본 고에서는 디지털 홀로그램의 생성 및 복원 방법에 관한 주요 이슈를 다룬다. 디지털 홀로그램 특히 컴퓨터 생성 홀로그램은 최근 디지털 디스플레이 및 고속 병렬 컴퓨팅 기술의 발달과 더불어 급속한 발전을 보이고 있다. 컴퓨터 생성 홀로그램은 메쉬, 점 집합 등으로 구성된 가상 객체의 표면에서 발생한 광파가 회절되는 분포를 수치 계산하여 생성된다. 이를 위하여 파동 방정식으로부터 유도되는 주요 회절식들을 살펴보고 이를 바탕으로 한 수치 계산 모델을 제시한다. 생성된 디지털 홀로그램을 광학 장치를 통한 재생 없이 수치적 복원을 통해 복원 결과를 확인하는 기법과 관련 이슈 또한 설명한다.
다양한 토양 오염 복원 기술이 개발되었고 여러 가지 제한 요인을 제거하는데 주력 해왔다. 결정 요인 중 하나인 지구물리학적 특성 중 투수계수, 전기전도도, 열전도도를 이용한 복원 공법에 대해 재고해 보았다. 복원 대상이 되는 토양내 여러 가지 특성을 이해하고 그의 분포에 대한 정확한 정보를 가지고 있을 때, 가장 효율적인 공법의 선택이 가능하다.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
본 논문은 2차원적인 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 보물 제750호이자 오래된 거돈사지 삼층석탑의 복원과 구현을 위한 연구이다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 특성상 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 본 연구는 거돈사지 삼층석탑의 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 고대 제철기술 연구를 위한 복원실험이 활발하게 이루어짐에 따라 세부 기술체계나 조업방식 등에 대한 해석이 가능해지는 등 성과를 이루었다. 이에 본 연구에서는 고대 제련-단야기술 복원실험을 위한 적정 온도조건을 확인하여 고대 기술의 복원에 근접하기 위한 적정한 실험 방향을 제시하고자 하였다. 복원대상은 고대 중원지역의 출토 사례를 기본으로 하였으며 기존의 연구 자료를 참고하여 최대한 변수를 통제한 실험을 설계하였다. 저온으로 조업한 실험A와 고온으로 조업한 실험B를 실시한 결과 실험A에서 생성된 철은 탄소함량이 적고 단야조업에도 적합한 것으로 확인되었다. 또한 슬래그의 미세조직 및 성분조성과 노벽의 침식 등 전반적인 양상도 실험A가 고대 제련기술에 근접한 결과를 보였다. 실험을 통한 고대 제철기술의 복원은 유적에서 나타나는 현상의 복원될 때 이루어질 수 있으므로 고대제련-단야 기술체계의 복원을 위한 실험은 실험A와 같은 저온조업을 중심으로 진행되는 것이 적절할 것으로 판단된다.
원양어선 제501 오룡호는 황천 중인 베링해에서 조업 후 피항하던 중 개구부를 통한 침수로 인하여 침몰하였으며 많은 선원들이 사망하고 실종되었다. 본 연구에서는 사고선박 침몰사고의 진행상황 별 유동수 영향과 어획물 배치 등을 고려한 선박복원성 계산을 KST-SHIP (선박안전기술공단 선박계산시스템)을 사용하여 수행하고 사고선박의 침몰사고 시의 침수 후 선박복원성을 분석하였다. 먼저 만재출항상태 (Full Load Departure Condition)에서의 사고선박의 비손상 복원성 계산서와 KST-SHIP을 사용한 비손상 선박복원성 계산 결과를 비교하여 검증하고, 사고선박의 출항 시부터 사고 직전까지의 배수량에 따른 비손상 복원성 계산을 수행하여 비손상 복원성을 분석하였다. 또한 사고선박 침몰사고 시의 진행상황 별 침수 후 선박복원성 계산을 수행하여 침수 후 복원성도 분석하였다.
손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.
말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.
말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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