Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
능동소나는 일반적으로 천해에서 존재하는 표적을 탐지하기 위해 사용된다. 신호가 송신되고 표적으로부터 반향되어 되돌아올 때, 표적 반향신호는 다중경로, 거친 해저면 또는 해수면에 의한 산란 그리고 음속구조에 의한 굴절과 같은 다양한 음파전달 특성에 의해 왜곡 되어 수신되며, 이는 표적 탐지를 어렵게 만든다. 그러므로 능동소나의 운용성능 체계에서 표적 신호 모의 시 음파전달 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단상태 능동소나 시스템을 고려하였으며, 표적 반향, 잔향음 그리고 주변소음은 각각 시계열 함수로 모의되었다. 마지막으로 전체 수신 신호를 모의하기 위해 위 신호들을 합하였다. 표적의 특징(형태, 위치, 자세각 등)을 반영한 3차원 대표반향점 모델은 음원과 표적 사이에 각각의 다중경로를 고려하여 표적 반향 신호를 모의하였다. 본 논문의 결과는 표적 신호 모의 시 직접파만을 고려한 알고리즘의 결과와 비교하였다.
의약품을 중심으로 한 광학활성 생리활성물질의 제조 즉, 정밀유기합성은 정밀화학의 꽃이라 할 수 있다. 이러한 광학활성물질은 통상의 유기화학적 수법으로 합성하면 라세미체로 얻어지고 광학활성체로 얻을 수 없다. 그래서 최근 chiral 중심을 가지는 간단한 화합물(광학활성합성원료-chiral building block, chiral synthon)을 원료로 해서 입체 선택적으로 반응을 조절함으로써 다양한 광학활성표적 화합물을 합성하는 방법이 활발히 진행되고 있다. chiral building block의 제조 방법을 살펴보기로하자.
유전자 치료에 있어서 안전성의 장점을 지니고 있는 비바이러스성 전달체에 대한 관심도가 높아져가고 있다. 비바이러스성 전달체 중, 양이온성 리포좀이나 합성 유전자 전달체는 in vitro계에서 효율적인 DNA 전달체이지만, 낮은 생체적합성으로 인하여 in vivo 계에서의 응용성은 크게 뒤떨어지고 있다. 한편, 천연 양이온성 다당류인 키토산은 낮은 독성과 강한 양전하를 띠고 있어 유전자 전달 시스템 (gene delivery system)에 있어 아주 기대되는 전달체이다. 본 연구에서는 저분자량 수용성 키토산 (low molecular water-soluble chitosan ; LMWSC)을 이용하여 동맥 벽 세포를 표적할 수 있는 표적성 유전자 전달체를 합성하였다. 상대 점도와 Kina 적정법을 이용하여 LMWSC의 점도 평균 분자량 $(M_W)$과 탈아세틸화도 (degree of de acetylation ; DDA)를 측정하였고 구조는 FTIR, $^1H-NMR$, 그리고 $^{13}C-NMR$을 통하여 분석하였다. 동맥 벽을 표적하기 위한 유전자 전달체로서 pegylated LMWSC 의 말단에 특이성 세포 표적 펩타이드인 artery wall binding peptide (AWBP)를 결합시킴으로써 AWBP-PEG-g-LMWSC을 합성하였고 FTIR, $^1H-NMR$. zeta potentiometer. 그리고 atomic force microscopy (AFM)을 이용하여 분석하였다.
일반적임 빔 형성기는 표적의 방위탐지가 가능하지만, 구조적인 특성상 대칭적인 빔을 형성하므로 표적의 좌/우 방위 구분이 불가능하기 때문에 표적의 정확한 방위를 탐지하고자 할 때 좌/우 구분이 가능한 빔 형성기가 필수적이다. 좌/우 분리 빔 형성 기법으로는 카디오이드(Cardioid) 빔 형성기법을 일반적인 빔 형성기에 적용시키는 방법이 최적으로 알려져 왔다. 그러나 좌/우 분리 빔을 형성하기 위해서는 많은 연산량과 하드웨어 설계에 대한 고려가 있어야한다. 본 논문에서는 좌/우 분리 빔 형성을 위하여 주파수 빔 형성기법과 카디오이드 빔 형성기법을 합성하여 적용하였다. 주파수 빔 형성 기법은 짧은 수행시간 동안에 표적의 정보추출을 위하여 고려되었으며, 카디오이드 빔 형성기법은 3개의 센서를 이용하여 센서의 기울기를 보상하여 수행하는 기법을 적용하였다. 또한 방향성 있는 시뮬레이션 신호를 생성하여 좌/우 분리 빔 형성 시뮬레이션을 수행하였다.
잔향음 세한 환경에서 능동소오나를 운용시 잔향음은 표적탐지를 저해하는 중요한 요인으로 작용한다. 그러한 환경에서 잔향음을 효과적으로 제거하고 표적신호를 보존하기 위한 기법으로 priori estimation error를 사용하는 deterministic LSL(least squares lattice) 알고리즘을 적용하였으며, LSL 필터의 입력신호는 천해에서 고주파 센서를 이용하여 실측한 CW 및 FM 잔향음신호와 모의된 표적신호를 합성한 신호를 이용하였다. 모의 실험 결과 잔향음신호는 상당히 감소되었을 뿐 만 아니라 도플러 변화가 없는 표적신호에 대해서도 LSL필터는 양호한 응답을 보였다.
Fractional 푸리에 변환(Fractional Fourier Transform : FrFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 변환차수 ${\alpha}$에 따라 임의의 시간-주파수 영역에서의 신호해석이 가능하다. FrFT는 특히 LFM(Linear Frequency Modulation) 신호의 분석에 있어 잡음에 강한 특성으로 인해 많은 장점을 가진다. 본 논문에서는 능동소나에서 표적에 맞고 반향된 수신신호의 FrFT 스펙트럼으로부터 표적과의 거리를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 합성한 표적 신호를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였으며, 실제 수중 실험을 통해 얻은 잡음 및 잔향 환경에서의 신호에서도 신뢰성 있는 표적과의 거리 추정이 가능함을 확인하였다.
목적 : 전신자기공명영상장치의 두개부코일링에 삽입할 수 있는 뇌정위표적기를 제작하고, 횡단면, 시상면 및 관상면에서 표적의 입체적 위치를 결정하여 비교하였다. 방법 : 고강도 합성수지를 이용하여 1.5T 의 전신자기공명 영상장치에서 뇌정위시술용 두 개 부고정환에 부착하여 두개부내 표적위치를 결정할 수 있는 뇌정위표적기를 시험제작하였다. 본 연구에서 시험제작된 뇌정위표적기는 자기공명장치 Magnetom 1.5T(Siemens사, 독일)의 두부코일(외경이 260mm) 내에 설치할 수 있도록 하였으며, 횡단면이나 시상면 또는 관상면에서 표적의 위치를 3차원적으로 결정할 수 있게 하여 각 단면에서 결정된 가상표적의 위치를 비 교하였다. 결과 : 위치가 서로 다른 2개의 가상표적에 대한 모의실험 결과, 횡단면에서 x축의 최대오차는 -1.4mm, y축 -0.7mm, z축 1.lmm를 얻었으며, 시상면에서는 X축 1.3, Y축 1.0mm, Z축 1.lmm, 관상면에서는 X축 -1.4mm, Y축 1.1mm, Z축 -1.5mm로 나타나 횡단면, 시상면 및 관상면에서 구한 표적값이 실험오차범위에서 거의 일치하였다. 결론 : 고강도 합성수지를 이용하여 시험제작한 자기공명영상용 뇌정위표적기를 이용하여 두개부내 표적에 대한 모의실험결과 횡단면, 시상면 및 관상면에서 구해진 표적의 위치가 2mm의 오차범위내에서 실제값에 거의 일치함을 얻었다.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
An infrared image synthetic method is proposed for infrared system simulation. The synthesis image uses a background IR image captured from real scene and a target IR modeling image. The radiances related with maximum and minimum temperatures of the background and target images are calculated from the Planck's blackbody equation. Based on them, the background and target images are compensated and synthesized. The proposed method is simulated and the IR target images are generated by RadThermIR software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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