본 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작 범위(Dynamic Range; DR)를 높이기 위해서, multiple sampling 방법과 조건적 reset 기능을 갖는 새로운 픽셀 회로를 제안한다. 제안된 구조는 한 번의 integration 시간 내에서 픽셀의 출력이 일정한 간격으로 여러 번 sampling되고 sampling된 각 신호는 기준 전압과 비교되며 이 결과에 따라 해당 픽셀을 rest 할지의 여부가 결정된다. 제안된 방법을 사용하면 이미지 센서의 최대 DR은 축적 기간 동안의 총 sampling 회수인 N 배로 증가될 수 있다. 테스트 칩은 0.65-${\mu}m$ CMOS 공정(2-P, 2-M)으로 제작되었으며 이에 대한 측정결과로 본 논문의 알고리듬이 DR의 증가에 효과적임을 확인하였다.
The ultrasound Doppler effect is used for measuring the velocity of the bloodflow in an artry. Because of the range information, the pulsed doppler system is most commonly used. In this paper, we propose a new pulsed doppler system which uses a quadrature sampling method in R.F. range in order to detect the bloodflow direction and to simplify the compexity of hardware. The pulsed doppler system using quadrature sampling method in R.F. range eliminates In-phase, Quadrature phase channel balancing problem at demodulator. In addition, the improved pulsed Doppler system shows the possibility of serial processing.
일반적인 bandpass sampling 방법인 real bandpass sampling 기법은 하향변환(downconversion)을 시행할 때 음의 주파수 대역의 RF 신호와의 에일리어싱(aliasing) 현상을 피해야 하므로 신중한 sampling 주파수 선택이 요구된다. 더욱이 다중신호(multiple signals)가 하향변환 될 경우에 이 sampling 방법은 더욱 많은 제약이 따르게 된다. 그러나 Hilbert 변환을 사용하는 complex bandpass sampling 방법은 음의 주파수 영역의 신호를 제거함으로써, real bandpass sampling 기법보다 유연하고 넓은 sampling 주파수 범위를 제공하며, 또한 더욱 낮은 sampling 주파수를 얻을 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 complex bandpass sampling의 특징을 사용하여, 다중 신호를 하나의 통신 기기에서 동시에 하향 변환하는 수신기의 구조를 제시한다. 그리고 하나 또는 2개 신호의 하향변환에 관한 내용으로 제한하지 않고 N개의 신호로 확장하여 유효 sampling 주파수 영역 및 보호대역(guard-band)이 고려된 sampling 가능 최소 주파수에 관한 수식들을 일반화한다. 또한 모의실험을 통해 유도된 수식들을 증명한다.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which feeds foster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
A vision sensor measure range data using laser light source, This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs faster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs laster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
본 논문은 대역통과 샘플링(bandpass sampling)이론을 사용하여 N개 RF 신호를 하나의 통신기기에서 직접 하향변환(down-conversion)할 때 요구되는 유효 샘플링 주파수 영역(valid sampling frequency range) 및 최소 샘플링 주파수를 찾는 방법을 제안하였다. 이 방식은 기존의 방식보다 효율적이며 복잡성이 낮은 방식을 새롭게 고안하여 N개의 신호에 대하여 수식을 유도하고 일반화 하였으며 컴퓨터 모의실험(simulation)을 통해 이 수식들을 증명하였다. 그리고 제안한 알고리즘은 샘플링 주파수를 결정할 때 인접 IF 신호간의 보호대역(guard-band)이 고려되어 실제적인 하드웨어 설계 측면에 도움이 되도록 하였다. 또한 기존의 방식과의 비교를 통해 그 복잡성(complexity) 및 정확성에서도 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
To investigate the characteristics of fine particles and the relationships between pollutant concentrations and long-range transport patterns in Asia area, continuous every 6-day sampling (case 1) and an intensive field sampling (case 2) had been carried out between March 1998 and July 1999 at Taean, Korea. Anionic ($Cl^{-}$, ${NO_{3}}^{-}$, ${SO_{4}}^{2-}$) and Cationic ($Na^+$, ${NH_{4}}^{ +}, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$) concentrations of $PM_{2.5}$ particle were analyzed. The major objective of this study is to investigate the relationships between the chemical compounds of $PM_{2.5}$ and the long-range transport patterns during intensive sampling period.
In this study, the new method for reliability estimation is proposed using kriging metamodel. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and sampling numbers because there are no random errors in the Design and Analysis of Computer Experiments(DACE) model. The first kriging metamodel is made based on widely ranged sampling points. The Advanced First Order Reliability Method(AFORM) is applied to the first kriging metamodel to estimate the reliability approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points with updated sampling range. The Monte-Carlo Simulation(MCS) is applied to the second kriging metamodel to evaluate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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