CCD의 입력면에서의 물체광과 참조광의 간섭을 수치적 방법으로 생성한 광 강도 분포 홀로그램을 대상으로 퓨리어 변환방법을 이용한 0차 회절광의 제거를 전산 모사 방법으로 구현하였고, 0차 회절광 성분이 제거된 광 강도 분포와 위상을 갖는 홀로그램을 생성하였다. 그리고 그 결과를 수치적 재생 방법을 사용하여 0차 회절광 성분의 제거를 확인하였다. 그리고 퓨리어 변환 방법에 의한 0차 회절광 성분이 제거된 위상홀로그램의 생성이 가능하다. 0차 회절광을 제거하기 위한 제거 함수를 도입하였고 제거 영역에 따른 0차 회절광의 제거와 재생되는 실상의 정보 손실 정도를 비교하였고, 기존의 방법에 비하여 효과적임을 증명하였다.
디지털 X선영상으로 출력한 화상데이터를 Personal Computer로 가져와서 디지털 특성곡선, MTF, 위너스펙트럼을 계산할 수가 있다. 여기서는 디지털화상의 선예도를 후지타(藤田) 등의 이론에 의한 프리샘플링(presampling) Modualtion Transfer Function(MTF)을 산출하고 보정하는 방법에 대하여 검토하였다. 사용한 프로그램은 엑셀이며 슬릿의 촬영, 디지털 특성곡선, 합성 LSF법, 이산 퓨리어 변환, 고속 퓨리어 변환 등의 순서로 기술하였다. 이 방법의 커다란 장점은 퓨리어트랜스폼의 공식과 MTF 산출과정을 완전히 이해할 수 있다는 점과, 별도로 값비싼 프로그램이나 컴퓨터언어를 배우지 않았어도 MTF 결과를 산출할 수가 있다는 것이다. 그리고 워크시트 표시되는 엑셀의 장점을 그대로 살려 X선 영상계의 오류나 산출결과의 부적합성을 발견하기 쉽다는 점이다.
고도 정보화 사회의 발전에 따라 멀티미디어의 발달, 그리고 인터넷의 보급으로 인하여 멀티미디어 정보의 지적 소유권 보호를 목적으로 영상 데이터에 기밀정보를 삽입하는 정보 은닉에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 정보 은닉의 한 방법인 디지털 워터마킹 기술은 크게 화소 값에 직접 정보를 삽입하는 공간 영역(spatial domain) 기반 워터마킹과 주파수 영역으로 변환하여 정보를 삽입하는 주파수 영역(frequency domain)기반 워터마킹으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 영상의 디지털 데이터를 FFT에 의해 주파수 영역으로 변환하여 인간의 시각으로는 지각할수 없는 주파수 영역에 워터마크를 삽입한 후, 무결성의 정도를 측정하여 워터마크를 검출하는 주파수 영역기반(frequency domain based) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
전자기 결합된 동축 다이폴 안테나를 이론적으로 해석하였다. 방사도파관 모드와 퓨리어 변환을 이용하여 적분 방정식을 유도하였다. 적분 방정식에 포함된 적분들을 빠르게 계산하기 위하여 실수축을 따른 적분을 브랜치 컷 (branch cut)을 따른 적분 경로로 변환하여 계산하였다. 방사 특성에 미치는 슬롯과 다이폴 그리고 단락면의 길이 그리고 유전체 코팅의 영향을 조사하였다. 방시특성 또한 연구하였다. 제안된 방법의 타당성을 증명하기 위하여 기존에 발표된 방법으로 계산한 안테나의 방향성 이득과 비교하였고 또한 전력 보존 법칙을 만족시키는지를 확인하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 계산된 결과를 전자파 상용 시뮬레이터의 결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.
대부분을 수입에 의존하고 있는 연료의 연소효율 증대, thermal NOx의 배출 저감은 화염특성 감지 및 분석을 통해서도 가능하다. 연소시스템에서 화영의 flicker에 대한 정보를 퓨리어 변환을 통해 frequency domain data 로 변환시켜 해석한 결과, 일반적으로 연소 영역의 난류강도가 커질수록 frequency와 강도는 커졌으며, 화염의 강도는 연료 공급 유량이 커질수록 항께 커졌다. 선회도가 $0{\sim}1.16$ 범위에서 커질 때, 화염의 강도는 작아졌다. 시험 연소로의 관찰구를 통하여 얻은 신호는 화염유무에 따라 그 차이가 매우 커서 화염의 존재 유무를 쉽게 알 수 있었다. 발생되는 NOx의 양은 화염강도와 밀접한 관계가 있음을 보여주었다.
데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
이전에 여러가지 주파수영역 해석법에 의해 핀라인의 주파수 종속 특성이 해석되었다. 그러나 본 논문에서 제시된 시간영역 TLM법은 핀라인의 주파수영역 해를 얻기 위한 또 다른 독립된 해석법이다. 이와 같은 알고리즘을 이용하여 해석된 구조는 WR-62 도파관에 내재된 단방향 핀라인이며 Huygen의 산란 모델 특성에 근거한 대칭압축노드가 사용되었다. TLM 결과로부터 시간영역 데이타를 퓨리어 변환함에 의해 단방향 핀라인의 주파수 종속 산란 파라메터가 계산되었다. 수치해석 결과는 다른 논문과 잘 일치하며 따라서 제안된 방법의 타당성과 유용성을 입증하였다.
마이크로스트립 라인은 마이크로웨이브와 밀리미터웨이브 집적회로에 있어서 가장 필수적인 소자 중의 하나이다. 그동안 여러 가지 주파수 영역 해석법에 의해 이러한 마이크로스트립 라인의 주파수 종속특성이 해석되었다. 하지만 본 논문에서 제시된 3차원 TLM법은 마이크로스트립 라인의 주파수 영역 해를 얻기 위한 또 다른 독립적인 해석법이다. 이러한 TLM 알고리즘을 이용하여 해석된 구조는 스텝 불연속 마이크로스트립 라인이며 대칭압축노드가 사용되었다. 수치해석 과정을 거쳐 시간 영역 데이터를 퓨리어 변환함으로써 스텝 불연속 마이크로스트립 라인의 주파수 종속 산란 파라메터가 계산되었다. 시간 영역 TLM 해석 결과로부터 이와 같은 수치해석법이 스텝 불연속 마이크로스트립 라인과 같이 복잡한 구조를 모델링하는데 있어 효율적인 방법임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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