 약간 벗어난 입계가 될 것이다. 결정입계에 존재하는 석출물은 기지와 Cube-Cube orientation relationship을 갖는다. 그리고 단지 하나의 결정입과 반정합을 이룬다. 기지와 반정합을 이루는 석출물은 M$_{23}$ C$_{6}$형태의 크롬 탄화물이고 격자상수는 기지의 격자상수보다 3배 크다.
파노라마 영상은 여러 장의 겹쳐지는 영상을 하나의 큰 영상으로 병합하여 만들어진다. 그 방법에는 크게 특징 기반 방법과 직접 방법의 두 종류가 있으며, 특징 기반 방법은 직접 방법에 비해 처리 속도가 빠른 장점이 있다. 그러나 모바일 단말기와 같은 처리속도가 느린 환경에서 구현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 고속 파노라마 영상 생성 방법을 제안하였다 이 방법은 촬영 장면 가이더를 적용함으로써 정합 파라미터의 개수를 줄여 정합속도를 크게 향상시켰다. 또한, 적은 수의 파라미터 사용에 따른 정합 오차를 줄이기 위해 국소 정합법을 추가로 적용하였다. 실험에서, $320{\times}240$ 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 약 0.078초의 처리속도로 기존의 특징 기반 방법보다 처리속도 면에서 약 17배의 처리 속도 개선을 보였다.
최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 일부가 겹치는 두 영상사이에 투영 평면 변환을 사용하여 보다 큰 한 장의 모자익 영상으로 정렬하는 알고리즘을 제한한다. 먼저 블록 정합을 이용하여 초기전역 이동을 계산하고, 4점을 이용하여 효율적인 투영 변환을 구하고, 두 영상사이에 겹치는 부분에서 RGB 컬러를 혼합하여 합성 영상을 생성하였다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
실 세계 영상에 가상표적을 효과적으로 전시하여 현실감을 높이려면 먼저 두 세계를 정합한 후 폐색영역을 산출하여 가상객체의 위치를 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 실험 영역의 DEM을 이용하여 3차원 가상세계를 생성하고 이를 CCD 카메라 영상과 시각적 단서를 이용하여 정합한다. 또한 스네이크 알고리즘과 픽킹 알고리즘을 이용하여 영상에서 폐색 처리될 지점의 3차원 정보를 산출하고 표적이동시 이를 이용하여 폐색문제를 해결하는 방법을 제안하였다 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법의 유효성을 입증하였다.
본 논문은 병렬 다중 개체군 유전 알고리즘을 적용한 지음향 파라미터 역산 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 유전 알고리즘의 변형된 방법으로, 일반 유전 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 사용한다 지음향 파라미터 역산을 위해 전구를 음원으로 사용했으며, VLA 수신기를 사용하여 전구 신호를 수신하였다. 연구 결과 제안된 알고리즘을 사용하여 지음향 파라미터 역산이 가능함을 확인하였으며, 일괄처리 역산수행에 비해 약1.7배의 역산속도향상효과가 있음을 확인하였다.
Environmental mismatch has been one of important issues discussed in matched field processing for underwater source detection problem. To overcome this mismatch many algorithms professing robustness have been suggested. Feature extraction method (FEM) [Seong and Byun, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 27(3), 642-652 (2002)] is one of robust matched field processing algorithms, which is based on the eigenvector estimation. Excluding eigenvectors of replica covariance matrix corresponding to large eigenvalues and forming an incoherent subspace of the replica field, the processor is formulated similarly to MUSIC algorithm. In this paper, by using the ocean experimental data, processing results of FEM and MVDR with white noise constraint (WNC) are presented for two levels of multi-tone source. Analysis of eigen-space of CSDM and FEM performance are also presented.
본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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