본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 디지털 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 재현에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행한다. 다음으로, 홀로그램 압축에 용이한 필터를 제안한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Bi-Orthogonal (4, 4)와 제안하는 웨이블릿 필터를 이용하여 SPIHT(Set partitioning in hierarchical trees)를 이용하여 압축하고 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
웨이블릿 영역에서 영역별 양방향 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform)/sup [13]/, 및 3차원 SPIHT (set partition in hierarchical trees)/sup [1]/를 이용한 인공위성 화상데이터의 부호화 방법을 제안하였다. 가시광선 영역과 적외선 영역에서 선택된 기준대역 (feature band)에 대하여 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역을 예측대역(prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 행한 후, 빛의 반사 및 역의 방사에 따라 대역별 특성이 다름을 이용하여 영역분류를 하고 영역별 양방향 예측 (classified bidirectional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거한다. 원 인공위성 화상데이터와 부호화 된 인공위성 화상데이터 사이의 오차값으로 구성된 오차대역 (residual band)들에 대하여 KLT를 행함으로써 대역간 중복성이 제거되고 계수값들은 고유치의 크기에 따라서 분광적으로 정렬됨으로써 3차원 SPIHT의 부호화 효율을 향상시킨다. 인공위성 화상데이터에 대한 모의실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.
혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.
본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
초동발췌 방법과 이와 관련된 오차문제를 고찰하고 자료처리 전산화 측면에서 초동발췌 및 오차계산의 실용적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 초동발췌 방법은 2단계로 구성된다. 1) 초동신호 중 트레이스 간 연속성이 양호한 최초의 피크(peak) 또는 트라프(trough)를 발췌한다. 2) 발췌시점 전방 일정구간의 기록을 직선으로 근사화 하고 이 직선의 시간 절편을 초동주시로 한다. 근사화 구간의 길이는 대략 초동 웨이브렛 폭의 1/4보다 다소 작게 설정한다. 초동발췌에 내재된 오차의 정량적인 척도는 기록의 특정시점에 초동의 도착 여부를 판단하는 데 필요한 기록의 길이로 정의한다. 기록의 길이를 나타내는 공식은 신호의 주파수대역과 신호대잡음비의 함수로 표시된다. 3개의 공대공 탄성파기록의 초동을 수동 및 제안한 방법으로 발췌하였고 각 트레이스의 오차한계를 계산하였다. 실험결과 제안한 근사직선 시간절편법의 우수한 성능과 발췌된 초동평가에 있어서 발췌오차의 유용성을 확인하였다.
항공기 구조를 모사하여 일련의 리벳 구멍을 갖는 AA2024-T3 박판 구조를 대상으로 피로하중에 의한 단균열(short crack)의 발생시점과 성장거동을 음향방출(AE)을 위주로 한 측정으로 평가하였다. AE 위치표정에 의해 단균열의 좌표를 정확하게 결정하였으며, 이동식 현미경으로 균열의 크기를 측정하였다. 누적 AE 발생수 곡선은 단균열의 발생과 성장에 따라 일정한 간격을 두고 급격히 증가하는 양상을 보임으로써 여러 차례의 계단식 곡선을 형성하였다. AE 위치표정에서는 리벳 구멍을 중심으로 파괴역학에 근거한 관심영역(ROI)을 설정하였으며, 웨이블릿변환 잡음제거 방법을 사용하여 위치표정의 정확도를 향상할 수 있었다. 실제로 탐지된 신호의 대부분이 단 균열의 발생 및 성장과 관계없는 외부 잡음신호로 나타났으며, ROI 내에서 발생한 AE 발생원의 위치도 구조의 기하학적 특징이나 신호대잡음비의 영향에 의해 왜곡될 수 있음을 알 수 있었다.
MC-CDMA 기법에서 효과적인 주파수 자원을 사용하기 위한 부채널 간섭을 줄이기 위해서 FFT 기법대신에 2 채널 필터 뱅크 기법을 제안하였다. 웨이브렛 특성을 가지는 원형 필터 뱅크는 보다 적은 sidelobe를 가지도록 설계되므로 가장 가까운 상호채널 간섭과 부호간의 간섭은 효과적으로 감소된다. 제안하는 MC-CDMA 시스템의 확산신호는 보다 적은 chip rate가 요구되고 자기상관 특징을 고려하지 않는 Walsh 코드가 최적의 신호 세트로 사용된다. 우리는 백색잡음 채널과 임의의 정현파 방해자가 존재하는 조건하에서 제안된 시스템의 성능을 추정하기 위해서 비트 오차 속도와 신호대잡음비를 고려하였다. 기존의 FFT 기반의 MC-CDMA 모의시험 결과와 비교하여 제안된 시스템이 간섭 효과를 줄이는 관점에서 기존의 MC-CDMA 기법보다 좋은 성능을 나타냄을 증명하였다.
본 논문에서는 홀로그램 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 디지털 홀로그래픽 데이터 코덱 기술 분석 및 개발을 소개한다. 먼저, JPEG Pleno에서 제공하는 홀로그램 표준 데이터세트의 생성방법과 데이터의 특성을 소개한다. 이산 웨이블릿 변환과 이산 코사인 변환을 이용하여 홀로그램 생성방법에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 균일 양자화와 비균일 양자화를 적용시켜 홀로그램 생성방법에 따른 양자화 효율을 분석한다. 변환과 양자화 실험을 통해 홀로그램 생성방법에 맞는 변환기법 양자화방법을 제시한다. 마지막으로, 표준 압축 코덱인 JPEG, JPEG2000, AVC/H.264, HEVC/H.265를 이용해 홀로그램을 압축하고 그 결과를 분석한다.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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