다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.
통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
Terrain height variance spectra for the Korean mountain region are calculated in order to determine an adequate grid size required to resolve terrain forcing on mesoscale model simulation. One-dimensional spectral analysis is applied to specifically the central-eastern part of the Korean mountain region, where topographical-scale forcing has an important effect on mesoscale atmospheric flow. It is found that the terrain height variance spectra in this mountain region has a wavelength dependence with the power law exponents of 1.5 at the wavelength near 30 km, but this dependence is steeply changed to 2.5 at the wavelength less than 30 km. For the adequate horizontal grid size selection on mesoscale simulation two-dimensional terrain height spectral analysis is also performed. There is no directionality within 50% of spectral energy region, so one-dimensional spectral analysis can be reasonably applied to the Korea Peninsula. According to the spectral analysis of terrain height variance, the finer grid size which is higher than 6 km is required to resolve a 90% of terrain variance in this region. Numerical simulation using WRF (Weather Research and Forecasting Model) was performed to evaluate the effect of different terrain resolution in accordance with the result of spectral analysis. The simulated results were quantitatively compared to observations and there was a significant improvement in the wind prediction across the mountain region as the grid space decreased from 18 km to 2 km. The results will provide useful guidance of grid size selection on mesoscale topographical simulation over the Korean mountain region.
진공자외선 파장영역에서 광학부품의 분광특성을 측정할 수 있는 중수소광원과 진공단색화장치, 시료챔버 및 광 검출기 구조의 진공자외선 분광반사율계를 제작하였다. 제작된 진공자외선 분광반사율계는 115nm∼330 nm의 분광영역에서 약 3.0${\times}$$10^{-4}$ Pa의 기압에서 작동하였다. 253.652 nm와 184.95 nm의 수은 선스펙트럼으로 진공단색화장치의 파장을 교정하여 그 분해능이 0.012 nm이고, 파장정확도가 $\pm$0.03 nm 임을 확인하였다. 중수소 광원을 이용하여 115 nm∼230 nm 파장대역의 진공자외선 영역에서 여러 가지 광학부품들에 이용되고 있는 재료(MgF$_2$, CaF$_2$, BaF$_2$, SiO$_2$, Sapphire)들의 분광투과율과 반사율을 측정하였다.
This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Comparison between images (acquired on Oct. and Nov., 2013) predicted and ground reference chlorophyll-a concentration showed significant performance statistically with determination coefficients of 0.49 and 0.51, respectively. Two band (Red-RE) model for the October and November 2013 RapidEye images showed low performance with coefficient of determinations ($R^2$) of 0.26 and 0.16, respectively. Also Three band (Red-RE-NIR) model showed different performance with $R^2$ of 0.016 and 0.304, respectively. SMA derived Chlorophyll-a concentrations showed relatively higher accuracy than band ratio models based values. SMA was the most appropriate method to calculate Chlorophyll-a concentration using images which were acquired on period of low Chlorophyll-a concentrations. The results of SMA for multi-temporal imagery showed low performance because of the spatio-temporal variation of each end members. This approach provides the potential of providing a cost effective method of monitoring river water quality and management using multi-spectral imagery. In addition, the calculated Chlorophyll-a concentrations using multi-spectral RapidEye imagery can be applied to water quality modeling, enhancing the predicting accuracy.
Ground Motion Prediction Equations (GMPEs) are essential tools in seismic hazard analysis. With the introduction of probabilistic approaches for the estimation of seismic response of structures, also known as, performance based earthquake engineering framework; new tasks are defined for response spectrum such as the reference criterion for effective structure-specific selection of ground motions for nonlinear time history analysis. One of the recent efforts to introduce a high quality databank of ground motions besides the corresponding selection scheme based on the broadband spectral consistency is the development of SIMBAD (Selected Input Motions for displacement-Based Assessment and Design), which is designed to improve the reliability of spectral values at all natural periods by removing noise with modern proposed approaches. In this paper, a new global GMPE is proposed by using selected ground motions from SIMBAD to improve the reliability of computed spectral shape indicators. To determine regression coefficients, 204 pairs of horizontal components from 35 earthquakes with magnitude ranging from Mw 5 to Mw 7.1 and epicentral distances lower than 40 km selected from SIMBAD are used. The proposed equation is compared with similar models both qualitatively and quantitatively. After the verification of model by several goodness-of-fit measures, the epsilon values as the spectral shape indicator are computed and the validity of available prediction equations for correlation of the pairs of epsilon values is examined. General consistency between predictions by new model and others, especially, in short periods is confirmed, while, at longer periods, there are meaningful differences between normalized residuals and correlation coefficients between pairs of them estimated by new model and those are computed by other empirical equations. A simple collapse assessment example indicate possible improvement in the correlation between collapse capacity and spectral shape indicators (${\varepsilon}$) up to 20% by selection of a more applicable GMPE for calculation of ${\varepsilon}$.
하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 토지피복 분류를 정확히 수행하기 위해서는 전처리 작업으로서 대기보정을 거쳐야 한다. 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대하여 대기보정을 실시하고 대기보정 유 무에 따른 해수, 갯벌, 식생, 아스팔트, 콘크리트 등의 토지피복 항목별 분광반사율 특성을 비교하여 대기보정의 뚜렷한 효과를 확인할 수 있었다. 대기보정 후의 영상에 대하여 최대우도법, 분광각맵퍼법 등의 화소기반 감독분류기법으로 각각 토지피복 분류를 행하고 그 결과를 비교하였다. 분광각맵퍼법의 경우 임계각 $0.4^{\circ}$에서 노이즈를 최소화하면서 해수영역을 가장 양호하게 분류해 낼 수 있었다. 같은 개체라도 다양한 분광특성을 나타내는 하이퍼스펙트럴 영상의 경우 연안지역에서는 종래의 화소기반 분류기법보다는 축척, 분광 정보, 형태, 결 등을 종합적으로 고려하는 객체기반 분류기법이 더 우월할 것으로 사료된다.
일반적으로 고음질 오디오 부호화 방법은 전통적인 데이터 압축 기법과 인간의청각 모델을 결합한 구조를 갖고 있다. 고음질 오디오 부호화에 사용되는 주요한 청각 특성은 주파수 영역에서의 마스킹 현상이므로 서브밴드 부호화나 변환 부호화와 같은 주파수 영역 방법들이 널리 사용된다[1][2]. 그러나 지금까지의 고음질 오디오 부호화에서 시간 영역 마스킹과 시간 영역 중복성을 제거하는 방법은 적용되지 않았다. 본 논문에서 제안한 오디오 데이터 압축 방법은 시간 및 주파수 영역에서 통계적, 지각적 중복성을 제거한다. 주파수 영역으로 변환된 오디오 신호는 6프레임으로 구성된 패킷으로 나뉘어진다. 한 패킷은 1536 샘플 ($256{\times}6$)로 되어 있으며 패킷 내에서의 중복성은 시간 및 주파수 영역에서 존재한다. 각 패킷에서 두 중복성이 동시에 제거되어진다. 심리음향 모델에 있어서도 세밀한 주파수 마스킹과 함께 시간 영역 마스킹을 고려하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 향상되었다. 양자화를 위해서 각 패킷은 비선형적인 임계 대역과 시간적인 청각 특성을 반영할 수 있도록 설계된 부블럭으로 분할되었다. 따라서 낮은 비트율에서 고음질의 복원음을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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