본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.
최근 초고속 이더넷(ethernet)의 데이터 및 동작주파수 속도가 증가하고 있으며, 이에 따라 EMI(electromagnetic interference)가 증가하고 있다. 이러한 EMI의 발생은 주변 전자기기들에 영향을 미쳐 오동작 원인이 될 가능성이 높다. 본 연구에서는 고속 이더넷 스위치 EMI 발생의 주요 원인인 DC-DC SMPS (switching mode power supply)에서 발생하는 EMI 저감을 위해 EMI 필터를 적용하였다. EMI 필터소자는 소형화, 양산화에 장점을 가지며, 내전압(dielectric voltage) 특성이 우수한 MLCC (multi-layer ceramic capacitor)를 사용하였다. MLCC 필터는 X-커패시터 및 X, Y-커패시터로 구성되어 있다. X-커패시터는 10 nF 및 100 nF 용량의 2개의 MLCC와 1개의 마일러 콘덴서(mylar capacitor)로 구성하였다. Y-커패시터는 용량 27 nF의 6개의 MLCC를 사용하여 구성하였다. X-커패시터만을 EMI 필터로 적용한 경우, 전도성(conductive) EMI는 150 kHz ~ 30 MHz의 주파수 대역에서 EMI 전계강도가 허용 한계치를 초과함을 알 수 있었다. 또한 방사성(radiative) EMI도 특정 주파수에서 EMI 전계 강도가 높고, 허용 마진폭도 매우 적음을 알 수 있었다. 반면 X, Y-커패시터를 적용하였을 경우, 전 주파수 대역에서 전도성 EMI가 크게 감소하였으며, 방사선 EMI도 충분한 마진이 확보됨을 알 수 있었다. 또한 X, Y-커패시터의 전기적인 신뢰성을 평가하기 위하여 절연 저항(insulation resistance) 및 내전압 성능을 측정하였으며, 절연 저항 및 내저항 성능이 모두 전기적 신뢰성 기준을 만족함을 알 수 있었다. 결론적으로 MLCC 필터를 X, Y-커패시터로 사용하여 전도성 및 방사성 EMI 노이즈가 효과적으로 감소되었고, 우수한 전기적인 신뢰성도 확보됨을 알 수 있었다.
실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.
본 연구는 원유의 실시간 휴대용품질측정 시스템 개발을 위한 기초 연구로서 원유 시료의 온도에 따른 가시광선-근적외선 스펙트럼을 측정하였으며, 다양한 수학적 전처리방법을 적용하여 유성분 예측모델을 개발하였다. 스펙트럼 측정은 원유 시료 180개에 대해 스펙트럼의 수학적 전처리 방법으로 평활화, 정규화, MSC, 1차 및 2차 미분을 사용하였고 예측모델은 부분최소자승법을 이용하였다. 유성분을 분석한 결과 함량 범위와 평균은 지방이 각각 2.44~6.42%, 4.05%, 단백질은 각각 2.44~4.28%, 3.35%, 무지고형분은 각각 7.85~9.57%, 8.76%로 나타났다. 또한 유당의 함량 범위와 평균은 각각 3.93~5.24%, 4.74%였으며 요소태질소의 경우에는 각각 4.6~15.1 mg/dl, 10.27 mg/dl로 대부분 권장 기준을 만족하였다. 원유 시료의 온도에 따른 스펙트럼은 1,400~2,500 nm에서 큰 차이를 보였으며 온도가 상승함에 따라 흡광도가 높아지는 것을 알 수 있었다. 원유 시료의 온도에 따른 유성분 예측모델을 400~2,500 nm의 영역에서 개발하였으며 예측성능은 지방과 무지고형분의 경우 온도변화와 무관하였다. 단백질과 유당, 요소태질소의 예측성능은 온도가 낮을수록 급격히 감소하여 스펙트럼 측정 시 원유 시료의 온도를 $40^{\circ}C$로 유지하는 것이 필요함을 알 수 있다. $40^{\circ}C$의 원유 스펙트럼에 대해 수학적 전처리를 수행한 결과 평활화를 수행하여 측정 장치 자체의 노이즈를 감소시킬 수 있었고 정규화를 수행하여 기준선을 일치시킬 수 있었다. 또한 MSC를 수행하여 빛의 산란에 의한 영향을 제거하여 스펙트럼간의 차이를 감소시킬 수 있었고 1차 및 2차 미분을 수행한 결과 기준선 일치와 기존 스펙트럼에서 나타나지 않았던 파장영역에 대한 분석이 가능함을 알수 있다. 다중회귀분석의 stepwise 방법을 이용하여 최적 파장영역을 선정하고 유성분 예측모델을 개발한 결과 요소태질소를 제외하고 대부분 근적외선 영역에서 우수한 상관관계를 보여주었다. 지방과 단백질은 원시 스펙트럼의 검증부 결정계수가 각각 0.93, 0.92에서 정규화를 수행한 결과 각각 0.98, 0.92로 원시 스펙트럼의 결과가 우수하여 큰 개선이 없었으나 RPD는 각각 4.10, 3.41에서 5.47, 3.73으로 높아져 정밀도가 향상됨을 알 수 있다. 무지고형분과 유당의 예측모델은 원시 스펙트럼의 경우 각각 0.82, 0.75로 예측모델로 사용하기에는 어려웠으나 각각 평활화와 MSC를 수행하였을 때 검증부 결정계수가 0.90, 0.80으로 크게 개선되어 유성분 예측모델의 신뢰성 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 요소태질소의 경우 가시광선 영역에서 가장 우수한 상관관계를 보여주었으나 검증부 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.61, 1.56%, 1.58로 다른 성분에 비해 매우 낮게 나타났다. 이를 개선하기 위해 수학적 전처리를 수행하였으나 크게 개선되지 않았으므로 요소태질소의 신뢰성 있는 모델을 개발하기 위해서는 부분최소자승법 외에 다양한 알고리즘의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
기존에 개발되었던 광 파라메트릭 발진기를 이용해 중적외선 분광기의 성능 평가 장치를 구축하였다. 사용된 중적외선 광 파라메트릭 발진기는 파장 1064 nm의 연속파 레이저로 펌핑되는 fan-out형 MgO-doped periodically poled lithium niobate (MgO:PPLN) 비선형 결정을 사용하여 파장가변 영역이$ 2.5{\sim}3.6{\mu}m$인 공중심 공진기 구조를 가지고 있다. 이 광 파라메트릭 발진기에 중적외선용 적분구 및 푸리에 변환 적외선 광 스펙트럼 분석기를 결합하여 중적외선 분광기 성능평가 장치를 구축하였다. 구축된 평가장치를 국내에서 개발한 중적외선용 분광기에 적용, 성능 평가를 진행함으로써 본 평가 장치를 분광기의 파장 분해능, 신호대잡음비, 분광 떠돌이광 등의 성능을 평가하는데 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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