본 논문에서는 FIR 근사를 기반으로한 전역통과 시스템에 대한 deconvolution 필터링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 안정한 non-causal deconvolution 필터를 FIR 근사에 의해 안정한 causal deconvolution 필터로 변환시키는 것이다. 본 논문에서 보인바와 같이 전역통과시스템에 대한 deconvolution 필터의 임펄스 응답은 전역통과 시스템 자체의 임펄스 응답의 거울 영상(mirror image) 임을 알 수 있다. 이와 같이 전역통과 시스템에 대한 임펄스 응답과 그 시스템의 deconvolution 필터에 대한 임펄스 응답의 대칭성 때문에, 제안한 기법은 전역 통과 필터의 차수에 상관없이 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 보이기 위하여 1차, 2차 및 400차의 전역통과 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 포함한다.
A digital seismic data acquisition and processing system using a PC has been developed in order to replace the analog data acquisition system of shallow marine seismic survey. An A/D converter that has 12bits of resolution and 225KHz of conversion rate was ued to acquire data, and a data acquisition software was developed as a Windows program which provides convenience of use. Raw data acquired at field has been saved to the hard-disk simultaneously. The signal to noise ratio, vertical and horizontal resolution could be improved by a digital data processing of the raw data. The digital processing of the raw data includss gain recovery, filtering, deconvolution, and muting. With the prediction deconvolution algorithm multiple reflections appearing on the shallow marine seismic section could be removed successfully.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.
Kim and Lee(2005)는 기존의 지하수위 변동법과는 달리 지진학에서 관측된 지진파 자료로부터 진원에서의 최초 파형을 추정하기 위해 제안된 방법인 Minimum Entropy Deconvolution(MED) 방법을 이용하여 지하수 함양량의 시간적 변화의 추정 가능성을 검토하였다. 하지만, 이 연구는 MED 자체의 적용 기능성에 대한 검토만을 다루고 있을 뿐, 다양한 경우에 대한 고려는 사실상 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 함양지의 공간적 분포 및 함양지와 수위 관측지점 간의 공간적 분포에 따라 ME 적용성이 어떻게 달라지는가를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 전체 수치모의 영역의 일부에만 지하수 함양량을 적용하고, 함양지로부터 거리에 따라 수치모의 결과를 모니터링 하였다. 이 때 적용된 수리전도도 분포는 균질한 경우와, 수리전도도의 난수장의 경우 두가지를 적용하였다. 각각의 수치모의 결과에 MED 를 적용하여 상대 지하수함양량의 시계열을 추정하고, 이 결과를 원래 가정한 지하수 함양량의 시계열과 상호상관성을 이용하여 비교하였다. 이 때 거의 모든 추정값은 원래 가정한 함양량의 시계열과 0.8 이상의 상호상관성을 보여 주었다. 이와 함께, 필터 길이의 불리적, 수학적 의미를 함께 살펴보았는데, 이를 통해 필터의 길이는 지하수위 변화의 겉보기 모양과 함양지로부터의 거리와 밀접히 관련되는 것을 확인하였다.
PC기반의 디지털 탄성과 시스템에 다중채널 수진기(6채널)를 연결하여 천해져 탄 성과 반사법 자료를 취득하고 이를 P에서 전산처리하였다. 자료처리 내용은 전처리, 너울효과보정, 주파수필터링, 이득회수, 디콘볼루션, 종합, 구조보정, 단면도작성 등 이다. 이러한 다중채널 디지털 자료취득 및 처리를 거친 최종 단면을 종래의 아날로그 기록계의 단면과 비교해 본 결과 다중반사를 포함하는 잡음이 제거 혹은 억제되고 신 호는 강화되었으며 해상도 또한 향상되었다. 종래의 아날로그 탄성과 장비에 결합하여 사용하는 천해저 다중채널 디지털 탄성과 시스템 및 자료처리 소프트웨어는 경제성이 높고, 아날로그 시스템에 비해 현장작업이 용이하면서도 양질의 지질정보를 효율적으 로 획득하게 해준다.
사이드스캔소나(Side Scan Sonar)와 SBP (Sub-bottom Profiler)는 최근 해양탐사 기술의 발전과 더불어 수중과 해저면, 그리고 해저면 하부에 대한 정보가 필요한 분야에 많이 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 사각형 인공어초가 해저면에 분포하는 지역을 대상으로 사이드스캔소나와 SBP를 이용하여 자료를 취득하였다. 취득된 사이드스캔소나 자료에 대하여 디지털 영상처리 기법인 공간영역과 주파수영역에서의 각종 필터링을 적용하여 필터링의 종류와 매개변수에 따른 특징 및 영상분석을 시도하였다. SBP 자료는 이득회수, 디콘볼루션, 스펙트럼 분석, 뮤팅, 구조보정 등의 탄성파 자료처리과정을 거친 후 단면도를 구하였으며, 또한 통계적 특징에 기인한 평균값과 중앙값을 이용한 영상처리 과정을 거쳐 지층의 연속성 향상을 도모하였다. 사이드스캔소나와 SBP 두 가지 자료를 함께 시각화하는 방법을 이용하여 인공어초의 상태 및 구조물의 침하여부를 보다 쉽게 파악할 수 있었다. 또한 샘플링된 해저퇴적물 시료분석 결과와 사이드스캔소나의 Texture Filtering 적용결과, 그리고 천부지층결과의 연계해석을 통해 지층 상부퇴적물의 종류와 분포 및 두께를 파악할 수 있었다.
Through matched filtering synthetic aperture radar (SAR) produces high-resolution imagery from data collected by a relative small antenna. While the impulse response obtained by the matched filter approach produces the best achievable signal-to-noise ratio, large sidelobes must be reduced to obtain higher-resolution SAR images. So, many enhancement methods of SAR imagery have been proposed. As a deconvolution method, the phase-extension inverse filtering is based on the characteristics of the matched filtering used in SAR imaging. It improves spatial resolution as well as effectively suppresses the sidelobes with low computational complexity. In the phase-extension inverse filtering, the impulse response is obtained from simulation with a point target. But in a real SAR environment, for example ERS-1, the impulse response is distorted by many non-ideal factors. So, in the phase-extension inverse filtering for a real SAR processing, the magnitudes of the frequency transfer function have to be compensated to produce more desirable results. In this paper, an estimation method to obtain a more accurate impulse response from a real SAR image is studied. And a compensation scheme to produce better performance of the phase-extension inverse filtering is also introduced.
GPR 탐사는 천부 지하 대상체 탐지에 유용한 방법이다. 그러나 다수의 GPR 적용사례에서 보여지듯이 천부 대상체에 의한 신호들은 지표에 의한 강한 반사파에 묻혀서 나타난다. 따라서 대상체에 의한 반사파를 이러한 강한 신호로부터 분리해낼 수 있는 신호처리 기법의 적용이 요구된다. 이 연구에서 사용된 파형압축기법은 신호의 폭을 압축시키는 것으로 심하게 오염되어 흐트러진 파형들로부터 신호를 분리해내는 방법이다. 이 논문에서는 위너필터링 (Wiener filtering) 기법을 사용하여 GPR 자료의 파형압축을 수행하는 자료처리방법을 소개하였다. 이 필터는 매설된 관로 위에서 얻어진 수치모형자료 및 현장 GPR 자료에 적용되었다. 이 분별방법은 강한 지표반사로부터 대상체의 반사신호를 구분해 내는 것과 파형압축을 위한 기준신호로서의 지표반사를 분리해 내기 위한 두 곳 모두에 사용 되었다. 파형압축 필터에 있어서 기준신호의 선정은 매우 중요한 문제이다. 그 이유는 특별히 기준신호의 신호대 잡음비가 낮을 경우 신호의 복이 압축될수록 잡음수준이 증가하게 되기 때문이다. GPR 수치모형자료와 현장 자료에 적용시킨 결과 GPR 영상의 눈에 띄는 개선을 보여주었다 즉, 지표반사파와 대상체에 의한 반사파의 구별이 뚜렷해지고 이를 통해 훨씬 좋은 결과를 나타내었다. 그러나, 현장자료에서는 잡음의 고주파성분을 포함하는 넓은 대역폭을 갖는 기준신호 때문에 약간의 잡음수준의 증가로 나타났다. 지표반사파를 기준신호로 사용하면 GPR자료의 파형의 복을 압축시킬 수 있이 지하 대상체에 의한 반사 영상의 질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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