본 논문에서는 무선통신에서 데이터 변환을 위하여 2개의 계수 값에 의하여 중간 주파수를 조절할 수 있는 개선된 구조를 가지는 4차 SC Bandpass ${\sigma}-{\Delta}$ 모듈레이터 구조를 제안한다. 제안한 구조는 4차 형태의 잡음 전달함수를 원하는 형태로 변경할 수 있고, 또한 기존구조는 중간주파수 조절을 위한 다른 8개의 클록과 가변이 가능한 4개의 계수 값이 필요하지만 제안한 구조는 가변이 가능한 2개의 계수 값과 기본 클록만으로 중간주파수를 조절할 수 있다.
포천-기산리 일대에 분포하는 쥬라기의 대보화강암류의 변형정도를 결정하기 위해 석영의 파동소광의 강도(IWE : Intensity of Wavy Extinction)를 편광현미경, 디지털 카메라, NIH Image로 측정하였다. 파동소광이 나타나는 석영입자의 한 부분이 편광현미경 상에서 최대 소광이 될 때 IWE를 측정하고, 이 때 나타나는 파동소광의 아입자경계에 수직한 방향으로 측정을 시도하였다 본 연구에 사용된 NIH Image는 파동소광을 보여주는 각 부분의 광도를 256단계의 흑백 농담변화로 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 측정 길이에 대한 농담변화로 IWE를 구하였다. 이렇게 획득한 IWE를 5$^{\circ}$ 단위로 묶어 돗수분포표로 처리하였으며, 자료의 분포특성상 히스토그램의 최빈값과 중간값 사이의 중간값을 그 암석의 대표 IWE로 정의하였다. 이를 다시 5단계의 변형대(무변형, 저변형, 중변형, 고변형, 최고변형)와 각각의 변형지수(D1, D2, D3, D4, D5)로 묶었다. 본 연구지역에 분포하는 화강암류는 흑운모화강암(Gb), 동부의 석류석흑운모화강암(Ggb) 그리고 북부의 복운모화강암(Gtm)으로 구성되어 있는 바 본 연구에는 크게 포천읍을 기준으로 서부에 분포하는 Gb와 동부에 분포하는 Ggb에서 파동소광의 강도 측정이 이루어 졌다. 연구결과 Gb는 D2 이하의 낮은 변형도가 나타났고, Ggb는 D3이상의 고변형이 나타나, 전반적으로 조사지역의 북서부에서 남동부로 갈수록 변형도가 증가하는 양상을 보여주었다.
신호처리에서 메디안 필터는 임펄스 잡음을 제거하는 비선형 필터 중에서 가장 널리 사용되고, 가장 강력한 효과를 보이고 있다. 본 논문은 잡음 검출에 의한 적응형 메디안 필터를 제안한다. 제안한 필터의 기본 알고리즘은 잡음 여부를 각 판단기준에 의해서 판별한 후, 판별 결과에 따라 조건을 만족하면 메디안 필터를 취하고, 만족하지 않으면 원 영상(No Filter)으로 복원한다. 잡음 판별을 위해서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 잡음 검출을 제시했고, 기존의 [5]∼[10] 필터와 특성 및 성능을 비교 분석하였다. 제안한 필터는 기존의 필터를 같은 조건에서 수행한 결과보다 대부분의 경우에서 개선을 보이고, 주관적인 육안으로 판별했을 경우에도, 그 이상의 효과를 보임을 입증하였다. 따라서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터는 메디안 필터의 임펄스 잡음 제거 특성에 강한 장점을 살리고, 에지 보존 능력이 강화되었음을 증명 하였다.
강우 시 우수관로 내부의 수리 거동(유속, 수위)에 영향을 미치는 대표적인 매개변수는 관로의 조도계수와 손실계수 등이 있다. 이 중 조도계수는 관로 내부의 퇴적 및 협잡물로 인한 조도높이 변화에 따른 관로 내의 수리학적 거동을 평가할 수 있는 매개변수이며 손실계수는 관로의 확대, 축소, 만곡 등에 의한 에너지 감쇄 효과에 따른 관로 내 수리학적 변화를 평가할 수 있는 매개변수이다. 본 연구에서는 서울시 주요 배수구역에 대해 관로 조도계수 및 손실계수 변화에 따른 수위, 유속 변동성을 SWMM으로 분석하였다. 연구에 적용한 대상 배수구역은 반포 02 (방배1), 안양천 13 (봉천1), 성내 05 (길동), 안양천 11(신림4), 반포 03 (방배2), 안양천 01 (오류1), 성내 03 (천호)로 총 7개 배수구역이다. 모형수행을 위한 조건으로 조도계수는 0.015 ~ 0.120 구간에 대해 0.003 단위로 증가시키며 총 12개 CASE를 적용하였으며 손실계수는 0.0 ~ 0.5 구간에 대해 0.1 단위로 총 6개 CASE를 적용하였다. 관로 수리특성에 따른 수심, 유속의 변화량 분석 결과는 관로 및 유역의 크기별로 변화의 폭이 매우 크므로 상자-수염그림(Box-whisker plot) 이용하여 중간값의 변화 정도를 검토하였다. 조도계수 증가에 따른 수심증가, 유속 감소치의 중간값을 분석한 결과 조도계수가 0.013에서 0.034로 증가 시 수심은 40.6% 증가하고 유속은 47.4% 감소하는 것으로 검토되었다(그림 1, 2). 한편, 손실계수 증가에 따른 수심증가, 유속 감소치의 중간값을 분석한 결과 조도계수가 0.0에서 1.6으로 증가시 수심은 15.7% 증가하고 유속은 15.0% 감소하는 것으로 검토되었다. 이상과 같은 연구의 성과는 우수관로 내부의 다양한 여건 변화가 강우 시 관로 내 수리특성에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있으며 향후, 우수관로 모니터링 결과와 연계하여 유지관리 방안 수립에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 칼라 영상의 프린팅을 위하여 도트 패턴 데이터 베이스를 이용하는 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 사용된 도트 패턴 데이터 베이스는 블루 노이즈 마스크에 기반하여 칼라 영상을 이루는 RGB 세 도메인의 칼라 값에 따른 원형 도트 중첩 모델을 이용하여 생성된다. 중간조 처리 과정에서는 입력되는 RGB 칼라 값을 재현하기 위하여 입력 칼라 값과 만들어진 도트 패턴 데이터 베이스의 칼라 값을 비교하여 최소가 되는 패턴을 그 칼라 값의 중간조 패턴으로 선택하는데, 이 선택과정에서는 인간 시각의 대조 민감도 함수를 적용함으로써 원영상에 대한 사람의 인식도와 출력을 위해 선택하려는 도트 패턴에 대한 사람의 인식도를 비교하여 좋은 화질의 영상을 출력할 수 있게 한다. 실험에서는 칼라 패치를 만들어 모니터와 프린터데서 출력한 후 칼라 스펙트럼 측정기를 이용하여 측정한 후 칼라 오차인 ΔΕ/Sub ab/를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법에 의한 결과가 기존의 방법들보다 더 정확히 입력된 칼라를 재현할 수 있음을 보인다.
전력분석공격은 알려진 값과 마스터키로부터 생성된 숨겨진 값을 입력 받아 연산하는 시점에서 이루어진다. 연산 결과값과 연산 중에 측정된 전력신호의 상관도를 분석하여 숨겨진 값을 찾아내고, 이 찾아낸 값으로 부터 마스터키를 추정할 수 있다. 그러나 전력분석을 가능하게 하는 조건을 바꾸어, 알려진 값과 연산자를 숨기거나, 숨겨진 값으로부터 마스터키의 추정이 불가능하게 하거나, 연산 결과 값과 전력신호간의 상관도를 매우 낮게 하면 전력분석공격이 매우 어렵게 된다. 이와 같은 전력분석공격을 어렵게 하는 조건을 적용한 비밀 중간키를 이용한 소프트웨어적 방어 대책을 제안한다.
본 논문에서는 최소의 sub-window를 사용하여 정확한 초점 값을 측정할 수 있는 모바일 폰 용 저전력 MDCT 초점 값 연산 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 DCT 연산 계수 중 초점 값의 척도로 사용하기에 특성이 가장 우수하고, 하드웨어로 구현하였을 경우 연산량이 최소가 되는 중간 결과 계수를 초점 값으로 사용한다. 또한 중간 주파수에 연관된 DCT 결과를 초점 값으로 사용하므로 임펄스 성 노이즈의 영향을 줄일 수 있고, 영상의 흐린 정도에 따른 초점 값의 변화가 커서기존의 Gradient 방식보다 초점 값 특성이 우수하다. 제안된 알고리즘은 Verilog HDL언어를 사용하여 구현되었으며, Excalibur-ARM보드에 내장하여 그 성능을 검증하였다.
효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적절한 패턴의 입력 영상과 고속 중간 값 필터를 이용하여 집적 영상에서 빠르고 정확한 렌즈 배열의 격자 검출 방법을 제안한다. 렌즈 배열의 격자를 검출하기 위해서 수직, 수평 방향의 에지 영상이 필요하다. 이를 위해, 이전의 잘 알려진 격자 검출 방법은 1차원 중간 값 필터를 사용한다. 하지만 이 방법은 속도가 느리고 중간 값 필터 크기를 결정하는데 어려움이 발생한다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 binary counting방법으로 중간 값을 구함으로써 속도를 개선하고자 한다. 또, 에지를 잘 검출 할 수 있는 캘리브레이션 패턴 영상을 제안하여 정확도를 향상 시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 집적 영상에서 렌즈 배열의 격자를 검출할 때 우수하게 적용될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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