양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다
본 논문에서는 무궁화 III호 위성체용 Ka-밴드 다이플렉서의 설계를 위해 모드매칭법에 의해 산란행렬을 계산하여 설계한 필터의 전달특성을 분석하고, 대칭적 유도성 아이리스 구조와 전계면 금속삽입 구조로 설계된 2개의 대역통과 필터를 자계면 T-접합에 의한 합성방법으로 Ka 밴드 위성체용 다이플렉서를 설계, 제작 하여 그 설계 방법에 대한 타당성 여부를 검증하였다 제작된 다이플렉서는 위성체에서 송.수선 펼터의 개별 사용에 따른 크기 및 무게의 증가를 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 송선필터의 경우 아이리스를 도파관 자계변 외벽으로 돌출시키는 구조로 설계함으로써 펼터 자체가 방열판 구실을 하여 고전력 전송에 따른 펼터 의 특성 변화를 최소화하였다. 또한 대부분의 도파관 펼터에서 동작특성을 보정하기 위해 사용되는 미세 보정 나사의 사용을 배제함으로써 제작의 단순화와 위성체용으로서의 내구성과 선뢰도를 향상시켰다. 제작된 Ka-밴드 위성체용 다이플렉서는 2개의 펼터(Rx : $30.485\pm0.4 GHz$, Tx : $20.755\pm0.4 GHz$) 모두 통과대역에 서 1.2 dB 미만의 삽입손실(insertion loss)과 15dB 보다 좋은 반사손실(return loss) 특성을 얻었고, 송.수신 필터간 65dB 이상의 분리도(isolation)를 나타내었다.
본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.
FM 신호 기반 PCL 시스템은 FM 송신탑에서 송신되는 신호를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 추적하는 수동형 레이더 기술로서, 송신탑에서 수신기에 LOS (line-of-sight)로 입사되는 직접경로 신호와 표적으로부터 반사된 표적반사 신호의 상호 상관 함수를 유도하여 표적의 위치를 추적한다. 하지만, 직접경로 신호와 지형 및 지표면 등에서 반사되는 간섭 신호가 표적반사 신호 획득을 위한 감시 채널에 동시에 측정되며, 이에 따라 표적의 위치를 정확하게 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 간섭 신호 제거에는 적응 필터가 효과적인 것으로 알려져 있지만, 기존 연구에서는 상호 상관 함수나 적응 필터 입출력 신호의 전력 비율로부터 간섭 신호의 제거 성능을 유도하기 때문에, 정확한 성능 분석이 어려운 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 필터 계수의 각 성분이 특정한 간섭 신호를 제거하기 위해 유도된다는 특징을 활용하여, 각 간섭 신호 제거 성능을 적응 필터 계수에 대한 함수로 정리한다. 제안한 성능 분석 방법을 기반으로 적응 필터 기법의 성능을 비교 및 분석하여, 제안한 방법이 간섭 신호 제거 성능 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.
The rice husk contains nutrients which can be easily utilized by microorganisms, and also has a water retaining ability, which played a crucial part in enabling it to become a biofilter media. In this study, we evaluated the applicability of rice husk pellet bio-scrubber as a microbiological carrier. The pelletization experiment of rice husk as a biological media was performed using PVA and EVA binder. Also, the feasibility tests of rice husk as a biological media for odor removal were carried out in order to know whether rice-husk contains useful components as a media for microbiological growth or not. Lastly, a combined test for odor gas absorption and biological oxidation was conducted using a lab scale bio-filter set-up packed with rice-husk pellets as wet-scrubber. The major components of the rice husk were carbon, hydrogen, nitrogen, and oxygen, while carbon acted as the main ingredient which comprised up to 23.00%. The C : N : P ratio was calculated as 45 : 1 : 2. Oxygen uptake rate, yield and decay rate of the rice husk eluent was calculated to be $0.0049mgO_2/L/sec$, 0.24 mgSS/mgCOD and 0.004 respectively. The most stable form of rice husk pellets was produced when the weight of the rice husk, EVAc, PVAc, and distilled water was 10 : 2 : 0.2 : 10. The prepared rice husk pellets had an apparent density of 368 g/L and a porosity of 59.00% upon filling. Dry rice husks showed high adsorption capacity for ammonia gas but low adsorption capacity for hydrogen sulfide. The bio-filter odor removal column filled with rice husk pellets showed more than 99.50% removal efficiency for NH3 and H2S gas. Through the analysis of circulation water, the prime removal mechanism is assumed to be the dissolution by water, microbial nitrification, and sulfation. Finally, it was confirmed that the microorganisms could survive well on the rice husk pellets, which provided them a stable supply of nutrients for their activity in this long-term experiment. This adequate supply of nutrients from the rice husk enabled high removal efficiency by the microorganisms.
본 논문에서는 Ka-밴드 위성중계기용 듀플렉서의 설계를 위해 모드정합법에 의해 산란행렬을 계산하여 설계한 필터의 전달특성을 분석하고, 설계 방법의 타당성 여부 검증을 위해 대칭적 유도성 아이리스 구조와 전계면 금속삽입 구조로 설계된 2개의 대역통과 필터를 자계면 T-접합에 의한 합성방법으로 Ka-밴드 위성 중계기용 듀플렉서를 설계, 제작하였다. 제작된 듀플렉서는 위성체에서 송${\cdot}$수신 필터의 개별 사용에 따른 크기 및 두께의 증가를 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 송신필터의 경우 아이리스를 도파관 자계면 외벽으로 돌출시키는 구조로 설계함으로써 필터 자체가 방열판 구실을 하여 고전력 전송에 따른 필터의 특성 변화를 최소화하였다. 또한 대부분의 도파관 필터에서 동작특성을 보정하기 위해 사용되는 미세 보정 나사의 사용을 배제함으로써 제작의 단순화와 위성중계기용으로서의 내구성과 신뢰도를 향상시켰다. 제작된 ,Ka-밴드 위성중계기용 듀플렉서는 2개의 필터(Rx : 30.485 ${\pm}$ 0.4 GHz, Tx : 20.755 ${\pm}$ 0.4 GHz) 모두 통과대역에서 1.2dB 미만의 삽입손실(insertion loss)과 15 dB 보다 좋은 반사손실(return loss) 특성을 얻었고, 송${\cdot}$수신 필터간 65 dB 이상의 분리도(isolation)를 나타내었다.
본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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