연결 정보가 없는 포인트 데이타가 주어졌을 때, 본 논문은 MLS(moving least-squares) 근사화 기법을 이용하여 포인트 데이타에 대해 근사화된 표면을 생성한다. 근사화된 표면에서의 각 포인트에 대해 지역적인 곡률과 곡률 미분 값을 측정 한 후, 딜러니 삼각화(Delaunay tessellation)를 통해 이웃간의 정보를 생성하게 되고, 연결된 포인트들 간의 제로-클로싱(zero-crossing)을 측정하여 특징 포인트들을 추출하고, 곡률 방향으로 추출 된 포인트들을 연결한다. 본 방법은 기존의 메쉬 데이타에서 특징 선을 찾는 방법과 비슷한 복잡도를 갖는다. 몇 개의 포인트-샘플 된 모델에 대해 특징 선 추출을 수행하며, 곡률의 크기에 따라 특징선의 두께를 조절하고 포인트-스플릿팅 방법에 의해 렌더링 한다.
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 근사화를 위한 새로운 정점 선택 방법을 제안한다. 제안 방법은 전체 윤곽선을 부분 윤곽선으로 분할하고, 분할된 각 부분 윤곽선을 가변적 정확도에 따라 적응적으로 근사화한다. 근사화 정확도는 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도에 의해 결정된다. 이때 근사화 오차 영역에서 발생하는 밝기 왜곡을 고려하여 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도를 결정함으로써, 같은 윤곽선 데이터 량으로 보다 높은 재생영상의 화질 향상을 이룰 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로 영역간 대조와 최대허용오차($d_{max}$)와의 관계식을 유도하고, 이 식을 이용한 적응적 정점 선택 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법이 영상 부호화의 측면에서 기존 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 MPEG가 비디오 스트림의 형상 정보를 클러스터링 하여 VO(Visual Object)의 동작을 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG-4 비트 스트림의 디코딩 없이 형상 정보를 근사화 한다. 그리고 사용자가 입력한 질의 VOP(Video Object Plane)와 VO의 각 VOP와의 NMHD(Normalized Mean Hausdorff Distance)를 구한 후 클러스터링을 수행하여 키 영역을 분리해낸다. 클러스터링에 의해 시간적으로 분리된 영역의 지속성을 고려하여 Rank를 매김으로써 사용자가 원하는 수의 키 VOP를 선택할 수 있게 한다. 제안하는 방법은 클러스터링을 사용함으로써 키 VOP를 선정하였으며, Rank와 질의 VOP를 사용하여 사용자와의 상호작용이 가능하다.
본 논문에서는 격자구조의 유전체에 수직으로 입사된 전자기파의 산란, 투과 특성을 얇은 위상 막 근사화 이론을 이용하여 분석하였다. 위상 막 근사화 이론은 격자구조가 입사되는 전자기파의 위상 변화만을 주는 것으로 간주하는 것으로 이를 이용하여 격자구조를 통과한 직후인 근거리 필드 분포를 TE 모드에서 계산하였다. 기존의 제시된 이론에 비해 비교적 간단하고 빠르게 산란 필드를 분석할 수 있다.
본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.
지능형 디지털 재설계 기법의 중요한 가정은 퍼지 IF-THEN 규칙의 발화도가 샘플링 구간에서 샘플링 순간의 값으로 근사화 된다는 점이다. 본 논문은 퍼지 IF-THEN 규칙 발화도의 근사화 가정을 배제한 경우에 대하여 기존의 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 재설계된 디지털 제어기의 안정화 가능성을 조사한다.
본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.
본 연구는 B-스플라인 하이퍼볼륨을 사용하여 주어진 비정렬 데이터를 근사화하는 데이터 근사기법에 관한 것이다. 개발 구현을 위한 B-스플라인 하이퍼볼륨의 자료 구조가 기술되며 해당 메모리 크기의 측정을 통해 간결한 표현 모델임을 보인다. 제안하는 근사 기법은 두 가지 알고리즘으로 구성된다. 하나는 B-스플라인 하이퍼볼륨의 절점 벡터 결정에 관한 것이고, 다른 하나는 조정점 결정에 관한 것으로 최소자승 최소화 문제의 해를 구함으로써 얻게 된다. 여기서 구한 해는 데이터 복잡성에 의존하지 않는다. 본 연구 방식은 다양한 형태의 데이터 분포를 가지고 근사 정밀도, 메모리 사용량, 계산 시간 등의 근사화 성능(수준)을 평가한다. 더불어 기존 방법과의 비교를 통해 유용성을 보이며, 비구속 최적화 예제를 통하여 다양한 응용 분야로의 가능성을 보여준다.
평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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