본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
하천과 관련된 역사와 문화를 지닌 신라의 옛 교량 월정교는 우리나라의 고대 교량의 축조방법과 토목기술을 보여주고 있으며 국내에서 가장 오래된 석교로써 복원사업이 현재 수행되고 있고 교량뿐만 아니라 주변 지형까지 복원하는 방식으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 수리모형실험을 통해 월정교 영역의 수위와 유속 등의 수리특성 및 교각세굴과 옛 방식의 격자판과 사석을 조합한 세굴보호공의 안정성을 분석하였다. 실험 결과 빈도별 홍수 발생시 교각 복원으로 인한 수위 상승은 30cm 내외였으며 최대 상류 200m까지 영향을 미쳤다. 최대세굴심은 4번 교각에서 5.4m로 나타났으며 세굴보호공 실험은 경험공식을 이용하여 계산된 사석크기와 기존에 설치되었던 보호공 영역을 그대로 적용한 조건에 대해서 실험을 실시하였고 기존에 설치된 조건에서의 실험 결과 세굴보호공의 전면부에서 사석이 이탈하였으나 세굴보호공 영역을 국부세굴이 발생하는 세굴영역까지 확장한 조건에서 추가 실험을 실시한 결과 안정적인 것으로 나타났다.
여러 장의 입력 영상으로부터 3차원 형상 정보를 복원하는 기법은 크게 스테레오(stereo) 기법과 각선 기반 방법으로 나누어져 있다. 특히 복셀 기반 방법은 스테레오 기법에서의 대응점 문제를 극복하고 가리어짐 현상이나 컬러의 변화가 적은 영역에서의 현상 복원 능력이 우수한 것으로 알려져 있지만 광학적 외피(photo hull) 이라는 근본적인 복원 한계성을 가진다. Photo hull은 바라보는 카메라의 위치에 크게 의존하는 성질을 보인다. 조건에 맞는 최적의 카메라 위치를 결정하는 것을 시점 계획(view planning)이라 고 하고 거리 영상(range images)로부터 형상을 복원하는 기법에 활발히 연구되어져 왔다. 본 논문에서는 복셀 기반 방법에서의 단점인 photo hull을 줄이기 위해 최적의 시점을 선택하는 시점 계획(view planning)에 대한 알고리듬을 제안하고 photo hull의 효과를 최소로 하여 형상이 복원되는 것을 실험을 통해 검증한다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음중폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
점진적 움직임 기반 구조(Incremental Structure from Motion)는 다양한 시점에서 촬영한 영상들을 하나 씩 점진적으로 추가하여 3차원 장면을 복원하는 방법이다. 3차원 구조 복원에 사용되는 영상 켤레들 중에는 불필요한 켤레들도 충분히 포함되어 있으므로 복원된 구조의 불안정성과 불필요한 영상 켤레 처리로 인한 성능 손실이 발생할 수 있다. 이 논문은 상대적으로 불필요한 영상 켤레를 입력 영상 집합에 맞게 적응적으로 제거하는 방법을 제안한다. 대응점 탐색 단계에서 기하학적 검증작업 전후로 총 두 번의 영상 켤레 제거가 실행되며, 통계적인 방법 및 기하학적으로 검증된 대응점 비율을 이용하여 문턱치를 결정한다. 실험 결과 3차원 복원 결과에 지장을 주지 않으면서 복원에 필요한 영상 켤레 개수를 효과적으로 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 구문분석의 전처리로서 생략된 한국어 격조사의 복원 방법을 제안한다. 격조사 생략은 체언과 용언 사이의 관계가 아주 밀접하여 생략하여도 의사 전달에 문제가 없을 경우에 자주 발생한다. 이렇게 생략된 조사는 구문분석의 복잡도를 크게 높일 뿐 아니라 구문 분석의 오류의 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 구문구조 부착 말뭉치를 분석하여 생략된 조사는 그 체언과 용언 사이의 거리가 매우 가깝다는 사실을 발견하였고 이 성질을 이용해서 기계학습 방법을 이용해서 생략된 조사를 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 ETRI 구문구조 부착 말뭉치를 이용해서 실험한 결과, 생략된 조사의 81%를 정확하게 복원할 수 있었다.
본 연구에서는 유류 오염 토양의 복원에 효율적인 것으로 나타난 Biopile 공법을 오염 토양에 적용하였을 경우, 토양의 생물학적 복원이 가능한지 여부를 평가하고자 하였다. 45일간 의 Biopile 실험 결과, 공기 주입 및 영양분 주입 후 TPH의 감소율이 최대 64.75 %까지 나타났다. 또한 공기만을 주입하였을 경우에도 제거율이 약 33 %를 나타내었다. TPH가 6,000 mg/kg인 인공 오염 토양을 사용하여 Biopile 공법을 적용하였을 경우에는 30일 반웅 후 43.46 %의 높은 제거율을 나타내었다. 오염 토양의 균주를 순화/분리 하였을 때 오염 토양 내에 고 활성의 유류 분해 미생물이 확인되었으며, 이들의 유전자 역시 확인되어 자체적으로 생물학적 분해능을 가지고 있는 토양으로 나타났다.
영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전기시스템의 특성으로 인해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 영상의 국부적인 특성을 고려하여 적응 정칙화 파라메타와 적응 정칙화 연산지를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
본 연구는 원격탐사 영상분류 과정에 이방성 분산 복원의 적용을 제안하고 있다. 수정 이방성 분산 복원은 많은 원격탐사 영상에 나타나는 지리적 연결성을 대표하는 Markov random field에 기반한 확률적 모형을 사용하고 있고 반복적인 확산과정을 통해 영상복원을 수행한다. 제안 확산과정은 지리적 연결성과 연관된 응집력 계수를 위하여 brightness gradient의 함수를 사용하며 매 반복단계마다 adaptive하게 추정한다. 한반도의 위성 원격탐사 자료에 대한 실험을 실시하였고 제안된 수정 이방성 분산 복원의 적용은 실제 관측 자료에도 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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