• 전산구조공학
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• 제5권1호
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• pp.75-82
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• 1992

h-version 유한요소에서 평활 곡선경계는 충분한 갯수의 직선경계에 의해 근사될 수 있다. 그러나, 일반적으로 곡선경계가 충분하지 않은 갯수의 직선변을 갖는 다각형요소, 또는 곡선요소등에 의한 사상이 정확하지 않을 경우 해가 수렴되지 않을 뿐만아니라 특히, 곡면에 수직방향의 응력은 다른 방향의 응력요소에 비해 수렴속도가 늦거나 틀린 해를 보여준다. 한편, p-version 유한요소는 사용되는 요소의 크기가 클 뿐아니라 변형되는 정도가 크므로 이러한 이산오차를 피하기 위해 초유한 보간기법에 제안되어 정확한 사상을 하게 된다. 본 연구에서는 직선경계는 물론 곡선경계에 초유한 사상을 h-version과 p-version에 적용하는 방법과 이에 필요한 초유한 보간자를 유도하여 세 문제의 예제를 통해 그 적용성과 우월성을 보이고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7C호
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• pp.687-696
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• 2009

동영상 신호의 프레임율 증가를 위해서 움직임 보상 보간(motion compensated interpolation) 기법이 많이 사용 된다. 특히 쌍방향 예측을 이용한 움직임 추정 기법은 움직임 추정 과정에서 빈 공간이나 겹쳐지는 문제를 해결함으로써 중간 삽입 프레임 생성 과정에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 이와 같은 움직임 추정 과정에서 잘못된 움직임 벡터를 선택할 경우 왜곡된 블록을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 쌍방향 움직임 예측을 기반으혹 하는 움직임 보상 보간 기법의 움직임 추정 과정에서 선택되는 움직임 벡터가 올바른 추정인지를 판별하고 인접한 움직임 벡터와 병함한 블록을 이용하여 1/2 화소 단위로 움직임 벡터를 보정하는 새로운 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 모의 실험을 통하여 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.830-832
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• 2018

사람의 출입이 없는 폐쇄된 돈사에서 돼지에 대한 자동 감시 시스템에 관한 연구는 돼지의 움직임을 탐지 및 추적함으로써 돼지의 상태를 실시간으로 분석하기 위해 진행되고 있다. 그러나 돈사 내 감시 카메라를 통한 돼지의 움직임 탐지 및 추적은 여러 환경적/구조적인 제약으로 인하여 문제점이 발생한다. 특히, 돈사 내 사료통 등과 같은 고정 구조물에 의하여 돼지를 정확히 탐지할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 고정 구조물에 가려진 돼지 영역을 탐지하기 위하여 먼저 구조물의 영역을 설정 후 제거하고, 돼지의 가려진 영역을 가려지지 않은 영역 정보를 이용하여 보정하는 픽셀 보간 기법을 제안한다. 실험 결과, 구조물에 의하여 가려진 돼지의 영역이 적절히 보간되었고, 실시간으로 처리(평균 보간 수행 시간은 2~3 msec)됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.419-422
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• 2024

본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권8호
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• pp.1468-1484
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• 1992

본 연구에서는 유한요소법을 이용해서 초기형상을 결정하는 새로운 방법으로 서 전방 투사법을 제안하고자 한다. 전방 투사법으로서 선형 보간을 이용한 방법과 소성 문제의 물리적인 특성을 고려하여 퍼지 로직을 도입한 퍼지시스템을 개발하려 한 다. 선형보간을 이용한 전방투사법은 임의의 초기 형상에 대한 유한 요소 해석 결과 얻어진 최종 형상에서의 미 충만 부피를 선형 보간하여 초기 형상에 적용함으로서 최 적 초기 형상을 결정하는 방법이다. 그러나 미 충만 부피의 변화가 미소할때에는 쉽 게 최적 초기 값을 찾지 못하는 경우가 발생하므로 유동 특성을 고려한 퍼지 로직을 구성하여 퍼지 시스템을 개발하였다. 이 방법을 리브-웨브(rbi-web)형태의 축대칭 단조 문제에 적용하고 유한 요소법에 의한 해석중 격자 재구성의 필요에 의해 단위체 격자 재구성법을 이용한다. 결정해야될 초기 형상의 변수로서는 형상비(aspect ra- tio=높이/지름)을 고려하기로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2209-2215
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• 2014

본 논문은 DOI방법을 개선한 디인터레이싱 방법을 제안한다. DOI방법은 강력한 인트라필드 기반의 디인터레이싱 기술이지만 긴 연산시간과 주기적인 패턴에서 방향을 잘못 찾는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 전역검색 대신하여 2단계 검색을 하여 연산속도를 향상시키고 두 가지 과정을 추가하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로 잘못된 방향으로 찾은 공간벡터를 삭제하며 두 번째 단계로 찾지 못한 방향에 대한 공간 방향벡터를 삽입함으로써 제안된 방법에서 잘못 찾은 공간 방향벡터를 정확한 결과인지 재확인하여 픽셀의 보간에 사용할지 검사한다. ISO 실험 이미지를 이용하여 제안된 방법과 line evarage, edge-based line averaging, DOI, selective deinterlacing algorithm 등의 기존의 방법을 비교한 결과 제안된 방법이 객관적으로나 주관적으로 우 수하다는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.49-59
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• 2012

촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.192-207
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• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.836-842
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• 2006

3D 애니메이션 제작에서 동작의 타이밍(예를 들면 timing&spacing, slow-in, slow-out)은 연기의 의미와 느낌을 정확히 표현하기 위한 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 따라서 이러한 타이밍의 편집은 애니메이션 작업에서 필수적이라고 할 수 있는데, 이를 기존의 3D 애니메이션 시스템에서 수행하기에는 기술적으로 많은 어려움이 있었다. 첫째로 타이밍의 편집은 시간축 자체를 변형하는 문제이기 때문에 보간 곡선에 대한 재매개변수화가 필요한데, 이러한 가능은 기존 애니메이션 시스템에서 제공되지 않는다. 둘째로 타이밍 편집에는 종종 애니메이션 감독이 직접 참여하기도 하는데, 일반적으로 3D 애니메이션 시스템의 사용에 익숙하지 않기 때문에 원하는 결과를 직접 만들어 보기가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결한 새로운 애니메이션 타이밍 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 렌더링된 영상파일들과 애니메이션 장면 파일을 입력 받아 사용자가 타이밍 편집을 하고, 그 결과를 애니메이션 장면 파일에 다시 기록하는 방식으로 구현된다. 타이밍 편집은 기존 셀 애니메이션 제작 방식과 유사한 방식으로 프레임을 삽입하거나 삭제하는 가능과 시간왜곡 (time-warping) 그래프를 직접 조정하여 타이밍을 조정하는 가능을 제공한다. 전자는 제작도구에 익숙하지 않은 감독이나 셀 애니메이션 작업자들이 직관적으로 사용할 수 있는 기능이고, 후자는 좀 더 세밀한 타이밍 조정을 위해 제공하는 가능이다. 사용자가 편집한 타이밍 결과는 각 동작변수의 보간곡선을 재매개변수화하여 애니메이션 파일에 기록된다. 본 논문에서 구현한 시스템은 실제 애니메이션 제작에 보편적으로 사용되는 마야 애니메이션 파일을 지원하도록 구현되었다.