본 논문에서는 애견의 안구 영상을 분석하여 백내장을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견의 영상에서 안구 영역을 선택한 후, 양선형 보간법을 적용하여 선택된 안구 영역을 확대한 후, 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 강조된 영상에서 이진화 기법과 침식, 팽창기법을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 안구 영역에 8 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장을 추출한다. 추출된 백내장 부분을 애견의 평균적인 백내장의 크기와 비교 분석하여 백내장 가능성을 도출한다.
항공기, 자동차, 전차 등 차량의 시스템 또는 운동의 시뮬레이션에서는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값들이 데이터 테이블의 형태로 주어지게 되는데, 본 연구에서의 관심은 적분 스텝의 크기가 고정되는 일반적인 실시간 시뮬레이션의 제약 하에서 기존의 검색 기법들을 비교하고, 최적의 검색 기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 전통적으로 수치해석, 시뮬레이션, 데이터베이스 등 다양한 학문 및 응용기술 분야에서 개발된 데이터 검색 기법들을 조사하여 비교하였다. 또한, 다양한 크기와 형태의 데이터 테이블들을 사용하여 수치비교시험을 수행하였는데, 그 경향은 이론에 근거한 예상과 대체로 일치하였다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값이 임의의 dynamics를 갖고 변한다면, 이러한 정보를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소 시켜 검색속도를 향상시킬 수가 있다. 다양한 수치시험에서 이분 검색법(bisection method)은 축소된 테이블의 크기에만 영향을 받지만 보간 검색법(interpolation method)과 그 변형 기법들은 검색 대상 테이블들의 축소로 데이터의 형태가 직선형이 되는 효과를 얻기 때문에 검색속도를 단축시키는데 매우 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들이 이론적으로도 실험적으로도 최적의 검색속도를 보장함이 입증되었다.
본 논문에서는 체적 데이터에 대한 효율적인 볼륨 랜더링을 수행하기 위해서, 기존의 광선 추적 기법에 광선 보간을 통해 광선을 추적하는 기법인 IRCF를 제안한다. IRCF 과정은 이웃 화소에 대해 광선추적을 통해서 얻은 불투명도의 정보를 이용하여 보간한 위치에서 새롭게 광선추적을 해가는 방식이다 기존의 광선 추적 랜더링의 경우 고화질의 영상을 얻지만, Volume Rendering Operations의 계샨량이 많아 랜더링 속도가 떨어져 현재 개선된 랜더링 기법들이 많이 제안되고 있는 실정이다. 본 논문은 다른 각도로의 접근하고자 하여 제안한 IRCF 과정을 통해 Volume Rendering Operations의 계샨량을 최대한 줄여 랜더링 속도를 높이고 기존 방식의 고화질 영상에 가깝게 결과를 얻을 수가 있었다. 또한, 본 논문에서는 기존의 광선 추적 기법에서 표현하는 일반적인 회전, 절단, 불투명 등 제어 효과들을 제안한 기법을 통해 비교 분석한다.
본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 기존에 개발된 보간 기법의 정확도와 효율성을 극대화하기 위하여 프랙탈 기법을 적용하고 소량의 기지 지형정보로도 대상지역의 자연지형이 가지는 불규칙성을 재현하여 보다 실제지형에 가까운 지형정보를 생성할 수 있는 FEDISA 모형을 개발하였다. 또한 모형의 적용 대상면적을 $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ 등으로 다양하게 설정하여 기존의 보간 기법 및 FEDISA 모형에 의한 계산 결과와 실측자료에 대해 비교 검토 및 통계적 검증 과정을 통하여 FEDISA 모형의 효용성과 적합성에 대해 고찰해 보았다. 본 연구에서 제시된 FEDISA 모형은 저수지나 댐 저부, 대규모 절 성토로 인한 지형 파괴지역 등과 같이 기존 지형에서 변형된 지형정보를 획득하는데 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석?평가함에 그 목적이 있다. 필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 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 대응시킬 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 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간를 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
본 논문은 COFDM 시스템에 대해 기존의 선형 보간 필터에 비해 보다 정확한 추정을 위해 가우시안 보건 필터와 입방 원형자 보간 필터가 제시되었다. 또한 보간 필터에 의한 채널 추정치의 잡음 성분을 제거하기 위해 IFFT와 FFT를 이용한 저역 통과 필터를 제시하였다. 보간 필터와 저역 통과 필터를 결합한 채널 추정치는 보간 필터만을 사용한 것에 비해 에러 바닥을 낮출 수 있다. 제시된 채널 추정 기법을 시변 다중 경로 페이딩 채널의 COFDM 시스템에 적용시켜 컴퓨터 모의 시험한 결과, 기존의 선형 보간 필터에 비해 성능이 향상됨을 보였으며, 저역 통과 필터를 결합한 경우에는 완벽한 채널 추정과 비교시 BER이 10-4일 때 Eb/No가 0.1∼0.2dB 정도 차이만이 존재한다.
서브시퀀스 매칭은 데이터 마이닝 분야에서 중요한 연산 중의 하나이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하며, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 먼저 사전 실험을 통하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 데에 있어 질의 시퀀스 길이와 윈도우 크기 간의 차이로 인한 성능의 변화를 관찰하고, 이 관찰을 통하여 물리적 데이터베이스 설계 관점에서 질의 시퀀스의 길이 분포에 따른 검색 비용 공식을 산출한다. 다음에, 윈도우 크기 효과에 의한 성능 저하를 개선하기 위해 인덱스 보간법에 기반한 새로운 검색 기법을 제안한다. 또한, 검색 비용 공식에 기반하여 제안된 검색 기법의 성능을 최적화할 수 있도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터와 합성 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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