얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.
두 개의 회전하는 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 체계적인 오차를 보정하는 방법을 연구하고 이를 실증하였다. 두개의 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 5가지 오차(두 개의 회전 사분파장판들의 회전 시작 각도 오차 및 상 지연 값의 오차, 그리고 편광 분석기의 정렬 각도 오차)를 근사 과정 없이 계산하기 위하여 시료가 없이 타원편광신호를 얻고 이로부터 25개의 퓨리에 성분을 추출하였다. 25개의 퓨리에 계수에서 관련된 11개의 성분만 이용하여 상호 비선형적으로 얽혀 있는 5개의 값을 비선형 최적화 방법으로 구할 수 있었다. 오차 보정 결과 회전광소자들의 정렬 각도 오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$, ${\epsilon}_5$)가 위상지연 오차(${\epsilon}_1$, ${\epsilon}_2$)보다 더 중요하며, 모든 오차에서 0.05 rad 이하의 정밀도를 지니면 충분히 그 오차를 보정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로는 이렇게 구한 광학계의 초기 정렬 오차 값을 미지의 광학 부품에 적용하여 미지의 광학부품의 위상 지연의 양과 빠른 축을 알 수 있었다. 오차 보정 검증을 위하여 미지의 샘플로 반파장판을 이용하였으며, 반파장판의 위상 지연 양과 빠른 축을 찾을 수 있었다.
MRI 스캔시 화상평면내에서 촬상대상물체의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해 열화된 MRI 신호들사이에 위상차가 존재함을 나타낸다. 이에 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기위해서 다음과 같은 방법을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심의 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘과, 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동 파라메타를 예측하기위해 촬상대상물체의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 촬상대상물체의 회전이 존재할 때 측정된 에너지는 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기위한 평가함수가 도입된다. 최종적으로 시뮬레이션 화상 및 실제화상에 적용해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 전류센서 스케일 오차 발생 시 오차 보정 방식에 대해 제시한다. 전류센서 스케일 오차는 회전자 기준 동기 좌표계에서 맥동하는 전류 및 직류 전류 오차를 야기하며, 이로 인해 전류 제어 성능 및 전동기 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 전류 제어기 출력에서 나타나는 직류 전압 오차를 수식적으로 분석하고 이를 통해 스케일 계수를 추정하여 스케일 오차로 발생하는 2고조파 전류 및 직류 전류 오차를 보상하는 방식에 대해 제시한다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
MRI 스캔중 촬상 대상물의 화강평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타써 쌍일처 보간과 중첩 특성을 이용해서 k 공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘 및 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩느를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 찰상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 활상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러만 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
비구면 광학부품의 수차 측정 및 성능 평가를 위해 특별 설계된 층밀리기 간섭계를 소개하고, 이와 더불어 층밀리기 간섭계가 갖는 자체의 계통오차를 측정결과로부터 제거하기 위한 보정 방법을 제안한다. 층밀리기 간섭계의 계통오차는 크게 간섭광학계가 갖는 광학오차와 간섭계의 기구부의 불완전에 기인한 층밀리기 방향의 직교오차로 구분할 수 있다. 이들 두 계통 오차들은 모두 본 논문에서 제안하는 방법으로 모두 보정될 수 있다. 보정 방법은 측정 대상물을 간섭계의 광축을 중심으로 회전하여 측정결과로부터 계통오차를 분리하는 자가보정 원리에 근거한다.
삼차원 입체조형치료는 정상조직의 장해를 최소화하고 종양부위에 집중적으로 조사할 수 있는 장점을 가지고 있어 임상 적용범위가 넓어지고 있다. 일반적으로 정상조직의 장해를 줄이기 위해 다양한 방사선 조사방향이 사용되며 특히 비 동일면상에서의 조사가 많이 이루어진다. 따라서 couch 회전이 동반되며 couch는 선형가속기의 다른 기계적 오차보다 많은 오차를 유발할 수 있는 잠재적인 위험을 안고 있다. 저자는 이러한 오차의 정도를 파악하고 이를 개선할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 했다. couch 회전에 따른 Isocenter의 변화를 평가하기 위해 3대(Primus, Simens, USA/CL600c & 2100c, Varian, USA)의 선형가속기를 이용하였으며 이중 1대의 장비에는 couch 회전시 오차를 줄이기 위해 고안된 couch 고정장치를 장착하였다. 환자가 테이블에 부하를 주지 않은 상태에서 회전을 실시하여 Isocenter의 변화를 측정하고 환자가 테이블에 누워있는 상황을 재현하기 위해 human phantom을 위치시킨 후 동일한 회전검사를 실시하여 각각의 오차를 비교 분석하였다. 각 실험은 10회씩 반복 측정하여 평균치를 얻었으며 오차의 분석은 AAPM 권고안인 오차중심의 반경으로 표현했다. 3대의 선형가속기를 이용하여 얻은 결과 테이블에 부하를 주지 않은 상태의 회전오차는 평균 2mm, 3.2mm, 2mm로 측정되었으며 휴먼 phantom을 올려놓고 부하를 준 상태에서의 오차는 평균 2.1mm, 4mm, 2.1 mm이였다. 또한 고정장치를 이용한 상태에서의 평균오차는 1.9mm로 나타났다. 삼차원 입체조형치료 시 couch 회전에 따른 Isocenter 오차는 장비의 종류 및 작업자의 사용방법에 따라 다르게 나타났으며 테이블의 부하가 클수록 많은 오차를 보였다. 또한 couch 고정장치를 부착한 장비에서의 결과치 만이 AAPM에서 권고하는 오차의 한계에(${\le}2mm$) 들어감을 알 수 있었다. 따라서 정기적인 QA가 필수적이며 Couch Locking System과 같이 오차를 줄일 수 있는 보조장치의 부착이 많은 도움을 줄 것으로 생각된다. 아울러 이러한 오차를 보정할 수 있는 방법이 강구되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 잔상효과를 이용해서 동영상 표출이 가능한 회전형 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정, 블록 인터리빙 과정, 데이터 시리얼 출력 과정 등의 3가지 과정으로 구성된다. 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정은 영상 데이터를 선형 휘도 특성으로 변환하기 위한 역감마 보정과 역감마 보정에 의해 발생하는 저계조 휘도 감소 현상을 줄이기 위해 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터를 보정하는 단계이다. 영상 데이터 블록 인터리빙 과정은 가로열로 입력되는 프레임의 데이터를 입력순서에 맞추어 저장한 후, 세로열에 해당하는 데이터만을 읽어내는 단계이다. 데이터 시리얼 출력 과정은 고속으로 회전하는 LED Bar에 표출해야 할 데이터를 전송하기 위해서 회전 위치에 해당하는 병렬 데이터를 시리얼로 변환하여 LED Driver IC에 전송하는 단계이다. 제안된 FPGA 설계 기법의 정확성을 평가하기 위해서 FPGA는 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX45-FG484를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 역감마 및 오차확산 보정작업에 대한 정확한 동작, 블록 메모리 인터리빙 동작, 영상 데이터의 시리얼화 동작 등에 대하여 목표로 한 설정값과 시뮬레이션 결과값이 일치함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 극성 결정 반송파 복원 알고리즘을 이용하여 고차 QAM에서 효율적으로 위상 및 주파수 오차를 보정하는 회로를 제안하였다. 제안된 회로는 전체적으로 디지털 동작을 하며 위상오차와 주파수 오차를 동시에 보정한다. 제안된 방법은 성상도상에서 회전하는 심볼의 각 속도에서 주파수 오차를 찾아내 역회전 시킨다. 제안된 회로는 입력된 신호의 구간평균을 취하여 가산성 백색 잡음 채널 환경 하에 효율적으로 대처하는 구조를 가지며 I와 Q축 하나의 정보만으로 위상 정보를 추정하여 하드웨어를 간소화 하였다. 회로설계 검증결과 ±35도의 위상오차와 0.25의 일반화된 주파수오차에서 보정을 하는 성능을 보였으며 15dB의 AWGN 환경 하에서도 높은 수렴 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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