최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
근접장의 특성과 근접장 마이크로파 현미경의 배경이론을 설명하였고 유전체 공진기 제작에 앞서 HFSS (high frequency structure simulator)를 이용한 모의 시뮬레이션을 기술하였다. 이것을 바탕으로 원통형 유전체 공진기를 제작하여 금속탐침과 결합한 근접장 마이크로파 현미경(near field scanning microwave microscope : NSMM)을 구성하였다. 제작한 유전체 공진기의 특성은 HFSS를 이용하여 모의 실험한 결과와 비교하였다 Tip의 기하학적 모양에 따른 공간분해능과 감도(sensitivity)를 연구하였고 contrast가 가장 좋은 hybrid tip을 개발하였다. 전도도가 서로 다른 금속시료에 따른 NSMM의 반사계수의 변화를 측정하였고 실험결과와 이론적 시료의 임피던스를 비교하였다. 마지막으로 유전체 공진기를 이용한 NSMM으로 공간 분해능이 $1{\mu}m$의 Cr과 NiFe 패턴의 이미지를 비접촉, 비파괴방법으로 얻었다.
The methylotrophic yeast Hansenula polymorpha has been extensively studied as a model organism for methanol metabolism and peroxisome biogenesis. Recently, this yeast has also attracted attention as a promising host organism for recombinant protein production. Here, we describe the fabrication and evaluation of a DNA chip spotted with 382 open reading frames (ORFs) of H. polymorpha. Each ORF was PCR-amplified using gene-specific primer sets, of which the forward primers had 5'-aminolink. The PCR products were printed in duplicate onto the aldehyde-coated slide glasses to link only the coding strands to the surface of the slide via covalent coupling between amine and aldehyde groups. With the partial genome DNA chip, we compared efficiency of direct and indirect cDNA target labeling methods, and found that the indirect method, using fluorescent-labeled dendrimers, generated a higher hybridization signal-to-noise ratio than the direct method, using cDNA targets labeled by incorporation of fluorescence-labeled nucIeotides during reverse transcription. In addition, to assess the quality of this DNA chip, we analyzed the expression profiles of H. polymorpha cells grown on different carbon sources, such as glucose and methanol, and also those of cells treated with the superoxidegenerating drug, menadione. The profiles obtained showed a high-level induction of a set of ORFs involved in methanol metabolism and oxidative stress response in the presence of methanol and menadione, respectively. The results demonstrate the sensitivity and reliability of our arrays to analyze global gene expression changes of H. polymorpha under defined environmental conditions.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
본 논문에서는 ETSI와 3GPP에서 차세대 이동통신 IMT-2000 서비스의 음성부호화기의 표준으로 채택한 AMR을 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에서 사용하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송방법을 제시한다. 인터넷과 같은 패킷 교환 망에서의 음성 통신에서 과도한 패킷 손실은 급격한 음질 저하를 유발한다. 본 논문에서는 음성 패킷 데이터를 순방향 오류정정(FEC)의 부가 정보로 사용하고 연속 패킷 손실이 발생하였을 경우 오류 은닉방법을 사용하여 패킷 손실에 의한 음질 저하를 개선하는 방법을 제안한다. 순방향 오류정정방법 중 부가 음성 정보를 원래의 음성정보와 함께 보냄으로써 손실된 음성은 부가 음성 정보를 이용해 복구할 수 있다. 본 연구에서 사용한 AMR 음성 부호화기는 CELP기반의 음성 부호화기 이므로 음성 부호화기의 특징을 이용해 2개 이상의 군집오류가 발생했을 경우 패킷 손실이 일어나기 전후의 데이터를 이용해서 손실된 패킷으로 인한 영향을 최소로 하는 오류은닉 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 AMR 부호화기의 고음질 압축 방법인 12.2 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 ITU-T 표준안인 CS-ACELP로 전송하는 방법을 SNR과 MOS 측정을 통해 비교하였다. 제안된 방법이 10%의 평균 패킷 손실률에서 부호화기 자체의 오류은닉 기술을 적용한 AMR - 12.2 kbit/s 모드보다 MOS값에서는 1.1, SNR값은 5.61 dB 높았으며, 제안된 방법은 20%의 손실률에서도 통신 가능한 음질을 유지하였다.
인간 시각 체계(Human Visual System: HVS)의 영상 화질 인지 특성을 정교하게 반영하는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법들이 최근 활발히 연구되어 왔다. 이와 관련된 HVS의 특성 중, 광적응(Luminance Adaptation: LA)효과는 HVS의 왜곡에 대한 민감도가 영상 배경 밝기에 따라 달라지는 특성을 가리키며, 이 효과는 베버의 법칙(Weber's law) 모델을 통해 많은 IQA 방법들에 반영되어져 왔다. 본 논문에서는 처음으로 이러한 베버의 법칙 모델을 기반으로 하는 기존 IQA 방법들이 LA 효과를 부정확하게 반영해 왔다는 점을 수학적/정신물리학적 분석을 통해 밝힌다. 이러한 분석을 기반으로 우리는 IQA 방법에 LA 효과가 정교하게 적용될 수 있는 새로운 LA 효과 기반 국부 가중치 함수(LA effect-based Local weight Function: LALF)를 제안한다. 우리는 제안 LALF를 SSIM(Structural SIMilarity) 및 PSNR 척도(metric)에 적용하여 제안 방법의 효과를 검증하였다. 실험 결과, LALF가 적용된 SSIM은 기존 SSIM 대비 측정된 주관적 화질 점수와의 스피어 랭크 순위 상관계수 기준 약 5% 포인트가 향상될 정도로 제안 방법의 큰 효과성을 입증하였다. 또한, 제안한 LALF는 PSNR에 적용된 경우에도 기존 PSNR 대비 약 2.5% 포인트의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 AMC(Adaptive Modulation and Coding)와 MIMO(Multiple Input Multiple Output)를 결합하여 전송률 및 전송 신뢰도 향상을 가져오는 통신 시스템을 구현한다. 또한 Precoding과 Antenna Subset Selection을 효율적으로 적용하고 MIMO 선택 기법을 결합하여, 최종적으로 AMC와 MIMO 선택 기법이 결합된 통신 시스템을 설계하고 성능을 분석한다. 모의 실험 환경은 안테나 간 상관성이 존재하지 않는 주파수비 선택적 레일리 페이딩 채널을 고려하였으며, 확산인자는 16을 적용하였다. 그 외의 여러 모의 실험 환경은 HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 표준에 근거하여 구성하도록 노력하였다. 본 논문에서 제안한 "AMC와 MIMO 선택 기볍이 결합된 시스템"은 기존의 "AMC와 각 MIMO의 결합 시스템들" 보다 높은 보여주었으며, 열악한 채널 환경에서도 안정적인 전송률을 확보해 주었다. 제안된 시스템은 약 8dB에서 최대 전송률을 나타내었으며, 제안된 시스템과 동일한 최대 전송률올 갖눈 기종의 "AMC와 D-STTD $4{\times}2$ 결합 시스템"과 비교하였을 때 약 6dB 정도 먼저 최대 전송률을 나타냈다. 또한 최대 전송률에 이르기 전까지 거의 모든 SNR(Signal to Noise Ratio)서 기존의 시스템보다 약 2배 정도 높은 전송률을 보였다. 구체적으로 SNR이 2dB인 지점에서 기존의 시스템은 약 2.5Mbps의 전송률을 나타냈으며, 제안된 시스템은 그 2배가 넘는 약 6.4MBps의 전송률을 나타냈다. 또한 SNR이 2dB인 지점에서는 각각 약 7.5Mbps와 15.3Mbps의 전송률을 나타내어 역시 2배에 가까운 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 제안된 시스템은 AMC 기법을 사용하는 주 목적인 전송률의 향상에 크게 기여하였으며, 특히 평균 전송률의 향상에 효과적임을 확인하였다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크에서 비디오 스트리밍 세션을 위한 무선 단말의 에너지를 고려한 다중 트리 멀티캐스트 기법인 MVM-MAODV를 제안한다. 기존의 단일 트리 멀티캐스트 기법인 MAODV를 기반으로 하여 무선 단말의 잔여 에너지와 사용자의 요구에 따라 차등화된 품질의 비디오를 전달하는 다중 멀티캐스트 트리를 구성한다. 데이터 송신자는 MDC (Multiple Description Coding)로 비디오 데이터를 인코딩하여 두 개 이상의 서브 스트림을 생성한다. 각 멤버 단말은 예상되는 스트림별 패킷 수에 근거하여 자신의 잔여 에너지로 수신 할 수 있는 서브 스트림의 개수를 결정한다. 중간 전달자 역할을 담당하는 무선 단말들도 자신의 잔여 에너지를 고려하여 전송을 지원할 수 있는 서브 스트림을 선택한다. 결과적으로 서브 스트림 별로 멀티캐스트 트리가 구성되게 되고, 데이터 송신자는 이 트리들을 사용해서 서브 스트림들을 분리하여 전송한다. 각 멤버 단말은 참여한 트리의 개수에 따라 다른 품질의 비디오를 수신하게 된다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서, 단일 멀티캐스트 기법인 MAODV, 기존의 다중 멀티캐스트 트리 기법인 MT-MAODV에 비해 보다 우수한 비디오 품질을 제공할 수 있으며 네트워크 내의 무선 단말들의 에너지를 보존할 수 있음을 보였다.
일반적으로 NA(Numerical aperture)가 큰 렌즈를 사용하면 획득된 영상의 품질이 좋아진다. 오목거울은 NA가 크면서 직경이 크게 제작하는 비용이 저렴하다. 본 논문에서는3차원 형상 측정용 모아레 영상의 품질향상을 위해 NA가 큰 대구경 오목거울을 이용한 방법을 제안하고 구현하였다.오목거울은 빛을 반사하는 면이 오목한 거울로써, 가까운 거리에 있는 물체를 볼 때, 물체와 모양은 같고 크게 보이는 것이 특징이다. 보통의 경우, 작은 것을 크게 보거나 빛을 모으는데 이용한다. 오목거울의 집광 특징은 볼록거울과 방향만 다를 뿐 동일한 역할을 하고, 수 미터 직경의 대구경으로 제작하기 용이하며, 대구경이면서 $0.8{\sim}2$의 높은 NA를 갖는 오목거울을 구현하기 용이하다. 오목거울의 볼록 렌즈와 동일한 집광 특징을 이용하여 망원경 등의 반사경으로 많이 이용하고 있다. 3차원 영상획득 방법을 위해 필요한 장치는 광을 출사하는 광원,광원으로부터 출사된 광을 집광하기 위한 집광렌즈,집광렌즈를 통해 집광되어 입사되는 광을 투과시키는 격자,격자로부터의 출사 광을 평행광으로 출사하는 영사렌즈,영사렌즈의 평행광을 반사시켜 전량의 광을 측정대상물 쪽으로 출사하는 오목거울 그리고 측정 제품으로부터 반사된 반사광을 획득하는 CCD 카메라를 포함한다. 대구경 오목거울로 NA값을 변화시켜서 표면의 굴곡이 심한 납볼의 영상을 획득하여 품질향상 정도를 평가하였다. NA가 $0.15{\sim}0.8$까지 변화했을 때 영상 내 밝은 부분과 어두운 부분의 차이가 $46{\sim}1.33$배로 변화하여 NA를 높이면 영상의 품질이 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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