본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 하위 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 임계값 결정 방법은 원 화소의 최대군과 최소군의 편차를 이용하였다. 제안된 방법은 화소의 변화가 급격한 영상에서는 비트율이 0.34~0.47bpp가 감소하였고, 화소의 변화가 적은 영상에서는 0.74~0.79bpp정도 개선할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 DPCM에 의한 압축방법보다 더 낮은 비트율을 갖는 압축방 법을 제안한다. 각 화소의 예측오차 값은 DPCM방법에 의해 양자화되고, 양자화된 예측오차 의 열은 예측오차의 학습된 열로 구성된 코드북과 비교된다. 비교과정은 벡터양자화 방법과 동일하고, 그 결과 코드북의 주소를 생성한다. 제안된 방법은 DPCM과 동일한 복원 영상의 화질을 보이지만, 더 낮은 비트율을 얻을 수 있다.
현재 오염 토양의 복원기술은 여러 가지 문제점들을 안고 있어 보다 경제적이면서 신속하고 실용적인 오염물질 제거방법의 개발이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유류에 오염된 토양을 극초단파와 용매를 사용하여 복원하는 것에 관한 기초 조사를 위한 실험을 수행하였다. 그 결과 유류에 오염된 토양을 극초단파를 이용하여 정화를 할 경우 토양 입자의 크기도 고려를 하여야 할 것으로 사료된다. 그리고, soxhlet 추출법과 극초단파 추출법을 비교하였을 경우 soxhlet 추출법에 비하여 약 1/3 정도의 용매로 추출이 가능하며, 1분 내ㆍ외의 추출 시간으로 soxhlet 추출법에 의한 kerosene의 회수율과 유사하거나 또는 그 이상의 회수율을 얻을 수 있는 것으로 조사되었다.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
Spatial Audio Coding 방법 중 하나인 Binaural Cue Coding 방법은 다채널 다객체 오디오 신호를 모노나 스테레오로 다운 믹스한 신호와 spatial 큐를 전송해 디코더에서 복원하는 기술로 작은 비트 율로 다채널 오디오 신호를 전송 복원해 내는 기술이다. 본 논문은 BCC 코딩 방법에서 채널 상관도를 나타내는 ICC 파라메터에 따라 spatial cue 종류를 달리함으로써 전송되는 부가정보의 비트 율을 줄이는 방법을 제안한다.
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.
음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.
한국의 멸종위기 난과 식물인 석곡 13,000 촉을 증식하여 2013년 6월에 완도군 보길도 일대의 자연 서식지에 복원하였다. 연구팀은 복원 후 2년간 생장과정을 모니터링 하였다. 모본의 확보, 교배, 종자형성, 파종, 계대배양, 순화배양 등의 과정을 거쳐 복원할 13,000 촉을 육성하였다. 복원 전에 5개 엽록체 마커와 핵 ITS 지역을 이용하여 복원할 개체들의 유전적 다양성을 검증한 결과 국내의 자연집단 사이에서 관찰되는 수준의 유전적 다양성이 입증되었다. 현지복원은 연구팀과 지역주민들과의 공조체계를 구축하여 협동으로 수행하였다. 복원 이후 1년, 2년의 시점에 생존율, 영양번식률, 생장률 등을 조사하여 자료화 하였다. 복원 후 훼손은 없었으며, 97% 이상의 생존율을 보였다. 복원 후 영양번식이 활발하여, 복원 시점보다 촉수가 227%로 증가하였다. 그러나 복원당시에 비하여 개체의 평균 길이는 짧아졌다. 완전한 양지나 음지에 비해서 반음지 지역에서 석곡 개체들은 가장 잘 번식하고 생장하였다. 또한 부착한 기주 식물에 따라서 영양번식률 및 생장률에 차이를 보였다. 그늘쪽 바위틈과 참가시나무의 수피에 부착한 개체들이 가장 활발하게 증식하였고, 동백나무 수피에 부착하는 개체들이 세 번째 높은 증식률을 보였다. 일부 복원 개체들은 야생에서 꽃을 피우고, 수분되어 종자가 결실되는 것을 확인하였다. 전반적으로 복원한 개체의 촉수가 크게 증가하여 성공적인 복원으로 평가된다. 인위적인 훼손방지를 위하여 국립공원 및 지역주민들과 공조체제를 구축하였고, CCTV를 설치하여 감시활동을 하고 있다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이들 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 영상으로 복원하는 방법이다. 이 논문에서는 기존의 Gauss-Newton 방법의 역행렬 항목의 차원을 도메인의 원소의 개수가 아닌 데이터의 개수의 차원으로 바꿔줌으로써, 관심 도메인 내부의 도전율 분포를 보다 빠르게 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 자코비안 행렬의 대각성분의 최소-최대를 이용하여 조정인자를 계산하는 방법을 함께 제안하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 복원 성능을 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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