여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다. 본 연구에서는 다중주기 하모닉 모형을 이용하여 위성자료의 시계열적 동적 특성을 모형화하고 자료의 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료복원을 수행하는 재구축 시스템을 제안하고 있다. 다중 주기에 기반을 둔 모형은 단일 주기보다 지표면의 연간 변화뿐 아니라 계절적 변화와 같이 내부적인 변화 패턴을 모형화 하는데 적합하다. 또한 기존에 제안된 복원 방법은 일정 기간의 전체 자료에 대한 복원 방법으로 실시간 복원법이 아니지만 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하여 위성자료 실시간 재구축을 위한 전처리 시스템의 알고리즘으로 활용될 수 있다. 제안된 방법은 먼저 시뮬레이션 자료를 통해 성능이 평가되었고 2011부터 2016년까지 6년간의 MODIS NDVI 자료에 적용하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 자료 복원 시스템이 위성영상 자료 분석을 위한 고품질 자료 재구축 방법으로 매우 유용함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 $0.2\mu\textrm{m}$ GaAs MODFET(modulation doped FET)를 이용하여 제작한 위성방송수신용 고성능 다운컨버터 MMIC에 관해서 보고한다. GaAs 화합물 반도체 기판상에 제작된 본 논문의 고집적 다운컨버터 MMIC는 싱글 밸런스 믹서, IF증폭기, 액티브형 버룬, 그리고 국부 발진기 주파수(LO) 신호의 누설전력 억제용 필터까지 한 칩에 내장하고 있다. 저잡음특성을 실현하기 위해서, 믹서의 소스부에 소스인덕터가 접속된 소스인덕터 피드백 회로형태의 믹서를 이용하였으며, 그 결과 잡음지수 4.8 dB의 초저잡음 다운컨버터 MMIC가 실현되었다. 이는 종래의 위성방송 수신용 다운컨버터 MMIC의 잡음지수보다 3 dB정도 낮은 수치이다. 그리고, 소비전력을 줄이기 위해 믹서에 대해서 저 LO입력 전력 설계를 수행하였고, 그 결과 믹서의 LO신호 입력부에 위치하는 LO 증폭기가 불필요하게 되었다. 이로인해 본 논문의 다운컨버터 MMIC에 대해서 175 mW(동작전압:5V, 소비전류:35mA)의 저소비전력 특성을 얻을 수 있었으며, 이는 종래의 위성방송 수신용 다운컨버터 MMIC의 소비전력의 70%에 해당한다. 더욱이, IF신호 출력단에서의 LO신호 누설전력을 억제하기 위해서, 스파이럴 인덕터 필터가 본 논문의 MMIC에 내장되었다. 그리고, 다운컨버터 MMIC 칩의 면적을 줄이기 위해, 믹서의 입력부의 X밴드 입력정합회로로서 MMIC 패키지 내부의 본딩 와이어를 이용하였다. 그 결과, $0.84{\times}0.9\textrm{mm}^2$의 초소형 MMIC가 제작되었다. 본 논문의 MMIC 칩 면적은 종래의 위성방송 수신용 MMIC의 50%이하이다.
본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.
도시철도 차량의 운행은 터널 공기를 오염시키는 주된 원인이므로, 마모입자를 제거하는데 집진장치가 유용한 수단이 될 수 있다. 차량의 하부에 장착될 수 있는 집진장치의 설계조건을 파악하기 위하여 3차원 초음파 풍속계와 입자측정기를 사용하여 차량 하부의 풍속과 입자농도를 조사하였다. 2015년 2월 10일 수도권 지하철 5호선에서 운행되는 차량을 대상으로 측정하였다. 측정자료는 역 사이 노선의 형상(직선, 곡선)과 차량 속도패턴(가속, 정속 및 감속)을 구분하여 분석하였다. 차량속도도 함께 분석하였다. 직선 및 곡선 구간 모두 차량 하부의 평균 풍속은 차량속도의 약 30%이었고, 미세먼지($PM_{10}$) 농도는 약 $200{\mu}g/m^3$이었다. 감속구간에서 평균 $PM_{10}$ 농도는 가속구간에 비해 더 높았다.
본 연구에서는 생물막법의 일종인 흡수성 Biofilter 시스템(ABS)을 설치하여 14개월의 실험기간 동안 건국대 농생대 구내의 염기성 부패조로부터 유입수를 3가지 수리부하율로 처리하여 시험하였다. 모니터링 결과에 의하면 ABS는 평균농도 $BOD_5=6.2mg/l$, TSS=4.4mg/l 이라는 아주 낮은 유기성 유출수를 연속적으로 발생시킬 수 있음이 확인되었다. 이러한 저농도 유출수는 현재 우리나라 오분법의 특정지구(상수원 보호구역)에 대한 방류수 기준($BOD_5=10mg/l$, TSS=10mg/l)에도 훨씬 못 미치는 양호한 농도로서 ABS의 우수한 유기성오수 처리성능이 입증되었다. 특히 유출수내의 TSS 농도가 지극히 낮아서 슬러지의 발생이 거의 없으므로 침전조를 생략할 수 있어 설치비용이 저렴해지고, 유지관리가 단순한 장점을 지니고 있음을 알 수 있었다. 그러나 ABS시설이 농촌에 널리 보급되어 실용적인 시스템이 되기 위해서는 앞으로 T - N과 T- P의 처리효율 향상 방안, 겨울철에 대한 Biofilter탱크내 임계온도 유지문제, 광역모니터링 및 신속보수 유지관리체계 확립에 대한 계속적인 연구가 필요하다. 이러한 문제점만 어느정도 해결된다면 ABS는 우리나라 농촌의 소규모 현장 오수처리시설로서 앞으로 미래가 밝은 차세대형 시스템이 될 것으로 확신한다.
최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.
Kim, In Ja;Kim, Rog-Young;Kim, Ji In;Kim, Hyoung Seop;Noh, Hoe-Jung;Kim, Tae Seung;Yoon, Jeong-Ki;Park, Gyoung-Hun;Ok, Yong Sik;Jung, Hyun-Sung
한국토양비료학회지
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제48권5호
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pp.332-339
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2015
The objective of this study was to evaluate the effectiveness of different biochars on the removal of heavy metals from aqueous media. The experiment was carried out in aqueous solutions containing $200mg\;CdL^{-1}$ or $200mg\;PbL^{-1}$ using two different biochars derived from soybean stover and orange peel (20 mg Cd or $Pbg^{-1}$ biochar). After shaking for 24 hours, biochars were filtered out, and Cd and Pb in the filtrate were analyzed by flame atomic absorption spectrophotometer (FAAS). In order to provide information regarding metal binding strength on biochars, sequential extraction was performed by modified SM&T (formerly BCR). The results showed that 70~100% of initially added Cd and Pb was adsorbed on biochars and removed from aqueous solution. The removal rate of Pb (95%, 100%) was higher than that of Cd (70%, 91%). In the case of Cd, orange peel derived biochar (91%) showed higher adsorption rate than soybean stover derived biochar (70%). Cd was adsorbed on the biochar mainly in exchangeable and carbonates fraction (1st phase). In contrast, Pb was adsorbed on it mainly in the form of Fe-Mn oxides and residual fraction (2nd and 4th phase). The existence of Cd and Pb as a form of surface-precipitated complex was also observed on the surfaces of biochars detected by field emission scanning electron microscope (FESEM) and energy dispersive X-ray spectrometer (EDAX).
지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 확장되어가는 여가 시간에 간단한 사진 한장만으로 보다 쉽고 편한 손금을 분석하기 위한 손금 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 색상 분포 영상을 Red, Green, Blue에 해당되는 RGB 값을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 모델로 변환한다. YCbCr 컬러 모델에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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