본 논문에서는 근접 감지 사스템에 사용하기 위한 800 MHz대 스트립 할로 안테나를 유전율이 6.15인 유전체 기판을 사용하여 제작하였다. 유전체가판에서 스트립 할로 안테나를 구성하는 스트립 폭(w)과 간격(s), 그리고 안테나의 유효길이는 이론적인 시뮬레이션과 많은 반복설험을 통해서 최적조건을 찾았다. 그러나 이 안테나를 근접감지기에 설치할 경우, 무한 접지면이 아닌 한정된 원형 접지면 위에 설치한 스트립 할로 안테나로서 임피던스를 측정한 결과 16.5+j1.1[$\Omega$]이었다. 이 안테나의 정합 특성을 개선하기 위하여 유전체 기판의 뒷면에 실험에 의해 설계된 정합부를 구현함으로서 스트립 할로 안테나의 정합 특성을 크게 향상시켰디. 정합부를 갖는 스트립 할로 얀테나의 임피던스는 43.79-jO.04[$\Omega$]으로 측정되었으며, 이 안테나의 복사패턴의 3 dB 빔폭은 약 $90^{\circ}$로 측정되었다
본 연구에서는 여러 제조 공정에서 발생하는 주기 신호의 불규칙한 길이를 보정하기 위하여 시불변 특징점 추출 및 정합(Time Invariant Feature point Extraction and Matching, 이하 TIFEM)을 이용한 길이보정 알고리즘을 제안한다. 신호 중간에 길이 변동이 발생 하는 주기신호의 경우 정확하게 길이를 보정하기 위해서는 더 많은 수의 특징점이 필요하며, 추출된 특징점은 신호의 패턴 정보를 포함하고 시간과 크기에 불변한 성질을 가져야 한다. 본 연구에서 제안하는 TIFEM알고리즘은 위의 성질을 가지는 신호 고유의 특성을 추출하고 추출한 특성들을 각각 시점에 해당하는 특성 벡터로 구성한다. 구성된 특성 벡터에서 유효한 벡터만을 걸러내어 길이보정을 위한 특징점으로 선정한다. 선정된 특징점들을 정합한 후 구간별로 길이를 보정하여 보다 정확한 주기 신호의 길이보정을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 반도체 공정에서 발생되는 3종류의 신호를 모방하여 생성한 실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
Motion estimation plays an important role for video coding. In this paper, we derive optimal search patterns for fast block matching motion estimation. By analyzing the block matching algorithm as a function of block shape and size, we can find an optimal search pattern for initial motion estimation. The proposed idea, which has been verified experimentally by computer simulations, can provide an analytical basis for the current MPEG-2 proposals. In order to choose a more compact search pattern for BMA, we exploit the statistical relationship between the motion and the frame difference of each block.
차량 탑재 FM 수신용 전 방향성 루프 안테나를 개발하였다. 2개의 수직 루프를 90도 교차하고, 1개의 수평 루프와 결합함으로써 전 방향 특성을 가질 수 있다. 또한 수직 및 수평편파 모두를 박기 때문에 도심 등 주위 환경변화에 따른 편파 다이버시티 현상도 제거한 수 있다. 10cm 직경의 19회 감긴 각 루프를 정합시키고 증폭하여, 90도 이상기와 함께 결합한 안테나를 개발하였다. FM 대역인 88-108MHz 대역에서 측정된 반사특성 및 패턴은 이론치와 잘 맞고 있으며, 기존 whip안테나 보다 평균 4dB 향상된 수신전력 특성을 보이고 있다.
마이크로스트립으로 급전되는 슬롯 안테나를 소형화하기 위해 폴디드 슬롯과 T형 마이크로스트립 선로로 구성된 안테나 구조를 제안하였다. 전형적인 마이크로스트립으로 급전된 슬롯 안테나와 성능(안테나 크기, 슬롯 길이, 대역폭 등)을 비교하였으며, T형 마이크로스트립선로를 이용한 급전선로의 임피던스정합 방법에 대하여 설명하였다. 제안된 구조로 유전제기판상에 2.45GHz 대역 WLAN용 안테나를 설계 및 제작하였으며 특성 실험(반사손실, 부사패턴)을 통해 연구의 타당성을 확인하였다.
위상잠금 열화상에서는 일반적으로 변조된 주파수의 광램프를 쓰고 있다. 하지만 램프의 광도 분포는 입력신호가 평단(flat)특성임에 불구하고 심지어 불균일하여 검사 시편내에 측면 열유동을 만들어낸다. 이러한 열유동은 원치 않는 효과로서 측면의 분해능을 감소시키는 등과 같이 관심 결함구조의 영상에 부정적인 영향을 미친다. 본 고에서 검토되는 방식은 열원으로서 LCD 프로젝터와 같은 것을 이용하여 각 가진픽셀에 개별적으로 진동진폭, 광도 오프셋, 위상지연 등을 할당하는 방법에 대한 접근기술이다. 이러한 반복적인 자체학습 과정에 의한 조명 패턴을 통하여 측면 열유동이 제거되고 분해능이 향상되도록 제공하는 것이다.
본 논문은 열화된 영상에서 문자 패턴의 자동 분할을 위해 농담정규화상관(NGC)법과 다중 템플릿을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 환경조건의 영향으로 검사 영상의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(rejection rate)이 높아진다. 다중 템플릿의 상관관계를 이용하는 제안된 방법은 가시화가 졸지 않은 경우에도 문자부와 배경부를 효과적으로 분할하며, 이러한 방법을 실제 자동화 공정에서 획득된 영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 적용하는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 필기수식의 인식 및 계산을 목적으로 입력 필기수식의 심볼별 분리 및 순차적 정렬 후 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 온라인 필기인식의 특징인 실시간 개념을 이용하여 태블릿 상에서 입력받은 수식의 픽셀별 좌표를 입력받아서 분리 과정을 수행 한 후, 필기순서와 무관한 순차적인 하나의 완성된 수식을 제공한다. 다음으로 통계적 패턴 정합 및 숫자별 특정 가중치를 이용하여 완성된 수식을 인식하고 계산 결과를 출력한다. 본 모듈은 PDA에 임베디드를 목적으로 구현하였으며, 여러 검증과정을 통해 약 98%의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 LCD 조립이 완료된 제품에 대해 색상보정 기법을 이용한 LCD 패턴검사 방법을 제안하였다. 기존의 검사 시스템은 패턴 매칭에 의한 검사 기법을 많이 사용하고 있다. 이러한 방법은 LCD의 백라이트(back light) 장치의 휘도차이, 액정의 광특성, 구동특성에 의해 투과되는 빛의 차이, 주위 조명에 의한 색차 등을 보정 할 수 없으며, 또한 이로 인해 불량검출의 효율성을 저하시키는 원인이 된다. 제안하는 검사 방법은 다양한 원인에 의해 발생하는 LCD의 색상 차를 보정한 후 패턴 매칭을 통해 불량을 검출하는 방법이다. 먼저, 검사 대상인 LCD 패턴의 색상을 기준 영상에서 설정된 색상으로 보정한다. 색상이 보정된 영상은 다양한 전처리 기법을 적용하여 패턴 검사를 수행한다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 알고리듬은 LCD 패널에서 여러 가지 불량품을 검출 할 수 있었고, 또한 제안된 방식은 기존의 방식과 비교하여 불량 검출이 용이함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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