본 논문은 영상에서 등광도선 정보를 사용한 상표 및 자막영역의 원영상 복원 방법을 제안한다. 제안한 방법은 유사한 밝기값을 가진 픽셀들을 연결한 등광도선을 영상복원을 위한 정칙화 연산자로 사용하고, 이 정칙화 연산자를 가진 비용 함수를 유전자 알고리즘을 사용하여 최소화하는 픽셀값을 추정하여 영상을 복원한다. 제안한 방법을 영상에 포함된 상표 및 자막영역과 노이즈를 제거하고 원영상으로 복원하는데 적용한 결과, 정칙화 이론에서 사용하는 Laplacian과 같은 미분 연산자보다 등광도선 연산자가 ISNR의 향상과 복원효과가 뛰어남을 알 수 있다.
실제 이미지에서 에지의 속성을 찾아내고 그 정확한 위치를 지정하기 위하여 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 "적응성 방향 미분"(Adaptive Directional Derivative, ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 적용할 수 있는 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 이미 제안한 적응성 방향 미분을 이용한 에지 검출 시스템을 현재 에지 검출을 위해 보편적으로 사용되고 있는 Canny 알고리듬과의 성능평가를 실험을 통해 보여준다.
본 논문에서는 Mathematical Markup Language(MathML) 형식으로 작성된 수학식 분류를 위해 필요한 자질과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 이것은 MathML 형식의 수학식을 분석하기 위한 전처리 작업으로, 연산자의 모호성을 해소하기 위한 가장 기본적인 단계에 해당한다고 볼 수 있다. 실험에 사용되는 기본자질(Baseline)은 MathML 태그 정보와 연산자이고, 여기에 다른 자질들을 추가하며 가장 높은 분류 성능을 가지는 자질을 찾는 방식으로 진행하였다. 학습은 지지벡터기기(Support Vector Machine: SVM)를 사용하였고 분류하고자 하는 단원은 '수학의 정석' 책을 토대로 총 12개(집합, 명제, 미분, 적분 등)로 나누었다. 실험을 통해 MathML 문서 안에서 가장 유용한 자질이 '식별자&연산자 바이그램'인 것을 알 수 있었고, 여러 가지 자질들을 조합하여 수학식을 분류한 결과 92.5%의 성능으로 분류하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 최소모델영역 연산자를 MT(magnetotelluric) 2차원 역산 알고리듬에 적용하여 역산 해의 대비를 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 creeping법에 기초한 최소자승 역산에 최소모델영역 연산자를 수치적으로 유도하여 알고리듬을 구현하였으며, 공간함수로서의 평활화 상수를 도입한 ACB (Active Constraint Balancing) 법을 동시에 적용하여 최소모델영역 연산자를 이용할 때 단점으로 지적되었던 역산 해의 안정성을 향상시켰다. 고립된 단일 이상체 모델에 대한 수치실험을 통하여 MT 역산에 있어서 최소영역 연산자의 효과를 기존의 2차 미분연산자와 비교 분석하여 MT 역산에서의 특징을 고찰하였다. 또한 다중 이상체 모델에 대한 실험을 통하여 Occam 역산과 비교하여 최소모델영역 연산자를 이용한 역산 해의 특징을 비교 분석하였으며 현장 자료에의 적용을 통하여 그 적용성을 살펴보았다.
프랙탈 이송확산방정식은 정수 차수의 미분연산자로 구성된 고전적인 이송확산방정식과 비교하여 프랙탈 차수의 미분연산자로 구성된 보다 상위개념의 방정식으로써 정의된다. 지금까지의 프랙탈 이송확산방정식은 추계학적인 기법을 동원하여 푸리에-라플라스 공간에서 주로 해석되었으나, 본 연구에서는 실제 공간에서 유한차분개념을 도입하여 보다 직접적으로 하천에서의 오염물 이송확산에 관한 지배방정식을 유도하였다. 이러한 개념의 유도방법은 프랙탈 차수 및 관련 확산계수의 물리적인 추정에 관한 실마리를 제공할 수 있다. 고전적인 이송확산방정식과는 달리 프랙탈 이송확산방정식은 실제 하천에서 관측되는 오염물의 시간-농도 분포곡선의 왜곡현상과 분포곡선의 전후방부 농도를 보다 실제에 가깝게 모의할 수 있을 것으로 기대되어진다.
실제 이미지에서 에지의 속성을 찾아내고 그 정확한 위치를 지정하기 위하여 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 "적응성 방향 미분"(Adaptive Directional Derivative, ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 적용할 수 있는 알고리듬이 개발되었다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 의한 에지 검출 시스템을 개발하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.
본 논문에서는 Mathematica를 자바 언어로 연결하는 J/Link를 이용하여 웹기반 환경에서 미적분 문제의 해를 단계별로 제시하는 모듈을 소개하였다. 이 모듈은 중하위 수준의 학생들에게 미분 문제의 해를 단계별로 제시함으로써 문제해결의 과정을 단계별로 연습할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 또한, 학생들에게 미분 연산자를 적용할 함수와 미분된 결과 함수에 대한 그래픽 결과를 보여줌으로써 미적분 개념에 대한 이해의 폭을 넓히는 효과를 노렸다. 수학 전문가시스템인 Mathematica는 미분 문제의 해결 과정을 단계별로 제시함으로써 수학 지식을 체계적으로 제공하는 기반을 마련하고 있으며, 수학 학습용 튜토리얼 또는 CMI로 연계될 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 또한 이 시스템은 FrontEnd에서 처리되는 수식 폰트를 자바서브릿에서 처리함으로써 웹환경에서 수식 기호를 우회적으로 구현하는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 준최적 계단 에지 검출기로 알려진 1차 미분 가우스 연산자(DroG)의 등가형으로 2개의 가우스 여파기를 합성한 새로운 에지 검출 연산자를 제안하였다. 이 에지 검출기는 성능면(신호대 잡음비,에지위치와 다중에지 발생률)에서 DroG와 거의 대등함을 보였다. 또한, 이 에지 검출기는 DroG와 LoG(Laplscian of Gaussian)시스템에서 공통으로 2차원 저역 여파기를 사용하기 때문에, 기존의 DroG시스템 연산량의 절반 정도로 계산량을 줄일 수 있었다.
본 논문은 총 변화량 최소화와 같은 편 미분방정식을 기본으로 한 영상 복원에 제기된 이슈에 관련된다. 총 변화량 최소화방법과 같은 평활화 연산자의 과도한 분산과 계단화와 같은 문제점들에 대하여 특별히 연구한다. 계단화와 과도한 분산을 방지하기 위하여 대수시스템에서의 축척과 비 오목형 최소화 기법이 각각 고려된다. 더군다나 에지를 좀더 잘 보존하기 위한 다양한 제약 매개변수가 소개된다. 제안된 알고리즘이 소음제거에 있어서 효율적이고 합리적임이 수학적으로 증명되며 다양한 실험 결과가 보여진다.
영상에서 Edge는 영역의 경계를 표현하며. 특징으로는 픽셀 밝기의 불연속점을 나타낸다. 이러한 Edge를 찾아내는 Edge detection은 설러 가지 영상 처리 기법에서 유용하게 사용되고 있다. 현재까지 많은 알고리즘들이 제안되었으며. 이 논문에서는 이러한 알고리즘들에 대한 장단점을 파악하고, 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt. Roberts. Laplacian, 그리고 Canny 마스크를 이용한 윤곽선 검출방법과 Discrete Sing에ar Convolution (DSC) 알고리즘을 이용한 윤곽선 검출방법을 백색 가우시안 잡음 환경과 비 잡음 환경에서 비교해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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