본 논문에서는 임의의 두께의 기판을 갖는 suspended stripline의 효율적인 계산을 위해 Yee cell의 내부에 두개의 유전체(공기와 기판)가 있을 때 사용할 수 있는 FDTD 수식을 유도하였으며 이를 이용하여 suspended stripline의 특성 임피던스와 유효유전율을 계산하였다. 이러한 계산결과를 이용해서 suspended stripline 5단 저역통과 필터를 설계하였고 이를 제작 측정하여 된 논문에서 제안된 FDTD법을 이용한 suspended stripline해석의 유용성을 입증하였다.
알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.
1990년대 제안된 RTK(Real-Time Kinematics)는 GNSS/GPS 반송파 위상(carrier phase) 관측값을 이용한 방식으로 cm 수준의 정확도를 실시간으로 산출할 수 있어 측지 측량 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 이 방식을 사용하는 기준국과 사용자는 10~20km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있다는 점이다. 이는 궤도오차, 대류층 및 전리층 오차에 공간 상관성(spatially correlated) 있기 때문인데, 사용자 주변을 둘러싼 다중 기준국들의 측정치를 조합하여 보상하거나 모델링하여 줄이는 방식인 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 알고리즘이 제안되어 사용되고 있다. 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 프로세스에서 기준국간 미지정수 결정은 전 과정의 핵심 프로세스라고 할 수 있으며, 관련되어 많은 기술들이 제안되고 연구되어 왔다. 특히, 1980년대 말부터 현재까지 후처리 기반으로 꾸준하게 연구되고 있는 Blewitt에 의해 전리층 제거 조합과 Wide-lane 반송파 위상 조합을 활용한 미지정수 검색 방법이 대표적이며 이후에도 Gao, Colombo등 다양한 연구자에 의해 활용되었다. 이 연구에서는 실시간으로 다중 기준국 반송파 미지정수를 결정하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. L1, L2 관측값 조합으로 인한 관측값의 잡음 수준이 증가하는 영향을 피하기 위해 L1, L2 반송파 위상 및 의사거리를 그대로 관측값으로 사용하여 사용자 위치 및 속도, 기준국간 이중 차분된 전리층 지연 수직성분, 대류층 wet 지연 수직 성분, 이중 차분된 미지정수를 미지의 상태변수로 확장 칼만필터를 통해 직접적으로 추정하는 방식으로 미지정수의 실수해를 결정하였고, 정수해는 실시간에 적합한 MLAMBDA 기법과 비율테스트를 통한 정수해 검정기법을 통해 결정하였다.
실시간 측위 정확도 향상을 위해 많은 방법들이 수행되고 있다. 그 중에 하나가 위상 데이터를 처리함으로써 정밀한 위치 해를 제공해 주는 Inverted RTK(Real-time kinematic)이다. Inverted RTK 측위를 위해서는 최소 1~2분 정도의 1Hz 관측 데이터와 부가적으로 여러 상시 관측소 및 통신 시스템 그리고 데이터 프로세싱 서버가 필요하다. 실시간 응용을 위해서 L1 코드와 반송파 위상 데이터가 동시에 사용되었으며 모호 정수 추정을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한 이중 차분된 참 모호 정수는 FARA(Fast Ambiguity Resolution Approach)를 이용하여 결정하였다. 본 연구에서는 다양한 기선에 대한 필드 테스트 수행 결과를 제시하였다.
기본적으로 GMSK는 NRZ 펄스열을 가우시안 저역 통과 필터로 전 처리한 후에 GMSK 신호를 생성하지만, 본 논문에서는 델타 펄스열에 대한 GMSK 변조 시스템을 제안하였다. 제시된 시스템은 바이폴라 델타 펄스로 가우시안 펄스를 발생시키는 가우시안 펄스 생성기, $+T_b/2$와 $-T_b/2$ 사이의 차분기, 그리고 주파수변조 함수를 위한 정합 필터로 구성한다. 기본적인 GMSK 변조와의 비교를 통해 스펙트럼은 40[dB] 감쇠 대역폭에서 약 35[%] 협소하며, 스펙트럼의 중심은 더 낮고, 제로 크로싱 성질이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.
The purpose of this study is prove the effectiveness of an energy subtraction image for the detection of pulmonary nodules and the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image to detect pulmonary nodules. Also we examine influential factors to the accuracy of detection of pulmonary nodules from viewpoints of types of images and evaluation methods. As one type of images, we select energy subtraction X-ray images, at the same time is done ▽$^2$G filter and multi-resolutional filter. Here select two evaluation methods and make clear the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.
In this paper, a band-pass filter is implemented with the diffusion and difference processes by using the diffusion neural network model. The center frequency of this band-pass filter can be varied by iterations of the diffusion and difference operations, and the selectivity can be determined by iterations of the difference operation. We propose an efficient algorithm that can generate various band-pass filters using arbitrary diffusion and difference iterations. This algorithm needs only simple operations of diffusion and difference.
Recently, it was reported that gaussian distribution and difference of two gaussians (DOG) to have band pass characteristics can be generated by simple iterative processes of the diffusion networks. In this paper, we propose method of improved implementation of a diffusion filter which can reduce total runing time, and operate by simple algorithm in contrast to the latest diffusion filter. We rebuild the diffusion network to a difference network which can generate DOG independently. Different filter characteristics are obtained just by each diffusion process and difference process. Quantitative analysis shows that the center frequency and the selectivity of each filter channel can be varied independently. Also, it would requires smaller amount of hardwares than conventioanl method to build a filter bank.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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