물위나 육지에서 끄는 방식의 전기비저항 배열법의 등장은 그 자료량의 규모를 항공전자탐사의 규모에 가깝게 만들었으며, 이렇게 얻어진 자료들의 대부분은 해석을 위한 1 차원 역산이 시도되었다. 이 자료들의 믿을만한 해석과 자료처리를 실행 가능화시키기 위해서는 강력하고 완벽한 자동화 공정은 필수 불가결한 요소이다. 하상이나 염수 대수층의 상부와 같은 뾰족한 경계를 찾아내야 하므로 평활화제한법의 이용은 최소화 시켜야 한다. 적절한 역산 방식이라면 신호를 감쇠시키는 전도성 기반암의 경우에는 해석의 오류를 피하기 위해 낮은 신호대 잡음비를 현명하게 다룰 수 있어야 한다. 이를 위해 각각의 전극 배열법에 대해 하나의 탄력적 두께를 갖는 층을 운용하는 잡음 인지 역산 방법이 코딩되었다. 잡음 인지 역산법은 만약 전도성 기반암이 선호를 감쇠시켜 잡음 수준보다 작게 만들면 이를 감지하여 적당한 위치에 전도성 기반암을 갖는 모형을 구성해 준다. 초기모형의 층들은 4 극으로 구성된 각 전기 배열법의 유효깊이가 미치는 범위 내에서 제 위치를 찾아가게 된다. 이 알고리듬은 4 극의 유효깊이가 대략 지수함수적인 배열을 이루어 자료가 얻어졌을 때 가장 최상의 결과를 나타낸다. 접지저항을 줄이기 위한 선전극이나 용량선 안테나(capacitive-antenna)에 의한 자료의 역산도 가능하다. 이 논문은 이론자료와 오스트레일리아의 Murray 강의 염분차단 계획의 예를 들어 개발된 알고리듬의 유용성을 보여주었다.
2차원 레이다 간섭계에서 표적의 공간 도달 각도를 추정하는 방법 중에서 1차원 알고리즘과 디지털 빔 포밍알고리즘, 위상차의 최소 자승 오차 알고리즘들의 각도 모호성 해소 성능을 비교한다. 위상 비교 모노 펄스 알고리즘의 경우, 2차원 레이다 간섭계에 적용하기 위해 방위각 방향과 고각 방향으로 각각 적용하였다. 성능 비교를 위해 Monte carlo 시뮬레이션 방법을 이용하여 2차원 레이다 간섭계에서 각도 추정 알고리즘 별 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 비교하였다. 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 고려할 때 위 여러 방법 중에서 위상 비교 모노 펄스 알고리즘이 실시간 신호 처리 분야에 가장 효율적임을 보여준다.
이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.
In this paper, a prototype tele-operative system with a mobile base was developed in order to automate cultivation of house melon. A man-machine interactive hybrid decision-making system via tele-operative task interface was proposed to overcome limitations of computer image recognition. Identifying house melon including position data from the field image was critical to automate cultivation. And it was not simple especially when melon is covered partly by leaves and stems. The developed system was composed of 5 major modules: (a) main remote monitoring and task control module, (b) wireless remote image acquisition and data transmission module, (c) three-wheel mobile base mounted with a 4 dof articulated type robot manipulator (d) exchangeable modular type end tools, and (e) melon storage module. The system was operated through the graphic user interface using touch screen monitor and wireless data communication among operator, computer, and machine. Once task was selected from the task control and monitoring module, the analog signal of the color image of the field was captured and transmitted to the host computer using R.F. module by wireless. A sequence of algorithms to identify location and size of a melon was performed based on the local image processing. Laboratory experiment showed the developed prototype system showed the practical feasibility of automating various cultivating tasks of house melon.
For an automotive surveillance radar system, fast-chirp train based FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar is a very effective method, because clutter and moving targets are easily separated in a 2D range-velocity map. However, pedestrians with low echo signals may be masked by strong clutter in actual field. To address this problem, we proposed in the previous work a clutter cancellation and moving target indication algorithm using the coherent phase method. In the present paper, we initially composed the test set-up using a 24 GHz FMCW transceiver and a real-time data logging board in order to verify this algorithm. Next, we created two indoor test environments consisting of moving human and stationary targets. It was found that pedestrians and strong clutter could be effectively separated when the proposed method is used. We also designed and implemented these algorithms in FPGA (Field Programmable Gate Array) in order to analyze the hardware and time complexities. The results demonstrated that the complexity overhead was nearly zero compared to when the typical method was used.
DMB 및 WiBro 기술의 개발 및 보급으로 인해, 영상을 이용한 디지털 컨텐츠 산업이 발전하고 있다. 이에 따라, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 정확한 정보전달 및 보존을 위해 영상의 열화현상을 제거하여야 한다. 열화현상의 대표적인 원인으로 잡음이 알려져 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 가우시안 잡음환경하에서 영상복원을 위해 적응적인 임계값을 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 에지영상의 히스토그램으로부터 임계값을 설정하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터, MSE와 PSNR을 이용하여 제안한 방법의 잡음제거 성능을 확인하였다.
Among the sensors mainly used for displacement measurement, there are a linear CCD(Charge Coupled Device) and a PSD(Position Sensitive Detector) as a non-contact type. Their structures are different very much, which means that the signal processing of both sensors should be applied in the different ways. Most of the displacement measurement systems to get the 3-D shape profile of an object using a linear CCD are a computer-based system. It means that all of algorithms and mathematical operations are performed through a computer program to measure the displacement. However, in this paper, the developed system has microprocessor and other digital components that make the system measure the displacement of an object without a computer. The thing different from the previous system is that AVR microprocessor and FPGA(Field Programmable Gate Array) technology, and a comparator is used to play the role of an A/D(Analog to Digital) converter. Furthermore, an ATC(Automatic Threshold Control) algorithm is applied to find the highest pixel data that has the real displacement information. According to the size of the light circle incident on the surface of the CCD, the threshold value to remove the noise and useless data is changed by the operation of AVR microprocessor. The total system consists of FPGA, AVR microprocessor, and the comparator. The developed system has the improvement and shows the better performance than the system not using the ATC algorithm for displacement measurement.
주파수 영역 빔형성기 (frequency domain beamformer)는 시간 영역 빔형성기에 비해 연산량 측면에서 효율성이 높아 다수의 빔과 센서가 요구되는 수동 소나 시스템에서 널리 사용되고 있다. 주파수 영역 빔형성기에서는 푸리에 변환을 통한 입력 신호의 스펙트럼 분석 과정이 필수적이며, 이 과정의 효율성에 따라 전체 시스템의 성능이 결정된다. 또한 기본적으로 실시간 신호처리가 요구되는 실제 전장 환경에서 이러한 스펙트럼 연산 과정 최적화의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수신되는 협대역 신호의 효율적인 국부 스펙트럼 분석 (partial spectrum analysis)을 위해, TD (transform decomposition) 기법과 GSFFT (generalized sliding fast Fourier transform) 기법의 장점을 모두 적용한 pruned-GSFFT 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 구현상의 특성을 분석하고 요구되는 연산량을 기존 기법들과 비교한다.
현재까지 이진 덧셈기에 대한 연구는 다양한 방법으로 연구되었다. 비동기식 덧셈기들의 최악 지연시간과 평균 지연시간에 대한 연구에 의하면, 하이브리드 구조의 캐리선택 덧셈기가 리플캐리 덧셈기에 비해 32비트 비동기 RISC 프로세서에서 17%, 64비트 마이크로프로세서에서 23%의 성능 향상을 보였다. RSA와 같이 복잡하고 고성능의 연산을 필요로 하는 프로세서 시스템에서는 가장 기본적인 연산을 수행하는 덧셈기에 대한 최적화가 필수적이다. 현재까지 다양한 구조와 여러 가지 방법으로 덧셈기에 대한 면적과 지연시간에 대한 연구는 덧셈 방식이나 덧셈기 구조에 대한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 자동 합성 측면에서 덧셈기의 성능을 분석하고 설계하였다. 덧셈기를 소그룹으로 나누어 각 소그룹에 대한 크기 차이와 합성 방법에 따라서 구현된 덧셈기들의 성능 및 소요 면적을 분석하여 복잡한 대단위 연산을 요하는 공개키 암호화 프로세서에 적합한 최적화된 덧셈기의 구조를 제안한다.
본 논문에서는 화재에 의한 인적물적 피해를 최소화하기 위하여 조기에 화재를 영상처리 기법을 이용하여 검출하는 방법을 제안한다. 인공조명으로 부터 화염을 판별하기 위해 화염의 고유한 색정보를 이용하여 화염후보영역을 판별하고 화염후보영역이 아닌 경우는 배경과 현재 프레임의 밝기차이와 채도를 측정하여 연기후보영역을 판별한다. 그러나 단순한 밝기 및 색체 정보만으로 화염이나 연기로 판별할 경우 오인식할 경우가 많아 화염 및 연기 후보영역에 대해 움직임을 측정한다. 각 후보영역에 대해 전형적인 움직임이 검출되면 최종적으로 화염인 경우는 활동성 정보를 이용하여 화염으로 판별하고 연기인 경우는 경계검출법을 적용하여 최종 연기 영역을 검출한다. 제안하는 방법에 대해 실제 CCTV 카메라의 영상신호에 적용한 시뮬레이션을 통해 효과적으로 화염과 연기를 동시에 검출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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