본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.
1967년 처음 보고된 메타 물질은 이론적 제안에 머물러 있던 그 독특한 특성이 2000년대에 들어서 실험적 검증을 거치면서 물리학과 공학 분야의 새로운 연구 분야로 크게 각광받고 있다. 특히 그 구현 기술의 획기적인 발전으로 음의 굴절률뿐만 아니라 자연계에서 얻을 수 없는 유전율과 투자율 구현이 가능해짐으로써 기존 기술의 단순한 대체 기술이 아닌 새로운 응용 분야를 열 수 있는 기술로 평가 받으며 전례 없는 응용 가능성을 보여주고 있다. 그 중에서도 메타 물질 기반의 전자기파 투명화 기술은 기존 스텔스 기술보다 훨씬 경제적 이라는 큰 장점과 함께 가시광선 대역에 응용되어 투명 망토를 구현할 수 있는 꿈의 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전자기파가 휘어서 진행함으로써 마치 자유공간과 같은 효과를 나타내는 것을 기본 원리로 하는 좌표계 변환을 이용한 메타 물질 기반 전자기파 투명화 기술의 기본 이론과 현주소, 향후 과제에 대해서 다룬다.
본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 범용 병렬코퍼스에서도 적용할 수 있는 단어정렬의 방법을 제안한다. 단어 단위로 정렬된 병렬코퍼스는 자연언어처리의 다양한 분야에 도움을 준다. 예를 들면 변환기반의 기계번역에서 변환패턴의 구축, MWTU(Multi Word Translation Unit)의 자동추출, 사전 구축, 의미 중의성 해소 등 분야에 적용된다. 중한 병렬 코퍼스의 단어정렬은 서로 다른 어족간의 관계의 규명을 포함하고 있기 때문에 본 논문에서는 통계적인 모델보다 중한 대역어 사전, 단일어 시소러스, 품사정보 및 언어학적 대조분석 정보 등 기존에 있는 리소스를 이용하여 재현율과 정확률을 높이는 방법에 대해 제시한다. 성능 평가를 위해 중앙일보에서 임의로 추출한 500개 대응문장을 이용하여 실험한 결과 82.2%의 정확률과 64.8%의 재현율을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축한 영상을 복원하였을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환을 이용하여 정지영상을 압축하는 방법에서는 에지부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 이는 강한 에지성분이 있는 곳이므로 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 에지부근을 찾아낸 후 그 주변을 탐색하여 평탄한 영역(flat region)과 텍스쳐 영역(texture region)을 구분하여 각각에 맞는 필터를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.
만일 임의의 지형을 다수의 계단으로 근사하면 이 지형 위를 지나는 선형 파랑의 변형을 계산하기 위해 변분근사법과 고유함수 전개법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 반사율과 투과율을 계산하기 위해 변분근사식과 연계된 산란체법을 제시하였다. 본 기법은 O'Hare and Davies의 변환행렬 축차법보다 간단하고 직접적인 방법임을 보였다. 또한 수 개의 수치실험을 실시하여 기존 결과와 거의 같은 결과를 얻었다.
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은, 도로표지 영상의 자동 획득, 관련 정보의 검출/인식 및 온라인 갱신 기능을 갖는 차세대 도로표지 관리시스템에 요구되는, 도로표지 영상으로부터 방향지시 정보과 국문지명을 검출하는 방법을 제안한다. 자획 폭 변환을 사용하여 비텍스트 정보를 구분하고, 한글 템플릿 매칭을 사용하여 국문 지명의 영역을 검출한다. 제안한 방법은 실제 도로표지 영상에 대해서 98%의 방향지시 정보 검출율과 92%의 국문지명 검출율 성능을 보였다.
모바일 환경 상에서 영상통화는 제한된 대역폭 및 손떨림 현상 등의 문제로 인하여 저품질의 서비스가 제공되고 있다. 기존의 영상통화 환경에서 향상된 품질의 영상통화 서비스를 제공하기 위하여 중요 객체와 비중요 객체를 구분하여 분리하며, 중요 객체에 대해서는 고화질을 갖도록 하는 비디오 압축 방법을 제안한다. 매 프레임 마다 중요 객체와 비중요 객체를 분리하며, 분리된 객체는 다른 비트율과 화질을 갖도록 각 객체에 적합한 변환 커널을 적용하여 부호화 절차를 달리한다. 중요 객체는 저압축, 고화질을 가지도록 부호화하며, 비중요 객체에 대해서는 고압축, 저화질을 가지도록 부호화함으로써 제한된 대역폭 내에서 비트율을 유지하도록 한다.
전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비(PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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