본 논문은 rail-to-rail 입력 범위를 가지는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 (SAR: successive approximation register) 아날로그-디지털 변환기 (ADC: analog-to-digital converter)를 제안한다. 제안된 SAR ADC는 커패시터 디지털-아날로그 변환기 (DAC: digital-to-analog converter), SAR 로직, 그리고 비교기로 구성된다. 외부에서 공급되는 클럭의 주파수를 낮추기 위해 SAR 로직과 비교기에 의해 비동기로 생성된 내부 클럭을 사용한다. 또한 높은 해상도를 구현하기 위해 오프셋 보정기법이 적용된 시간-도메인 비교기를 사용한다. 면적과 전력소모를 줄이기 위해 분할 캐패시터 기반 차동DAC를 사용한다. 설계된 비동기 SAR ADC는 0.18-um CMOS 공정에서 제작되며, core 면적은 $420{\times}140{\mu}m^2$이다. 1.8 V의 공급전압에서 0.818 mW의 전력 소모와 91.8 fJ/conversion-step의 FoM을 가진다.
본 논문은 분할-커패시터 기반의 차동 디지털-아날로그 변환기 (DAC: digital-to-analog converter)를 이용하는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 (SAR: successive approximation register) 아날로그-디지털 변환기 (ADC: analog-to-digital converter)를 제안한다. 샘플링 주파수를 증가시키기 위해 SAR 로직과 비교기는 비동기로 동작을 한다. 또한 높은 해상도를 구현하기 위해 오프셋 보정기법이 적용된 시간-도메인 비교기를 사용한다. 제안하는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 아날로그-디지털 변환기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작되며 면적은 $140{\times}420{\mu}m^2$이다. 1.8 V의 공급전압에서 전력소모는 1.19 mW이다. 101 kHz 아날로그 입력신호에 대해 측정된 SNDR은 49.95 dB이며, DNL과 INL은 각각 +0.57/-0.67, +1.73/-1.58이다.
JPEG은 가장 널리 사용되는 이미지 압축 표준 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산코사인변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 행렬은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역이산코사인변환(IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다. 본 연구에서는 이산코사인변환 기법을 이용해 이미지 압축/복원 및 재구성하는 것에 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
본 논문에서는 얼굴 영상의 에너지 분포 특성을 이용한 새로운 특정추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 영상의 에너지 확률과 에너지 랩을 이용해서 데이터 차원이 축소된 유효정보의 추출 및 유효정보의 LDA 해석에 기반을 둔다. 일반적으로, 얼굴 영상은 고유한 에너지 분포 특성을 가지고 있다. 그러나 기존의 많은 DCT 기반 방법들은 이러한 얼굴 영상의 특성을 효과적으로 이용하지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 이러한 기존 방법의 단점을 개선하기 위해 다음의 3단계 방법을 사용한다. 먼저, DCT 도메인에서 얼굴의 에너지 확률 개념을 정의하고, 이러한 에너지 확률로부터 얼굴의 에너지 맵을 생성한다. 마지막으로, 에너지 확률 지도에 위치한 주파수 계수들에 대한 LDA 적용 및 해석을 통하여 특정 벡터 추출 및 인식을 수행한다. 제안된 방법은 ETRI 데이터베이스에서 96.8%, ORL 데이터베이스에서 100%의 인식률을 보인다. 실험을 통하여 인식 성능의 개선뿐만 아니라, 특정 벡터의 차원 축소에도 효과가 있음을 알 수 있다.
프레탈을 이용한 대부분의 영상 부호화하는 최적의 유사 변환점을 얻기 위해서 방대한 비교 연산이 필요하여 장시간의 부호화 시간이 요구되는 문제점이 있다. 이러 한 문제는 블럭특성에 적합한 블럭 분류기를 설계함으로써 해결할 수 있다. 일반적으 로 공간 영역에서 보다는 주파수 영역에서 좀더 정확하고 다양한 블럭의 형태를 예측 할 수 있다. 본 논문에서는 DCT특성을 이용하여 블럭의 형태를 예측할 수 있는 블럭 분류기를 제안하였다. 이 분류기는 프랙탈 특징과 부합하여 부호와 시간을 줄임과 동 시에 복원된 영상의 화질을 높이는 장점이 있다. 주파수 영역에서의 AC 계수의 크기는 다양한 블럭 형태를 예측 가능하게 함으로써 최적의 축소 변환점을 얻기 위한 도메인 블럭과 레인지 블럭간에 비교 연산을 줄일 수 있다. 특히 DCT 각 계수의 부호값은 프 랙탈 적용을 위한 8가지 변환에 대해 불필요한 변환을 생략함으로써 2가지 변환만으로 도 축소 변환점을 찾는 장점을 나타낸다.
본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
엑스선 영상 시스템으로부터 획득한 영상의 공간주파수에 대한 해상도를 분석하기 위해 변조전달함수(modulation-transfer function, MTF)를 계산한다. 일반적으로 검출기의 응답함수는 슬릿-카메라를 사용하여 선분포함수(line-spread function, LSF)를 획득하고, 푸리에 변환을 거쳐 변조전달함수를 도출한다. 엑스선이 항상 슬릿-카메라 중심에 입사해야 된다는 조건 때문에 실험자에 의해 발생하는 검출기와 슬릿-카메라의 기울임은 검출기 성능에 영향을 미치게 된다. 이와 더불어 기울임에 확대율이 더해진다면 엑스선 영상 시스템의 성능평가에 문제가 발생할 것이다. 본 연구에서는 실험적 오차에 기인하여 이를 변조전달함수, 즉 푸리에 도메인에서 실험과 분석모델을 해석하였고, 공간주파수에 미치는 영향을 분석하였다. 나아가 다양한 엑스선 영상 시스템에 있어 성능평가가 실시되어야 할 것이고, 실험적 오차는 불가결하게 발생하며 이를 허용할 수 있는 범위에 대한 검토가 이루어져야 한다.
고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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