TPR-tree는 이동체의 위치 데이터에 대해 현재 및 미래 위치 질의를 지원하기 위하여 시간 함수 기반의 경계사각형(Sounding Rectangle)으로 이동체를 색인한다. 경계사각형의 각 축은 가장 빠른 속도로 이동하는 이동체의 속도 값을 이용하여 시간에 따라 확장한다. 경계사각형 영역의 확장으로 중복(overlap)이 심화되고 사장영역(dead space)이 커지는 문제가 있다. 따라서 시간이 지날수록 영역질의 시 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 시간이 지남에 따라 발생하는 노드간의 심한 중복과 사장영역을 줄이기 위해 중복이 심한 두 개의 단말노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 정책과 이동체의 삭제가 발생한 노드의 모든 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 삭제노드 강제 재삽입 정책과 삭제가 발생한 노드와 중복되는 노드들의 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 중복 노드 강제 재삽입 정책을 이용한다. 강제 합병 정책과 삭제 노드 강제 재삽입 정책, 그리고 중복 노드 강제 재삽입은 TPR-tree의 구조를 점진적으로 재구성하기 때문에 이동체의 현재 분포를 고려하여 색인 구조를 동적으로 개선하는 장점을 가진다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 허프 공간과 영상의 크기, 잡음의 정도에 따라 검출된 요소의 품질이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 두 개의 파라미터, 감쇄 파라미터(decreasing parameter)와 확장 파라미터(broadening parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다. 유도한 방법의 유효성은 서로 다른 파라미터 값을 이용한 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
학습 데이터를 구성하는 각각의 문자들에 대해 서로 다른 글자체들을 픽셀 단위로 더해서 MASK를 만들고, 해당 MASK에 속하는 픽셀값들을 세 영역으로 나눈다. 실험 데이터를 골격 형태로 수정하고, 지역 경계 연산을 사용하여 수정된 실험 데이터의 배경 중에서 문자의 골격에 인접한 배경 영역을 구분하는 경계를 만든다. 수정된 실험 데이터와 MASK들 간의 불일치 정도를 계산해서 최소값을 가지는 MASK를 찾는다. 이 MASK가 해당 실험 데이터에 대해 최종적으로 인식된 학습 데이터 문자로 선택된다. 문자의 골격과 지역 경계 연산을 사용하는 인식법은 주어진 학습 데이터에 새로운 글자체를 추가해서 학습 데이터를 쉽게 확장할 수 있으며, 구현하기가 간단하면서도 높은 문자 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.
다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.
Nwogu의 확장형 Boussinesq 방정식에 쇄파모형을 추가하였다. 입사조건으로 내부조파기법을 사용하였고 경계에는 스폰지층을 사용하였다. 수치적분은 시간에 대해 4차의 Adams 기법을 사용하였고 공간에 대한 1계 미분은 4차의 차분식을 사용하므로써 모든 차분 오차가 분산항보다 작아지도록 하였다. 면내부조파기법을 이용하여 목적파를 잘 재현할 수 있었고 스폰지층에서 파를 감쇄시키므로써 경계에서 연산영역 내부로의 재반사를 억제할 수 있었다. 천수실험을 통해 수심 변화에 따른 파고와 파장의 변화를 살펴보았고 쇄파전후의 파고 변화는 실험치와 전반적으로 일치하였지만 쇄파후의 파고는 실험치보다 큰 값을 보여주었다.
본 연구에서는 화학적으로 활성화된 에너지 물질의 경계면을 정확하게 추적하는 기법을 소해한다. 이러한 경계면 추적기법은 Level Set기반의 Ghost Fluid Concept을 이용하여 폭발과 같은 화학적 현상을 포함하는 에너지 물질의 경계면을 정확하게 파악하고, 쉽게 multi material, phase등과 같은 현상으로 확장이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 multi physics modeling을 위한 선행연구로써 basic sharp interface tracking, impact problem에 대해서 소개할 것이다.
본 연구에서는 강성기초의 동적응답을 얻기 위해서 비완화 경계조건(non-relaxed boundary condition)을 적용한 3차원 경계요소를 사용하였다. 경계요소는 장래의 비선형문제의 확장을 위해서 시간영역에서 형식화되었으며 기본해는 무한영역의 Stokes 해를 사용하였다. 본 연구는 검증되었으며 지반기초 및 임의 형상의 지하구조물외 동적응답을 얻는데 이용할 수 있다.
본 논문에서는 외부방사 문제에 널리 사용되는 음향경계 요소 법(Acoustic Boundary Element Method)을 확장하여 저주파수 대역은 기존의 방법을 이용하고 고주파수 대역에서는 경계요소의 특성길이에 의한 고주파수 상한을 극복할 수 있는 방법을 제시한다. 밴드를 대표하는 음압 레벨을 직접 계산하도록 상호상관도 가정을 통하여 간략화 하였다. 간단한 음향방사 모델인 배플이 있는 빔과 평판에 대하여 Rayleigh 적분식의 계산결과와 제안된 방법을 비교하여 적용효능성을 검토하였다. 적용을 위한 조건으로는 방사면 진동의 상호상관도가 작아야 하므로, 이를 만족시키기 위한 일반적인 조건식을 제시하여 이로부터 경계요소의 특성길이를 정하는 기준을 제시하였다.
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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