본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 블록화 현상 제거 및 화질 개선을 위한 적응적 후처리 기법에 대해 제안한다. H.264의 루프 필터는 부호화기 내부에 위치함에 따라 부호화 복잡도를 증가시키곤 블록화 현상을 완벽히 제거하지 못하며, 영상을 과도하게 열화 시킨다. 따라서 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 낮추는 동시에 고화질의 영상을 복원하기 위해 Constraint Least Squares(CLS) 기법과 투영 기법을 결합하였다. 또한 인간의 시각 시스템을 반영하기 위해 가중치 norm CLS 기법을 사용하였으며, 이를 위해 블록 경계와 블록 내부에 위치한 화소들의 위치에 따라 각기 다른 국부 분산과 라플라시안 연산자를 새롭게 정의하였다. 국부 화소들은 높은 상관관계를 갖는다는 특성을 이용하여 투영 기법을 위한 투영 집합을 정의하였다. 끝으로 0.264의 양자화 인덱스(QP)를 완화도 조절을 위해 공통적으로 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 후처리 기법이 H.264의 루프 필터보다 블록화 현상을 효과적으로 제거하는 동시에 CLS 기법보다 빠르게 수렴함을 확인할 수 있었다.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
종확산 방정식에 대한 유한차분 모형으로서, 5차의 보간다항식을 사용한 Holly-Preissmann 기법과 Generalized Crank-Nicholson 기법을 결합한 혼합모형을 개발하였다. 순간적으로 부하된 오염원의 종확산문제에 본 모형 및 특성곡선을 고려한 다른 수치기법들을 적용하여 정확해와 비교하였다. 보 모형에 의한 계산결과, Courant 수에 관계없이 수치진동이 전혀 발생하지 않았으며, 최대농도 발생지점도 정확해와 일치하였다. 모형의 적용에 있어서 시간가중치 $\theta$의 값이 작을수록 계산의 정확성이 전반적으로 향상되는 것으로 나타났으며, $\theta$의 값을 크게 할수록 최대농도값을 과대평가하는 경향을 보였다. 전반적으로 Courant 수가 작을수록 정확한 계산결과를 나타내고 있으나 그 민감도는, 특히 $\theta$의 값이 작을수록, 매우 작게 나타났다. 3차의 보간다항식을 사용하는 혼합모형 및 연산자 분리방법들과의 비교결과, 이송항이 지배적일수록 본 모형이 정확해와 가장 근사한 계산결과를 보임을 알 수 있었다.
개방형 혁신이 비즈니스 현장 및 학계의 관심을 받으면서, 개방형 혁신의 특성을 파악하고 이를 효과적으로 수행하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히 개방형 혁신의 프로세스에서 매우 중요하게 다루어져 온 기존 연구는 협력대상자를 어떻게 선정하는가 하는 문제이다. 개방형 혁신에서 협력대상자를 탐색하기 위해서는 해당 기업/기관과 협력했을 때 기업의 성과가 어느 정도로 향상되었는가를 파악하는 것이 필수적이기 때문에, 협력대상자와의 협력 이후의 성과를 보다 체계적으로 측정하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 협력대상자 탐색을 효과적으로 지원하기 위해 Balanced ScoreCard (BSC)와 Analytic Hierarchy Process (AHP) 가 결합된 평가 프로세스를 제안하고자 한다. 즉 협력대상자의 선정에 있어 협력 이후 기업의 성과를 가장 최대화할 수 있도록 협력대상자를 선정하기 위해 BSC를 활용하며, BSC 프레임워크에서 활용된 구체적 평가기준들 간의 가중치를 산정하고 실제 협력대상자를 평가하는 데 있어서는 다기준 의사결정 방법인 AHP를 활용한다.
고속 정밀 파면측정 기술은 적응광학 시스템의 성능향상에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 적응광학시스템의 하트만 센서로부터 파면정보를 고속으로 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 변형거울 및 기울기거울을 외부유입 노이즈에 강하게 제어하기 위하여 차분 신호를 구성하는 전기적인 제어 장치들을 개발하였다. 무게중심법에 기초한 파면측정 기술은 하트만 센서를 이용한 파면측정 알고리즘으로 가장 널리 사용 되어오고 있으며 좋은 측정결과를 제공해오고 있다. 본 논문에서는 하트만 센서를 이용한 점 영상에서 실제 각 점의 무게 중심위치를 예측하는 예측 가중치가 결합된 무게중심 법을 제안하였다. 제안된 고속 파면측정 알고리즘은 실험을 통해 고속의 정밀한 측정 결과를 제공함을 확인하였고 결과를 비교 분석하였다.
이 논문에서는 지리적 표현이 보강된 사회네트워크 모형을 제시하고, 이 모형을 통해 사회네트워크의 지리적 맥락을 시각화하는 3D 웹서비스를 구현한다. 이 연구에서 제안하는 사회네트워크 그래프 개선의 핵심요소는 (i) 네트워크 노드들의 상호작용 강도 및 공간적 인접성이 반영된 '지리적 가중치가 부여된 중심화 지수' 그리고 (ii) 이러한 중심화 지수를 3차원 심볼을 이용하여 표현함과 동시에 네트워크 노드들을 단계 구분도와 중첩하여 시각화하는 '지도와 결합된 사회네트워크 그래프'이다 개선된 사회네트워크 그래프는 X3D (Extensible 3D)를 이용하여 구현하였으며, 시도간 R&D 협력의 사례분석을 통해 그 적용가능성이 확인되었다. 이 논문에서 제시하는 방법론은 사회네트워크에 내재하는 공간적 집중화의 경향 등 기존의 네트워크 분석에서 간과되었던 사회네트워크의 지리적 맥락에 대한 시각적 단서를 제공한다.
이 논문에서는 블라인드 등화에서 등화기 출력 신호를 조사하여 신호 상태에 적합한 오차 신호를 동적으로 발생시키는 방식의 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 방식에서는 단일 모듈러스와 다중 모듈러스를 사용하여 각각 등화 초기와 정상상태에서 효과적인 오차 신호를 추정하고, 두 추정 오차로부터 새로운 오차 신호를 생성한다. 이때 두 오차 신호를 가중 결합하여 새로운 오차 신호를 발생시키고 이를 이용하여 등화기를 갱신하는 1-등화기 구조와, 두 오차 신호의 가중치에 따라 두 등화기를 각각 갱신하는 2-등화기 구조를 구현하고 성능을 비교하였다. 제안 방식에서는 초기 수렴 이전과 이후에서 각각 적합한 오차 신호를 생성함에 따라 등화기 갱신이 효과적으로 이루어짐을 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 직사각형 마이크로스트립 패치들로 구성된 테이퍼형 단일 배열 안테나를 사용하여, 모노 펄스 레이더 센서 시스템에서 요구되는 합 및 차 패턴을 동시에 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 부엽 레벨(SLL) 제어 기법을 사용하여 모노 펄스 동작에 적용되는 기본 배열 계수 패턴과 해당 전압 가중치들을 합성하고, 이 가중치들로부터 패치들의 폭들을 결정하였다. 그리고 양 방향 직렬 급전 방식을 적용하고, 패치들 간의 연결선 길이들을 적절히 조절함으로써, 이 단일 배열 안테나는 위상 변위된 두 개의 빔을 형성하며, 이들은 $180^{\circ}$ 하이브리드 결합기의 역상 및 동위상 포트에서 각각 합 및 차 패턴을 합성시킨다. 9.5 GHz에서 설계한 구조에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과를 서로 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 보였다.
3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.
일반적으로 저니키 모멘트 값을 이용한 매칭 시에는 외접원 안에 속하는 이미지 정보를 Zernike 기저함수로 투영시켜 얻은 모멘트 값을 이용하여 매칭에 사용한다. 하지만 손 이미지의 특성상 무게중심 부근에 중복되는 정보가 많이 포함되는데 이로 인해 변별력이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한 중복되는 정보를 제외한 이미지 정보들 중에서 특정 영역에 있는 정보들은 손의 모양정보를 구분하는데 변별력을 높여줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중복되는 정보를 제거하는 R1 링 마스크를 통해 얻은 이미지와 변별력을 높여 줄 수 있는 정보에 가중치를 부여하는 R2 링 마스크를 통해 얻은 이미지를 결합하여 R3 링 마스크를 설계한다. R3 링 마스크를 이용하여 얻은 모멘트들을 주성분분석(PCA)을 통해 차원을 축소함으로써 매칭량을 감소시킨다. 제안한 방법의 우수성을 확인하기 위해 7가지 손 모양을 다른 방법과 비교실험 하였으며, 그 결과 우수성을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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