디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
파노라마 영상은 여러 장의 겹쳐지는 영상을 하나의 큰 영상으로 병합하여 만들어진다. 그 방법에는 크게 특징 기반 방법과 직접 방법으로서 두 종류가 있으며, 특징 기반 방법은 직접 방법에 비해 처리 속도가 빠른 장점이 있다. 그러나 모바일 단말기와 같은 처리속도가 환경에서 구현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 고속 파노라마 생성 방법을 제안하였다. 이 방법은 촬영 장면 가이더를 적용함으로써 정합 파라미터의 개수를 줄여 정합 속도를 크게 향상시켰다. 또한, 적은 수의 파라미터 사용에 따른 정합 오차를 줄이기 위해 국소 정합법을 추가로 적용하였다. 실험에서, $320{\times}240$ 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 약 0.16초의 처리속도로 기존의 특징 기반 방법보다 97.2%의 처리 속도면에서 큰 개선을 보였다.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
타이태늄은 뛰어난 생체적합성과 적절한 물리적 성질을 바탕으로 치과 및 정형외과 영역의 매식재로 널리사용되어져 왔으며, 골과 매식재 사이의 골 융합 정도를 증가시킬 목적으로 물리, 화학적인 방법을 이용한 타이태늄의 표면처리에 관한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 최근에는 부착단백질 또는 성장인자를 이용한 생체재료의 표면개질을 통하여 조직적합성 및 치유 능의 개선을 위한 시도들이 있어왔다. Fibronectin(FN)은 주요 세포외기질중의 하나로 생체 내 널리 분포하여 세포의 부착, 이동 및 증식에 관여하는 거대 당단백으로, RGD및 PHSRN 펩타이드 서열이 세포의 인테그린과 결합하여 세포의 활성을 조절하는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 FN으로 처리된 타이태늄이 조골세포의 부착, 증식 및 분화에 미치는 영향과 이에 따른 석회화 정도에 미치는 영향을 관찰하여 부착분자를 이용한 타이태늄 표면개질의 효과를 규명하고자 하였다. 상업용 순수 타이태늄을 gold thiol법을 이용하여 표면처리 후, 혈장 FN(plasma FN, pFN)과 유전자재조합법을 이용하여 얻은 FN조각(FN type III 7-10, FNIII 7-10)을 피복한 시편을 실험군으로, 아무런 처리를 하지 않은것(smooth surface, SS)과 산 부식(Sandblasted and acid etched, SLA)처리된것을 대조군으로 이용하였다. 배양된 조골세포주(MC3T3-E1)를 사용하여 타이태늄 표면 처리에 따른 세포의 증식, 형태변화, 알칼리성 인산분해효소(ALPase) 생산 및 세포면역형광법을 이용한 분화정도를 시간 경과에 따라 관찰하였다. 조골세포증식의 경우 FNIII 7-10 처리군에서 pFN 처리군 및 대조군에 비해 시간경과에 따라 유의성있는 세포수의 증식이 관찰되었으며(p<0.05), ALPase 생성의 경우에도 FNIII 7-10 처리 군에서 아무 처리도 하지 않은 군에 비해 유의성 있게 높은 효소의 생성이 관찰되었다(p<0.05). 주사전자현미경을 이용한 세포의 형태관찰결과 아무 처리도 하지 않은 군에서는 마름모형태를 나타내었으며, 산 부식 처리된 군에서는 세포가 가시모양의 형태를 보인 반면 FN으로 처리된 두 군에서는 세포의 부착 및 펴짐이 매우 발달되어 있는 모습이 관찰되었다. 세포의 분화정도를 관찰하기 위하여 국소부착키나제(focal adhesion kinase, FAK), 및 actin stress fiber의 분포양상을 세포면역형광법을 이용하여 관찰한 결과 FN으로 표면처리된 두 군에서 아무런 처리도 하지않은 군 및 산 부식처리 한 군에 비해 프라크의 발현이 높게 나타났으며 잘 발달된 actin stress fiber의 소견을 나타내었다. 이 실험의 결과들은 gold thiol 법을 이용한 표면처리 후 FN부착을 통한 타이태늄의 표면개질이 조골세포의 부착, 증식 및 분화에 중요한 역할을 담당하여 석회화 정도를 촉진시키는 것을 보여주었으며, 이런 결과들은 더 짧은 FN조각을 이용한 다른 생체재료의 표면개질에 폭 넓게 응용할 수 있으리라 생각된다.
정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.
레이저광이 가지는 지향성, 단색성, 공간적 집속성 등의 성질을 이용하는 각종 측정장치는 광섬 유의 발달과 새로운 신호처리계의 개발로 그 적용 범위가 점점 확대되고 있다. 레이저 도플러 신호의 위상차를 이용하여 운동상태의 입자의 크기와 속도를 동시에 측정할 수 있는 측정장치가 80년대에 실용화되어 캐비테이션, 분무노즐, 기름버너, 엔진연소 등 많은 분야에서 다양하게 사 용되고 있다. 이 측정방법은 Durst와 Zare에 의해 도플러 신호의 위상과 입자의 크기는 선형적인 함수 관계가 있음이 밝혀진 이래, Bachalo, Buchhave, Knuhfsen과 Olldag 등에 의해 급속히 발 전되었다. 현재 국내에도 덴마크의 단텍사, 미국의 에어로메트릭스사 등에서 개발한 장비가 3-4 기관에서 사용되고 있다. 이 글에서는 위상도플러법에 의한 입자의 크기측정에 관한 기초 이론을 참고문헌을 인용하여 설명하고, 단텍사에서 개발한 위상도플러 측정장치인 입자운동 해석장치 (PDA)를 사용하여 본 연구실에서 실험한 버너용 압력분사식 노즐에서 분사된 액적들의 국소부분 거동에 대해 소개하기로 한다.
함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
기존의 많은 논문에서는 병렬휴리스틱법(Parallel Heuristics) 또는 몇 개의 휴리스틱법을 결합하는 하이브리드 시스템(Hybrid system)이 보다 양질의 탐색 결과를 얻을 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 단일 프로세스를 가진 범용 컴퓨터상에서의 병렬화와 하이브리드화는 지나치게 많은 탐색시간을 요구한다. 이러한 경우 탐색의 고속화를 위해서는 탐색법간의 보다 적절한 결합법이 요구된다. 이를 위한 방법론으로서 병렬프리스틱법의 고속화모델(Fast Model of Parallel Heuristics : FMPH)을 제안하고 있다. 유전적 알고리즘(Genetic algorithms)의 섬모델(Island Model)에 의거, 다양한 탐색 공간에서 선택된 우수한 엘리트해에 대해서만 선택적으로 국소탐색(local search)의 능력이 뛰어난 타부 탐색법을 도입한다. 본 논문에서는 NP-hard문제 중에서도 가장 어려운 문제로 평가되는 잡숍 스케쥴링 문제(Job-Shop scheduling Problem)에 대해 적용한 병렬프리스틱법의 고속화 모델을 소개하며 모델의 범용성을 입증하기 위해 유명한 벤치마크 문제에 적용하여 얻은 뛰어난 결과를 보고한다.
본 논문에서는 블럭정렬과 선두 이동법에 의해 처리된 계열을 VF(Variable to Fixed)형 산술부호로 압축하는 방법을 제시한다. 길이 N으로 분해된 부분열을 1기호씩 순회시킨 후 사전식 순서로 정렬한다. 순회정렬된 부분열은 국소적으로 유사기호가 밀 집되기 때문에 이 성질을 활용하기 위하여 선두 이동법을 적용한다. 이와 같이 전처리 된 계열에 대해 오류전파를 1 부호어 이내로 제한할 수 있는 VF형 산술부호 로 엔트 로피 부호화한다. VF형 산술부호의 효율은 고정 크기의 부호어 집합을 어떻게 분할하 는가가 관건이다. 제안하는 VFAC(VF Arithmetic Code)는 새로 설정되는 정보원 기호에 대하여 완전분할을 이루게 하고, 반복적인 그레이 변환을 이용하여 발생기호의 확률을 효과적으로 나타낸다. 제안 방식의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 엔트로피, 압 축율 및 처리속도의 측면에서 기존의 방식과 비교 분석한다.
본 논문에서는 공액기울기법과 터널링 시스템을 조합사용하여 신경망의 학습성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 빠른 수렴속도의 학습을 위하여 공액 기울기법에 기초한 후향전파 알고리즘을 사용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 다른 연결가중치의 설정을 위해 동적터널링 시스템에 기초한 후향전파 알고리즘을 조합한 학습 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법을 패리티 검사 및 패턴분류 문제에 각각 적용하여 기존의 기울기 하강법에 기초한 후향전파 알고리즘 및 기울기 하강법과 동적터널링 시스템을 조합한 후향전파 알고리즘방법의 결과와 비교 고찰하여 제안된 방법이 다른 방법들 보다 학습성능에서 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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