터널과 같은 지하공간 구조물에 있어서 록볼트는 숏크리트와 함께 주요 지보재 중의 하나이며, 그러므로 록볼트 시공품질 정도에 따라 이러한 지중구조물의 안정성에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구의 목적은 록볼트를 따라 전파되는 유도파에 대하여 푸리에 및 웨이브렛 변환을 이용하여 록볼트의 건전도를 평가하는데 있다. 각기 다른 결함비율을 가진 다섯 개의 록볼트 시험체를 제작하여 콘크리트 블록에 매설한 후, PZT($Pb[Zr_xTi_{1-x}]O_3$: lead zirconate titanate) 엘리먼트로 유도파를 발생시키고 AE(acoustic emission) 센서를 이용하여 신호를 측정하였다. 수집된 신호는 푸리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 분석하였고, 가버 웨이브렛을 사용한 웨이브렛 변환을 이용하여 시간-주파수영역에서 분석하였다. 푸리에 변환을 이용하여 얻은 스펙트럼을 분석하면 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 고주파 대역 에너지의 비율이 증가하는 것을 알 수 있다. 또한, 시간-주파수 영역에서의 각 파군별 최대 에너지가 나타나는 지점의 시간차는 각 반사파군 간의 이동 시간차를 나타내며, 이를 통해 계산된 유도파의 에너지 속도는 록볼트의 공동결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스펙트럼 비와 에너지 속도가 록볼트의 건전도 평가에 있어서 하나의 지표가 될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 겹쳐진 화상이 둘 중 어떤 화상에 더 유사한 지를 정량적으로 측정하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 화상을 푸리에변환하여 위상만을 가지고 합성화상을 만든 다음 역푸리에변환을 통하여 만들어지는 위상한정상관을 가지고 유사도를 측정한다. 본 알고리듬에서는 유사도를 충분히 구분할 수 있을 정도로 상수로 설정된 진폭을 충분히 크게 하고 중심부분이외에 나타나는 피크치를 무시하고 오직 중심부분 만의 피크치를 원화상의 자기상관과 비교한다. 실험결과는 진폭을 100으로 하였을 경우 위상한정상관의 피크는 그 유사도가 1에서 0까지 변함에 따라서 100에서 40까지변하는 것을 보여 준다. 이것은 제안된 알고리듬이 위상한정상관을 이용하여 화상의 유사도를 정량적으로 효과적으로 측정하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서 위상변조와 푸리에 변환을 이용하여 이진 영상을 위한 새로운 암호화 방법을 제안한다. 복호를 위해서 제곱칙 특성을 이용한다. 키 영상은 랜덤 패턴의 위상변조와 그의 푸리에 변환으로 구해지며 입력영상은 위상 변조된 랜덤 패턴과 위상 변조된 입력의 곱을 푸리에 변환함으로서 암호화된다 암호화된 영상과 키 영상은 위상 정보만을 가지므로 일반 세기 검출기로는 복사나 위조가 불가능하며 복호는 키 영상에 의해서만 가능하다. 원 영상을 재생하기 위해, 키 영상과 암호화된 영상의 위상 마스크는 푸리에 변환 렌즈와 함께 각각 마흐-젠더 간섭계 경로에 따로 두며 출력 영상은 CCD 카메라에 세기 형태로 나타난다. 제안한 방법은 위상 변조기로 LCD를 사용하고 CCD 카메라의 특성을 이용하여 재생하므로 실시간 처리가 가능하다. 제안된 방법이 컴퓨터 모의 실험과 광학적 실험 결과 암호화 구조로서 우수한 성능을 갖음을 보여준다.
디지털 홀로그램을 이용하여 상을 재생 할 때 재생상의 크기는 재생거리와 파장의 함수이다. 이러한 재생거리와 파장 의존성을 제거하기 위하여 이중푸리에변환법이 제안되었고, 이중푸리에변환을 이용하면 일정 크기의 재생상을 얻을 수 있다. 일반적으로 사용된 광원의 파장보다 큰 단차의 높낮이 측정은 단일파장 디지털 홀로그래픽 방식으로 측정이 가능하지 않기 때문에 2 파장홀로그래피가 제안되었는데, 두 파장에서 얻어진 각각의 재생상의 크기가 같아야 하는 제약이 있다. 본 연구에서는 투과 및 반사형 2 파장 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용하여 각각의 파장별로 홀로그램을 촬영하고 이중푸리에변환을 이용하여 재생함으로써 두개의 파장에서 얻어진 재생상의 크기를 같게 만들어 주는 과정 없이 단차를 가진 샘플의 3차원 높낮이 측정을 할 수 있었다.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 다층 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 백색잡음에 대하여 92% 이상의 검출율을 구할 수 있었다.
본 논문에서는 푸리에 변환의 위상천이 특성을 이용하여 기존의 계산방법보다 처리 속도가 빠르고, 이상적인 CGH의 재생이미지와의 차이가 크지 않은 Phase-only CGH의 새로운 최적화 계산방법을 제시한다. 기존의 수치적인 해를 얻는 접근과는 다르게 푸리에 변환 자체의 위상천이 특성을 이용하여 노이즈를 선택적으로 필터링하는 방법으로 Phase-only CGH를 얻기 때문에 계산속도를 현저하게 줄일 수 있다. 이상적인 CGH와 기존의 방법, 그리고 새로운 계산방법을 통한 CGH를 시뮬레이션을 통하여 각각 SLM에 저장하여 수렴렌즈를 이용한 푸리에 홀로그램 방식으로 이미지를 재생하였다. 그리고 시뮬레이션 재생 이미지를 비교하여 본 연구의 타당성을 살펴보았다. 기존의 방법과 비교하였을 때, 이미지 물체의 질감과 예리도가 이상적인 CGH와 비슷한 정도의 수준으로 향상되었고, 계산속도 또한 크게 줄었음을 알 수 있다.
얼굴 인식기반의 사용자 보안 시스템은 접근이 허가된 사용자의 사진이나 비디오를 이용한 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인증되지 않은 사용자가 비디오를 이용하여 시스템에 접근할 경우 해당 공격 시도를 검출하기 위한 위변조(Spoof) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 연속된 3개의 Frame에서 푸리에 변환과 Dense-SIFT 구분자를 사용하여 400개의 실제 및 위변조 비디오 영상을 대상으로 실험한 결과 99%의 검출 정확도를 보였다.
본 논문에서는 집적영상의 획득 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡 중 투영 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 집적영상의 스펙트럼 특성을 이용하여 왜곡 교정을 수행한다. 집적영상의 요소영상들이 대체로 주기적으로 반복됨에 따라 집적영상을 푸리에 변환하였을 경우 그 스펙트럼이 임펄스열로 나타난다. 반면, 왜곡이 존재하는 영상에서는 임펄스열이 뚜렷하게 나타나지 않는 특성이 있다. 따라서 집적영상의 푸리에 변환을 통해 얻어진 스펙트럼의 특성을 이용하여 투영 왜곡 파라미터를 찾아내고 이를 이용하여 교정하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 왜곡을 효과적으로 교정하는지 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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