금강하구 연안역에서 고주파 레이더를 사용하여 2008년 12월부터 2009년 2월까지 표층류를 관측하였는데, 관측된 표층류 자료는 전파의 간섭과 기상 상황에 따라 일시적으로 관측이 이루어지지 않는 구역들이 있었다. 관측된 구역의 자료를 보충하기 위하여 최적보간 과정을 개발하여 적용하였다. 금강하구 연안역에서 표층류의 공간적 상관성의 특성을 조사하고 최적보간법을 이용하여 공간적 결측 구역을 보충하였으며, 보간된 표층류의 시공간적 분포와 산출유속 오차 패턴을 조사하였다. 연구해역 표층 순환에서 조류가 우세하므로 연안역 관측 지점들 사이의 표층해류간 상관계수가 0.7 이상이었다. 원 자료를 보간하기 위해 관측 자료공분산(C), 지역화한 공간평균 공분산($C^G_{sm}$), 지수함수를 이용한 맞춤 평균공분산($C_{ft}$)을 사용하였다. 최적보간이 결측 구간을 채우고, 관측 자료의 시계열 중에서 뾰족하게 튀어나온 비정상적인 자료 부분을 억제하였으며, 그 결과 보간한 유속 자료의 분산은 원 자료의 분산보다 작았다. 공간적 자료획득률이 70% 이상(이하)일 때, $C^G_{sm}$ ($C_{ft}$)를 이용하면 C를 이용한 경우에 비해 보간 오차가 상대적으로 작았다.
본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
산포된 자료 보간을 응용하는 분야에는 모델링, 자연현상 가시화 등을 비롯하여 여러 가지를 들 수 있다. 사면체 분할은 사차원적 공간 형성을 위한 전 처리 단계 중의 하나이다. 본 논문은 다양한 사면체 분할법인, Delaunay, least squares fitting, gradient difference, 와 jump in normal direction derivatives 들을 논의하였다. 본 논문은 사면체 영역을 가시화 함으로써, 사면체 분할법들을 구별시키고, 사면체 영역을 바탕으로 보간된 공간상의 등사치를 수치적 뿐만 아니라 시각적으로 가시화 하여 그 정확도를 비교 분석할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
다수의 서로 다른 해상도의 자료를 병합(Merge)하는 것은 강수 자료 사용에 중요한 절차 중 하나이다. 강수 자료는 다수의 소스(관측소, 레이더, 위성 등)에서 관측 자료를 제공한다. 연구자들은 각 원본 자료의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위해 다중소스 기반의 재분석 강수 자료를 제작하여 사용하고 있다. 기존의 방법은 자료를 병합하기 위해 서로 다른 공간적 특성을 갖는 자료들을 공간적으로 동일한 위치로 보간(Interpolation) 하는 과정이 필요하다. 하지만 보간 절차는 원본자료에 인위적인 변형을 주기 때문에 많은 오차(Error)를 발생시키는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 병합 과정에서 보간 절차를 제외하고 원본 해상도 자료를 그대로 입력하기 위해 머신 러닝 방법의 하나인 Super resolution convolutional neural network(SRCNN)에 기반한 병합 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원본 자료의 영향을 모델이 직접 취사선택하여 최종 자료에 도달하기 때문에 병합 과정의 오류를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
연안수질의 시공간적 분포특성을 살펴보기 위하여 1997년부터 2004년 사이에 우리나라 연안해역에서 측정된 수질자료(chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature)에 대해 GIS 공간분석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 수질자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 간의 수집은 고정관측 위치에서만 수행된다. 따라서 공간적으로 연속적으로 존재하는 연안수질의 분포 특성을 파악하기 위해서는 미관측 지점의 값을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 공간분석 기법인 IDW를 연안수질 측정자료에 적용하였으며, IDW 기법의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 IDW 공간보간을 적용한 후, 전국 연안을 46개 구간으로 구분하여 각 구간의 수질특성을 GIS 시각화 기법을 이용하여 분석하였다. 적용결과 공간보간 및 GIS 기법이 다년간 광범위한 범위에서 수집된 수질 자료로부터 시공간적 분포 특성을 파악하는데 유용함을 확인할 수 있었다.
지난 2017년 포항 지진에 의해 액상화가 관측됨에 따라 액상화 피해를 예측하는 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상은 지반이 전단 강도를 상실하는 현상을 말하며 상부 구조물이 가라앉는 피해가 발생하게 된다. 이에 대한 대비책으로써 액상화 가능지수(Liquefaction Potential Index, LPI)를 활용하여 액상화 피해 규모를 파악하는 연구가 수행되어 왔으나 국내의 연구 사례 또한 충분하지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 공간보간 대상에 따른 액상화 재해도 및 액상화 가능지수를 결정하는 지반정보에 따른 액상화 재해도를 작성하고 각 재해도의 정밀도를 비교하여 액상화 재해도의 정밀도를 향상시키는 방안을 제안하고자 하였다. 그 결과, 공간보간의 대상을 LPI 결정에 활용되는 지반정보로 하는 것이 LPI값 자체를 공간보간 하는 경우에 비해 높은 정밀도를 보이는 것으로 나타났다.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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