The passive open-path Fourier-Transform-Infrared system was implemented for the toxic gas monitoring. Noise Equivalent Differential Temperature(NEDT) was investigated as a system performance evaluation figure and analyzed numerically with the designed parameters. Calculated NEDT was compared with the experimental value in the wavelength region of $700{\sim}1400cm^{-1}^$. The minimum detectable gas concentration was estimated from the obtained NEDT at the absorption wavelength of $SF_6$.
지반위에 놓인 콘크리트 슬래브가 수직 하중을 받을 때 지반의 전단저항과 슬래브 하부와 지반과의 마찰 등에 의해 생기는 슬래브 하부의 수평저항을 고려하여 지반위에 놓인 콘크리트 슬래브의 거동을 분석하였다. 슬래브 하부의 수평 저항을 고려하기 위한 해석 공식을 유도하였고 퓨리에변환을 이용한 변환영역에서 이러한 공식의 해를 구하였다. 또한 판요소와 쉘요소를 이용한 유한요소법에 의한 모델을 개발하여 수치 해석 결과도 도출하였다. 이러한 해석 공식과 수치해석 모델을 이용한 해석 결과를 비교 분석하였고 매우 비슷한 결과가 도출되는 것을 알 수 있었다. 콘크리트 슬래브의 응력 분포에 슬래브 하부의 수평저항이 미치는 민감성을 여러 가지의 다른 슬래브의 두께, 탄성계수, 그리고 지반의 수직탄성계수 등을 고려하여 분석하였다. 해석 결과에서 슬래브 하부의 수평 저항은 슬래브의 응력에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 발견하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권3호
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pp.251-257
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2017
본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 퓨리에 변환을 이용한 주기적인 셀 패턴 제거에 기반한 결함검출 방법을 제안한다. 셀 영상은 결함검출을 어렵게 하는 주기적인 셀 패턴을 포함하므로 패턴 제거가 중요하다. 먼저 셀 영상에 대해 퓨리에 변환을 이용하여 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼에서 큰 값의 계수는 셀 패턴에 관련된 계수이므로 적응적 필터를 이용하여 큰 값의 계수를 제거한다. 그리고 필터링된 스펙트럼을 역 퓨리에 변환을 이용하여 셀 패턴이 제거된 영상을 얻는다. 다음으로 셀 패턴이 제거된 영상에서 STD 방법으로 결함을 검출한다. TFT-LCD 셀 영상에 대해 제안 방법의 타당성을 검증한 결과, 제안 방법이 우수한 결함검출 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상을 이용하여 암호화 수준을 향상시키고 퓨리에 영역에서 잡음이나 변이에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상이 아닌 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하여 퓨리에 변환하여 만든다. 따라서 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 복호화 과정은 암호화된 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만들어진 퓨리에 복호화 키를 간섭시킨 후 퓨리에 역변환하여 간단히 원 영상을 재생하고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 암호화된 영상과 복호화 키 영상에 잡음이나 영상의 절단, 변이가 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.
기존 퓨리에 변환의 일반화된 형식인 분수차 퓨리에 변환을 평판집적 광학계로 구현하였다. 구현된 평판집적 광학계는 동일한 2차원 입력패턴에 대해 서로 다른 분수차를 갖는 4개의 FRT의 결과를 얻을 수 있는 구조를 가지며 모든 부품들은 레이저 빔 묘화장치를 이용하여 하나의 유리판에 동시에 제작되었다. FRT 실험결과를 계산치와 비교 분석함으로써 평판집적 광학계가 기존의 자유공간 광학계가 갖는 3차원적 광신호 전달 특성과 이에 따른 높은 신호의 공간대역폭을 가지고 매우 정확한 FTR를 수행할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 변형률 응답 곡선의 형상을 정량적으로 분석하는 새로운 기법을 소개하였다. 변형률 응답 곡선은 응력 공간에서 단위 응력을 입력하였을 때의 발생한 변형률을 변형률 공간에 작성한 이미지이다. 변형률 응답 곡선의 형상 변화 특성을 퓨리에 기술자를 이용하여 분석하였으며, 탄소성 모델 기반으로 그 의미를 해석하였다. 전산해석결과 응력 경로가 항복면 내부에 머물러 탄성 변형만 존재할 경우, 퓨리에 기술자는 일정하게 그 값을 유지하였으나 응력 경로가 항복면에 도달하여 소성변형이 발생하는 순간 퓨리에 기술자는 변화하였다. 불교란 자연 시료와 재성형 시료에 대해 실시한 응력 경로 시험 결과, 자연 시료에 대해서만 응력 경로가 항복면에 도달하였을 때 명확한 변형률 응답 곡선의 형태 변화가 발견되었으며, 퓨리에 기술자 값도 명확하게 변화하였다. 퓨리에 기술자 중, 비대칭성과 관련 있는 퓨리에 기술자 값이 항복 및 점성토 구조변화의 지표로 활용할 수 있는 것을 확인하였다.
현재, 신호를 해석하기 위한 많은 방법들이 제시되고 있으며, 대표적인 방법으로는 퓨리에 변환과 웨이브렛 변환이 있다. 이러한 방법들에서, 퓨리에 변환은 모든 주파수 범위에 대해 cosine과 sine 파형의 조합으로써 신호를 표현하지만, 신호 내에서 특정 주파수 성분이 발생한 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호의 전체적인 특징만을 나타낸다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 음성과 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 그리고 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 시간-주파수 국부성을 나타낸다. 본 논문에서는 cosine과 sine 형태의 웨이브렛을 사용하여, 퓨리에 변환의 새로운 접근법을 제시하였으며, 주파수-시간 평면의 유한한 지점에서 신호의 특징을 분석하였다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변환하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다 하지만 위상 암호화방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
In this paper, it is suggested that the technology sound measurement which is to search the inferiority of the plate during the pressing. We evaluate whether there is a inferiority by analysing and comparing the satisfactory and inferior plate with the method of a spectrum analysis by measuring the sound which is emitted during pressing. We designed the analysis algorithm to detect inferior plate throughout comparison of measured sound data using FFT, DFT and DASYLab S/W. In addition to these, we suggest the way to compare both inferior and satisfactory signal statistically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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