본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
대수층 폭기법(aquifer air sparging)은 대수층에 가압공기를 주입하여 휘발성 유기오염물질을 제거하는 지반환경복원 기술의 하나이다. 본 연구는 전통적인 지하 대수층 폭기기술 시행에 있어서 특정층에 미리 수용액상 계면활성제를 수평방향으로 도입함으로써 오염물질이 실제로 존재하는 층에 선택적으로 폭기 되도록 하여 최소한의 공기량으로 제거 효율을 극대화 하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 균일질 모래로 충진된 2차원 상자 모델을 사용하였으며, 표면장력 조절을 위하여 저농도(100mg/L) 음이온계 계면활성제(sodium dodecyl benzene sulfonate) 수용액이 사용되었다. 실험은 계면활성제가 처방되지 않은 경우, 공기도입부 근처에 계면활성제 용액이 도입된 경우, 공기도입부와 토양표면의 중간부분에 계면활성제 용액이 도입된 경우의 세 가지 방법으로 실시되었다. 실험 결과, 계면활성제가 도입된 경우는 투입되지 않은 경우에 비하여 최고 5배에 해당하는 폭기영향권의 확대가 관찰되었으며 폭기영향권이 계면활성제가 도입된 수평층을 중심으로 형성되어 이 부분에 집중되어 존재하는 오염물질의 제거에 매우 유리할 수 있다는 점이다. 대수층 도입공기의 수평확산을 유도하는 기술로 본 연구는 기존의 대수층 폭기 복원기술의 효율을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 어떤 음원에 의하여 진동하는 물체로부터 그 음원의 소리를 레이저 도플러 간섭계를 이용하여 원거리에서 복원하는 방법을 고안하고 실험적으로 시연하였다. 어떤 음파에 의하여 진동하는 물체를 간섭계를 통하여 측정할 경우, 측정되는 간섭계의 주파수는 도플러 효과에 의하여 그 소리의 주파수와 동일하게 변한다. 이 현상을 이용하여 어떤 소리에 영향을 받는 대상의 진동 주파수를 레이저 도플러 간섭계를 통해 원거리에서 실시간으로 측정하고, 간섭계 출력의 최대 주파수를 추적하는 신호처리를 통하여 얻은 결과가 음원의 소리와 같은 주파수 특성을 갖는다는 것을 실험적으로 확인하였다. 또한, 각각의 단일 톤 음원뿐만 아니라 여러 가지 주파수가 혼합된 음원의 복원도 가능함을 확인하였다.
컴퓨터 그래픽스 기술을 이용한 응용분야가 증가함에 따라 물체의 사실적인 모델에 대한 요구가 증가되고 있다. 모델링 시간이 많이 필요한 기존의 3차원 모델링 툴 외에 최근에 사용자의 스케치에 기반한 모델링 방법과 영상기반 모델링, 3차원 스캐너가 발표되었지만, 정확성이 떨어지거나 고가의 장비를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정육면체 프레임과 광평면(light plane) 프로젝터, 카메라를 이용한 물체의 3차원 구조 복원 시스템을 제안하고, 실험을 통하여 모델링의 정확도를 분석한다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 심벌 타이밍 jitter 를 최소화하기 위해 가장 강한 신호를 주기적으로 감시하고, 그 신호를 적응적으로 DLL(Delayed Locked Loop)의 기준 신호로 정한다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 DLL 추적 실패를 피할 수 있고, 기존의 알고리즘에 비하여 DLL의 정상 상태 추적 오류가 작다. 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 정상상태 DLL 추적오류가 작고 다중 경로 상황에서 DLL 추적 실패를 피할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 OFDM 의 시간동기 복원 알고리즘에 적합하다.
최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 저작권 보호를 위한 영상암호화 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 자연영상과는 상이한 특성을 보이는 디지털 홀로그램의 화소분포를 고려하여, 디지털 홀로그램을 복원영역으로 변환한 후 데이터의 일부분을 암호화 하는 기법이다. 실험결과 제안한 암호화 알고리즘은 디지털 홀로그램 데이터의 일부분만을 조작하여 홀로그래픽 복원영상을 효율적으로 은닉하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 wavelet 기반의 watershed를 이용한 효율적인 영상 분할을 기법을 제안한다. 영상 분할을 위해 입력 영상을 wavelet transform을 사용하여 low-resolution 영상을 생성한 후 watershed 알고리즘을 이용해 분할하고, 이를 Inverse wavelet transform함으로써 원 영상으로 복원한다. 복원된 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위해 wavelet 특징값의 유사성을 두 인접한 영역에 비교하여 병합한다. 실험 결과 제안한 방법은 영상의 잡음에 대한 강인함과 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있다.
강원도 정동진해변은 이상시 고파랑에 의한 연안침식피해가 상시 발생하고 있기 때문에 이에 대한 해안복원을 위하여, 정밀 조사, 실험을 통해 연안침식원인을 분석하고 해안 안정을 위한 근본적인 대책을 수립하였으며, 자연재해로 인한 연안침식 예방과 연안시설에 대한 지속적인 유지관리로 연안환경을 보전하고자 하였다. 이를 위하여 수중방파제, 돌제, 양빈 등의 대책을 마련하였으며, 제언하여 이후 퇴적환경 모니터링을 지속화 시킬 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 임의 형태 영상 영역에 대한 변환 부호화 회로를 설계하고 구현하여 동작을 확인한다. 설계된 회로는 순방향 변환 부호화 회로와 역방향 변환 부호화 회로로 구성된다. 순방향 변환 부호화 회로에서는 영상 영역을 구성하는 화소들을 변환 블록의 가장 자리로 이동시킨 후, 비어 있는 부분을 화소 평균값으로 외삽한다. 그리고 변환을 실행한 후 외삽된 부분의 변환 계수들을 삭제한다 역방향 변환 부호화 회로에서는 먼저 삭제된 변환 계수들물 복원한 후에 역변환 과정을 수행하며, 역변환 계수들 중 복원된 부분의 계수들을 삭제한다. 모의 실험을 통해 본 논문에서 설계된 변환 부호화 회로가 특히 낮은 비트율에서 우수한 압축 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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