지난 30여년간 지오텍스타일은 토목분야의 건설현장에서 필터 및 배수기능을 위한 효과적인 재료로 활용되어 왔으며, 최근에는 다양한 환경 분야에서도 그 활용이 증가되고 있다. 지오텍스타일 튜브공법은 지오텍스타일의 필터 및 배수기능을 복합적으로 활용하는 공법으로 과거의 모래주머니, 훼브릭 폼, 게비언 등의 개념에서 최근 수리학적 채움기법을 적용하여 해안침식방지 구조물, 슬러지의 탈수, 오염물질의 격리처리 구조물 등의 신구조물 공법으로 자리매김 하고 있다. 본 연구에서는 지오텍스타일 튜브와 지반재료와의 복합구조물의 거동 및 설계인자에 대하여 2차원 한계평형 및 평면변형 해석방법을 통하여 분석하였다. 2차원 한계평형이론을 통하여 설계영향인자 및 현장여건에 따른 지오텍스타일 튜브 복합 구조물의 지반공학적 안정성을 분석하였으며, 지오텍스타일 튜브 전용해석 프로그램인 GeoCoPS를 이용한 2차원 평면변형 해석에서는 지오텍스타일 튜브 구조물의 설계 및 시공기법에 대하여 검토하였다. 2차원 한계평형해석 및 평면변형해석 방법을 통한 분석결과, 세가지 형태의 지오텍스타일 튜브구조물 모두 안정성을 확보하고 있으며, 지오텍스타일의 소요인장강도는 151kN/m, 펌핑압은 최대 22.7kN/m로 도출되었다.
토목공사의 시공기술과 밀접한 관계를 가지는 토목용 섬유제품인 지오텍스타일은 모래, 흙, 자갈 등의 환경에 노출되는 고분자 재료이다. 이것은 수분차단을 제외한 분리, 보강, 여과, 배수 등의 기능을 가지며 현재 제방공사, 해안 하천의 호안공사, 간척공사 또는 도로, 철도 노상 안정 등의 분야에 광범위하게 이용되고 있다. 방조제의 최종 끝막이 단면은 대규모 사석과 돌망태 등을 이용하여 일차적으로 바다를 막아 해수를 차단하기 때문에 해수의 유입을 차단하여 유속이 저감되기는 하나, 구성 재료가 불규칙하고 간극이 크기 때문에 일반적인 지반내의 침투흐름보다 상당히 빠른 침투가 발생된다. 따라서 끝막이 후속공정인 필터시공 시, 매트 부상현상이 발생되어 필터매트의 원활한 시공에 많은 어려움이 있으며, 토목섬유 필터매트 손상 시 성토재료유실이 발생될 수 있어 단순하게 필터매트의 부상방지 공법 제시의 차원이 아닌 향후 방조제의 국부적변형 및 안정성을 확보하는 보강개념으로 접근이 요구된다. 방조제 필터공의 원활한 수행을 위하여 다양한 실험연구 및 현장시험결과, 양방향 조위조건에서의 필터공은 "이중필터매트+모래 트랜지션" 설치방안이 가장 효과적인 것으로 연구되었으며, 필터매트의 부상문제와 조위영향구간의 필터층 보강효과를 동시에 만족시킬 수 있는 방법으로 지오텍스타일 튜브 매트리스공법(이하 튜브매트리스공법)이 제안되었다. 본 연구에서는 상기 기술한 튜브매트리스 공법에 대한 현장적용성 및 시공성 분석을 위하여 현장시험 시공을 수행하였으며, 시험시공결과 및 현장적용 사례에 대하여 기술한다.
영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.
Post PC 시대로 접어 들면서 이동 단말기를 비롯한 임베디드 기기에서 멀티미디어 스트림 서비스가 요구되고 있지만 데스크탑 PC에 비해서 컴퓨팅 파워가 부족하기 때문에 스트링 처리가 쉽지 않다. 이동단말기를 비롯한 임베디드 기기의 특징은 기종마다 멀티미디어 연출 QoS가 다르기 때문에 멀티미디어 스트림 처리가 어렵다. 본 논문에서 적응적 스트림 처리기를 제안한다. 적응적 스트림 처리기는 적응적 버퍼 관리 기법과 필터 파이프 라인으로 구성되어 있다. 적응적 버퍼 관리 기법으로 데이터의 양을 조절하고 필터 파이프 라인으로 데이터를 원하는 형태로 변형시켜서 다양한 멀티미디어 연출 QoS를 만족시킬수 있다.
최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.
컴퓨터비전의 한 분야인 추적은 다양한 방법론들에 근거하여 활발히 연구되어온 분야이다. 추적알고리즘은 연속되는 영상 시퀀스의 객체를 지속적으로 추적하는 방법으로, 객체의 외형 변형, 이동, 회전, 폐색등 복잡한 환경에서도 강건히 추적하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 한 부류인 CNN의 컨볼루션 레이어에서 출력되는 특징맵과 변화되는 객체에 적응적으로 대응하는 코릴레이션 필터를 결합하여 복잡한 환경에서도 객체를 추적하는 방법을 제안한다.
활성 윤곽선 모델(Active Contour Model : Snake)을 이용한 윤곽선 추출 방법에서는 물체를 검출하기 위해 잠재적 표면(potential surface) 위에서 지역 최소치를 향하여 다양한 힘을 가함으로써 물체의 윤곽선으로 활성 윤곽선 모델을 움직이게 한다. 활성 윤곽선 모델에서 영상의 관심있는 물체를 검출하기 위해서는 영상의 잠재적 표면 위에서 활성 윤곽선 모델이 지역 최소치를 향하여 활동적으로 움직이도록 다양한 힘을 효과적으로 제어해야 한다. 본 논문에서는 활성 윤곽선 모델이 적합한 지역 최소치를 향하여 적절하게 수렴하도록 활성 윤곽선 모델이 움직이는 잠재적 표면을 변형할 수 있는 영상 필터를 제안한다.
사람의 음성을 압축하는 방법으로 Code Excited Linear Prediction (CELP) 코더가 주로 사용되어 왔다. CELP 코더의 수신단에서는 양자화 된 여기신호를 LPC 필터로 합성하여 신호를 복원한다. LPC 합성필터의 영향으로 양자화 된 여기신호의 보로노이 셀 모양이 변형되는 문제점이 있기 때문에 이런 문제점을 해결하기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform based Classify vector Quantization (KLT-CVQ) 코더가 제안되었다. 기존 KLT-CVQ 코더는 KLT 변환과 class 선택을 위해서 Eigen Value Decomposition (EVD)을 이용해서 eigen vector와 eigen value를 계산한다. 본 논문에서는 EVD 대신에 UTV Decomposition (UTVD)을 이용하여 KLT-CVQ의 계산량 문제점을 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 웨이블릿 기반 인간 시각 시스템과 주파수 계수의 공간적 특성을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 원영상을 1-Level 분해하여 HL1영역과 LH1영역을 4${\times}$4 영역으로 블록화하고 각 블록의 엔트로피와 텍스쳐 값이 가장 좋은 영역을 찾는다. 워터마크가 삽입될 영역은 상위 레벨 계수들의 상관도 특성에 따라서 3-Level 영역에 워터마크를 삽입하였다. 성능평가로 JPEG 압축, 필터링 등 워터마크된 영상에 외부공격을 가하여 워터마크 추출여부를 확인하였고, 실험결과 제안한 알고리즘은 JPEG 압축 50% 이상에서 90%이상의 상관도를 보였고, 샤프닝, 필터링 및 부분삭제 영상변형에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 잘 알려진 선형 대수 이론을 이용하여 LFSR을 활용한 LFSM의 구현 방법을 제시한다. 이를 사용하여 셀룰라 오토마타를 MFSR대신 사용하여 Anderson 정보누출과 같은 스트림 암호의 좋지 않은 성질을 제거하고자 하는 시도로는 안전성을 높일 수 없음을 보인다. 또한 LFSM에 기반한 비선형 필터 생성기가 Anderson 정보 누출의 위험성이 있는 형태로 변형 가능한지 확인하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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