본 논문에서는 밀리미터파 센서 응용을 위한 낮은 변환손실 및 높은 LO-RF 격리도 특성의 W-band MMIC 믹서 모듈을 설계 및 제작하였다. MMIC 믹서는 $0.1{\mu}m$ MHEMT를 이용하여 설계 및 제작되었다. MMIC 믹서는 낮은 변환손실과 높은 LO-RF 격리도 특성을 얻기 위해 RF 입력단에 MHEMT를 추가하여 설계하였다. 제작된 MMIC 칩을 모듈화 하기 위해 CPW-도파관 변환기를 설계 및 제작하였으며, 최종적으로 MMIC 믹서 모듈을 개발하였다. MMIC 믹서 모듈의 측정결과 변환손실 특성은 94 GHz에서 MMIC 칩은 6.3 dB, MMIC 모듈은 9.5 dB의 양호한 특성을 나타내었다. MMIC 믹서 모듈의 LO-RF 격리도는 94 GHz에서 30.4 dB의 양호한 측정 결과를 얻었다. 본 논문에서 개발된 W-band MMIC 믹서모듈은 기존의 발표된 W-band(75-110 GHz) MMIC 믹서와 비교하여 우수한 성능을 나타내었다.
3차원 위상 자료는 응급상황 처리와 3차원 네트워크 분석 등의 3차원 공간분석에 필수적으로 요구된다. 이 연구에서는 현재까지의 3차원 위상 데이터 모델에 대해 살펴보고, 건물을 설계하기 위해 사용되는 2차원 CAD 도면 데이터로 부터 3차원 위상적 노드-관계 데이터를 추출하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 중심축 변환과 위상적 노드-관계 알고리듬들을 이용한 두 단계로 이루어진다. 첫번째 단계는 중심축 변환 알고리듬을 이용하여 CAD 데이터에서 폴리곤이나 이중 선으로 표현되는 벽으로부터 그 중심선을 생성하여 벽의 골격을 추출하는 것이다. 두번째 단계는 추출된 벽의 골격 자료를 이용하여 방을 3차원 노드로하고 방들간의 연결을 관계로하는 위상적 노드-관계 구조를 생성하는 것이다. 따라서, 그러한 연결들은 노드들간의 이웃성 또는 연결성을 표현하게 된다. 결론적으로, 이러한 변환방법으로 미시적 수준의 개별 건물들의 내부구조를 표현하는 3차원 위상구조 데이터는 건물의 도면 작성에 자주 사용되는 CAD 데이터로 부터 쉽게 생성될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 입력된 2차원 정지영상에 차등적 이동기법을 적용한 스테레오스코픽 3차원 입체영상 변환 기법을 제안하였다. 즉. 입력된 2차원 영상에서 시차 및 폐색 정보를 이용하여 상대적인 거리 정보를 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 영상 객체들을 명암 레벨에 따라 분할한 다음, 분할된 각 영상은 수평 시차에 따라 차등적으로 영역을 이동시킴으로써 최적의 입체감을 갖는 스테레오 3 타원 입체 영상을 구현하였다. 그리고, 입력 영상과 재구성된 영상간의 PSNR 비교실험 결과 시차에서 약 1.6dB정도 향상됨을 확인하였고, 상용 스테레오 뷰어를 통한 실험결과에서는 4∼5 픽셀 범위의 영역이동으로 재구성된 스테레오 영상들에서 가장 높은 입체감을 보이는 것을 확 인하였다.
본 논문에서는 낮은 LO 입력으로 저 변환손실 특성을 갖는 MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) V-band up-mixer를 설계 및 제작하였다. Up-mixer는 0.1 ㎛ GaAs PHEMT와 coplanar waveguide (CPW) 전송라인을 사용하여 제작되었다. Up-mixer는 60.4 GHz의 RF 주파수, 2.4 GHz의 IF 주파수와 58 GHz의 LO 주파수에서 동작되도록 설계되었다. Up-mixer는 표준 MIMIC공정을 사용하여 제작되었으며 칩 크기는 2.3 mmxl.6 mm이다. 제작된 up-mixer의 측정결과 입력신호가 -10.25 dBm 이고 LO의 입력 전력이 5.4 dBm 일 때 1.25 dB의 양호한 변환손실 특성을 얻었다. 58 GHz에서 LO 와 RF의 격리특성은 -13.2 dB를 나타내었다. 제작된 V-band up-mixer는 기존에 발표된 밀리미터파 up-mixer에 비하여 낮은 LO 입력 전력과 양호한 변환손실 특성을 나타내었다.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권1호
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pp.39-42
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2005
Though full 3D analysis is the proper method to analyze the hybrid stepping motor (HSM), it has weak points in the areas of computation time and complexity. This paper introduces 2D FEA using a virtual magnetic barrier for the axial cross section to save computation time. For the purpose of 2D FEA, the virtual magnetic barrier and equivalent permanent magnet model of HSM are proposed. This result is compared with that of experimental and 3D analysis, considered as a reference result.
본 논문에서는 900Mhz 대역의 UHF RFID에서 직접변환방식의 LNA/Mixer를 설계하였다. 설계된 회로는 3.3V로 동작하며, 0.18um CMOS 공정으로 구현되었다. 본 논문은 높은 self jamming 신호를 극복하기 위해 공통게이트 입력 구조를 사용하였으며, 고이득, 저이득의 두 가지 동작 모드를 갖도록 설계되었다 측정결과, 설계된 LNA/Mixer는 고이득 모드와 저이득 모드에서 각각 4dBm과 11dBm의 입력 p1dB를 갖고, 12dB와 3dB의 변환이득을 갖는다. 또한, 두 가지 모드에서 각각 60mW와 79mW의 전력을 소비하며, 16dB와 20dB의 잡음지수를 갖는다.
본 논문에서는 L1/L2 이중-밴드 GPS(Global Positioning System) 수신기용 RF 전단부를 설계하였다. 수신기는 Low IF 구조이며, 인덕터를 사용하지 않는 광대역 저잡음 증폭기(Low Noise Amplifier: LNA)와 이미지 제거를 위하여 다상 여과기(poly-phase filter)를 포함하는 quadrature 하향 변환 주파수 혼합기(quadrature down-conversion mixer) 및 전류 모드 논리(Current Mode Logic: CML) 주파수 분배기로 구성되어 있다. 저잡음 증폭기와 이미지 제거 주파수 혼합기는 높은 이득과 헤드룸 문제를 해결하기 위하여 전류 블리딩 기술을 이용하였으며, 광대역 입력 정합을 구현하기 위하여 공통 드레인 피드백을 이용하였다. $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용해 제작된 RF 전단부는 L1 밴드에서 38 dB 그리고 L2 밴드에서 41 dB의 이득을 보이며, IIP3는 L1 밴드에서 -29 dBm, L2 밴드에서는 -33 dBm이다. 입력 정합은 50 MHz에서 3 GHz까지 -10 dB 이하를 만족하며, 잡음 지수(Noise Figure: NF)는 L1 밴드에서는 3.81dB, L2 밴드에서는 3.71 dB를 보인다. 이미지 주파수 제거율은 36.5 dB이다. 설계된 RF 전단부의 칩 사이즈는 $1.2{\times}1.35mm^2$이다.
본 논문에서는 2D 동영상을 스테레오스코픽(Stereoscopic) 동영상으로 변환하는 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 운동정보를 이용하여 스테레오스코픽 영상을 생성한다. 그러나 얻어진 운동 정보는 신뢰도가 낮을 수가 있고, 이것은 스테레오스코픽 영상 생성 단계에서 오류 발생의 원인이 된다. 상기 문제점의 해결 방안으로 운동 벡터 정보의 신뢰도가 높고 추정된 운동 유형이 정확한 키 프레임(Key Frame)을 활용하는 스테레오스코픽 변환 방법을 제안한다. 또한 각 운동 유형에 따른 스테레오스코픽 변환 방법을 소개한다. 제안한 스테레오스코픽 변환 방법의 성능 검증을 위해 다양한 실험 영상에 적용하고 키 프레임의 운동유형의 정확도를 측정하였다. 실험에서는 평균 90%이상의 키 프레임과 그 운동 유형을 정확히 찾는 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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