본 논문에서는 슬롯형 분할 나선형 공진기를 이용하여 마이크로스트립 기판상에 구현될 소형 협 대역통과 필터설계기법을 제안한다. 이 필터의 설계기법은 슬롯형 분할 나선형 공진기, 패치사이의 용량성 갭, 그리고 미앤더 구조를 가진 유도성 스터브의 조합으로 구성된 필터 단들의 종속 연결에 근거를 두고 있다. 그 기법하에서 거의 대칭인 필터응답, 가변 대역폭, 그리고 소형필터를 구현할 수 있었다. 제안된 필터는 기존의 필터보다 저지대역에서 우수한 차단특성을 가졌다. 측정결과, 삽입손실은 중심주파수($f_0$=1GHz)에서 -3.47dB, 통과대역에서 -12.62dB 이하, 3dB 대역폭은 약 7.3%로 나타났다. 제작된 필터의 관심 영역 주파수응답은 CST사의 MWS(Microwave Studio)로 전산모의 실험된 값과 잘 일치되었다.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 이중 원형 링 모노폴 안테나를 설계 및 제작 하였다. 제안된 안테나는 평면형 모노폴 형태를 기본으로 이중 원형 링과 접지면으로 구성되어 있으며 광대역 특성을 갖도록 설계하였다. 최적화된 파라메타을 얻기 위해 상용 툴(HFSS)을 사용하여 시뮬레이션 하였으며 안테나 성능에 민감하게 적용받는 파라메타를 찾아내서 최적화된 수치를 얻었다. 얻어진 최적화된 수치를 사용하여 제안된 안테나를 제작하였다. 제작된 안테나는 광대역 특성을 갖는 대역에서 반사손실, 이득, 방사패턴의 특성을 측정하였다. 측정결과, -10dB을 기준으로 4,530 MHz(2,510-7,040 MHz)의 광대역 특성을 얻었으며 주어진 이득은 최대이득 0.71~3.38 dBi 그리고 평균이득 -3.85~0.3 dBi을 얻었다. 측정된 방사패턴의 경우, 전체적으로 E면은 전방향성의 방사패턴을 갖고 있으면 H면은 다이폴 안테나의 전형적인 특성을 나타내고 있다
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device-independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media color reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device- independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.
본 논문에서는 마이크로스트립 안테나의 대역폭을 넓히기 위해 많이 사용되는 적층형 구조를 연구하였다. 두 패치간 거리에 따른 특성을 분석하고 주 패치 급전 선로에 병렬 개방 스터브를 연결하여 임피던스 정합을 최적화하였다. 병렬 스터브는 기생 패치와 접지면 사이로 이루어지는 영역 내부에 삽입되므로 정합회로를 위한 별도의 공간이 필요하지 않아서 소형화에 유리한 구조이다. 여러 가지 파라미터들이 안테나 특성에 미치는 영향을 분석하고, 제안된 구조의 안테나를 2.3~2.7GHz 대역에 적합하도록 최적화하였다. 실험 결과, 제안한 안테나의 주파수대역은 2.27~2.75GHz로써 대역폭은 약 480MHz이며, 스터브가 없는 스택 구조 안테나에 비해 약 160MHz의 광대역 특성을 얻었다. 안테나 이득은 대역폭 내에서 2.3GHz에서 최소 5.8dBi, 최대 2.6GHz에서 7.8dBi를 얻었다.
동작인식 연구에서 비디오를 표현하는 시공간 부분 특징이 모델 없는 상향식 방식의 주요 주제가 되면서 동작 특징을 검출하고 표현하는 방법이 여러 연구를 통해 다양하게 제안되고 있다. 그 중에서 BoF(bag of features)방식은 가장 일관성 있는 인식 결과를 보여주고 있다. 비디오의 동작을 BoF로 나타내기 위해서는 어떻게 동작의 역동적 정보를 표현할 것인가가 가장 중요한 부분이다. 그래서 기존 연구에서는 비디오를 시공간 볼륨으로 간주하고 3D 동작 특징점 주변의 볼륨 패치를 복잡하게 설명하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 기존 3D 기반 방식을 간략화하여 비디오의 동작을 BoF로 표현할 때 비디오에서 2D 특징점을 직접 수집하는 방식을 제안한다. 제안 방식의 기본 아이디어는 일반적 공간프레임의 2D xy 평면뿐만 아니라 시공간 프레임으로 불리는 시간축 평면에서 동작 특징점을 추출하여 표현하는 것으로 특징점이 비디오에서 역동적 동작 정보를 포착하기 때문에 동작 표현 특징 설명자를 3D로 확장할 필요 없이 2D 설명자만으로 간단하게 동작인식이 가능하다. SIFT, SURF 특징 표현 설명자로 표현하는 시공간 BoF 방식을 주요 동작인식 데이터에 적용하여 우수한 동작 인식율을 보였다. 3D기반의 HoG/HoF 설명자와 비교한 경우에도 제안 방식이 더 계산하기 쉽고 단순하게 이해할 수 있다.
In abrupt fire disturbances, high quality images suitable for wildfire damage assessment can be difficult to acquire. Quantifying wildfire burn area and severity are essential measures for quick short-term disaster response and efficient long-term disaster restoration. Planetscope (PS) imagery offers 3 m spatial and daily temporal resolution, which can overcome the spatio-temporal resolution tradeoff of conventional satellites, albeit at the cost of spectral resolution. This study investigated the potential of augmenting PS imagery by integrating the spectral information from Sentinel-2 (S2) differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) to PS differenced Normalized Difference Vegetation Index (dNDVI) using histogram matching,specifically for wildfire burn area and severity assessment of the Okgye wildfire which occurred on April 4th, 2019. Due to the difficulty in acquiring reference data, the results of the study were compared to the wildfire burn area reported by Ministry of the Interior and Safety. The burn area estimates from this study demonstrated that the histogram-matched (HM) PS dNDVI image produced more accurate burn area estimates and more descriptive burn severity intervals in contrast to conventional methods using S2. The HM PS dNDVI image returned an error of only 0.691% whereas the S2 dNDVI and dNBR images overestimated the wildfire burn area by 5.32% and 106%, respectively. These improvements using PS were largely due to the higher spatial resolution, allowing for the detection of sparsely distributed patches of land and narrow roads, which were indistinguishable using S2 dNBR. In addition, the integration of spectral information from S2 in the PS image resolved saturation effects in areas of low and high burn severity.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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