우리나라의 경우 1990년대에 들어와서 산불발생건수 및 피해지역이 지속적으로 증가하고 있으며 산불피해지 복원기술은 주로 사방복구와 조림 등 녹화기술에 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 동해안 산불피해지를 중심으로 산불특성, 임지환경을 고려한 내화수종의 선발 및 GIS 분석 기법을 적용하여 내화수림대를 조성하고 Virtual GIS의 활용을 통하여 공간정보자료가 산불피해지역 복원에 있어서의 경관생태학적 접근연구에 어떻게 활용될 수 있는 것인가에 대한 적용기법을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 GIS 분석기법을 적용하여 대형산불방지를 위한 산불 연소 특성을 고려한 내화수종을 GIS의 공간 분석을 이용하여 조성된 내화수림대에 적정 임분배치를 수행하였다. 아울러 연구 대상지의 나무 생장 모델을 이용하여 경년에 따른 산림경관을 조성하였으며 Virtual GIS를 활용하여 현실세계와 가장 유사한 3차원 지형을 구축하고 Tracking Simulation을 수행하였다.
본 논문은 역필터링을 이용하여 이동에 의해 흐려진 영상을 복원하는 기법에 관한 논문이다. 적절한 역필터를 설계하기 위하여 저하과정(Degradation Process)을 정확히 모델링하여 그의 역특성을 갖는 필터를 구해내야 한다. 고속으로 이동하는 물체의 영상은 Blurring되는데, 이것은 수학적으로 시간에 대한 영상의 적분으로 모델링될 수 있으며, 공간좌표상 방향성 방형 윈도우(Rectangular Window)를 상승(Convolution)하는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 이를 분석하여, 이동방향을 고려한 역 Sinc 함수 특성을 갖는 필터를 이용하여 흐려진 영상을 복원하는 기법을 연구한다.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
본 논문은 영상복원을 역확산 과정으로 해석하여 복원된 영상을 역확산 방정식의 해로 구하는 알고리즘을 제안한다. 역확산 과정은 물리적으로 불량위치(ill-posed)과정이기 때문에, 이를 정규화 해주어야 하는데 이를 위해서 역확산 과정을 고유함수(eigenfunction)들의 전개로 나타낸 후에 고유함수들의 계수들을 조작하였다. 본 논문에서는 계수들을 조작할 때 영상이 가지고 있는 주파수 특성을 고려하여 한계주파수(cut-off frequency)를 넘은 경우에 계수들을 시간과 주파수의 감소함수로 나타내어 불량위치문제를 해결하였다. 계수를 주파수에 대찬 감소함수로 나타낸 것은 영상에 저주파 성분이 많고, 고주파 성분이 영상의 형성에 기치는 영향이 상대적으로 적다는 영상의 특성을 고려한 것이다. 이러한 감소함수를 사용하였을 때 불랑위치 문제를 해결할 수 있다는 것을 증명하였고, 실험적으로 양질의 영상을 산출함을 보였다.
고사리(Pteridium aquilinum)는 참고사리과에 속하는 다년생 양치식물로서 온대지방과 열대지방에 널리 분포되어 있으며 이른봄부터 늦가을까지 산야에 생육되며 북극 남아프리카 지역을 제외한 전세계에 광범위하게 자생하고 있다. 고사리는 봄철에 어린싹을 삶아 물에 담구었다가 먹거나 건조시켜 저장해서 이용하는데 현재 유통되고 있는 건고사리는 수확, 건조 및 저장 중에 비위생적인 관리 등에 의해 미생물의 증식 및 해충의 발생 등으로 품질이 크게 저하되어 저장상 많은 어려움을 안고 있다. 방사선에 의한 식품 저장은 이미 그 건전성과 경제적 타당성이 인정되어 세계 여러나라에서 실용화되고 있으며 특히 건조 채소류의 살균, 살충을 위한 방사선의 이용은 제품의 재수화성을 증가시킨다는 보고도 있다. 따라서, 본 실험에서는 국내에서 소비량이 비교적 많은 건고사리에 Co-60 감마선을 조사하여 건고사리 조리전 필수 조리조작인 불림조작 조건에 따른 복원력 및 물리적 특성을 분석하였다. 건고사리에 조사선량을 0, 3, 5, 7kGy로 달리 하여 조사하였고 침지온도, 침지 시간에 따른 수분함량, 부피, 수화 복원력, 색상, 조직감을 측정하였다. 실험결과, 조사선량이 높을수록 부피 증가율, 수화 복원력은 대조구에 비해 유의적으로 증가하였다. 조직감 중 경도는 침지온도, 시간 및 조사선량이 증가할수록 감소하여, 건고사리를 불리기 위해 드는 시간이 단축되어 에너지 절감의 효과가 있는 것으로 파악되었다.
평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
토기나 자기의 결손부분을 복원할 때 사용되는 재료들은 매우 다양하며 각 재질들의 특성에 따라 사용되고 있는 상태이다. 본 연구에서는 기존에 사용되어 오던 복원재료들이 가지고 있는 여러 문제점들을 인식하여 이를 해결할 수 있는 새로운 복원재료들을 찾고자 하였다. 본 실험연구에서는 기존에 복원재료로 많이 사용되어 오던 에폭시퍼티에 소성점토를 적정 비율로 혼합한 신복원재료로 황변도, 경도, 채색성, 그리고 소성온도에 대한 실험을 함으로써 이 재료가 복원의 작업성, 황변정도, 채색성 등에서 매우 좋은 재료임을 확인할 수 있었다.
한국어 형태소 분석은 교착어 특성상 난이도가 높은 작업이다. 그 중에서 형태소의 원형 복원 작업은 규칙이나 기분석 사전 정보 등을 활용하는 방법이 주로 연구되었다. 그러나 이러한 방법들은 어휘 수준의 문맥 정보를 보지 못하기 때문에 원형 복원에 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 자연어처리에 연구되고 있는 기계학습 방법인 딥 러닝(deep learning)을 사용하여 형태소의 원형 복원 문제의 해결을 시도하였다. 문맥 정보를 보기 위해 단어 표현(word embedding)을 사용하여 기존의 방법들 보다 높은 성능을 보였다. 실험 결과, '들/VV'과 '듣/VV'의 복원 문제에 대해서 97.97%로 기존의 자연어처리에 쓰이는 기계학습 방법 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)의 96.22% 보다 1.75% 높은 성능을 보였다.
인간의 시각체계는 영상의 밝기의 정도가 균일한 연에서는 잡음에 민감하지만, 변화하는 부분에서는 에지(edge)의 정도가 심할수록 잡음에 둔감하고, 에지부분에서 멀어질수록 잡음에 대한 민감도가 급격하게 증가한다. 이러한 인간의 시각 특성에 기반을 둔 여러가지 영상복원 방식이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 영상을 복원함에 있어서 윤곽 부분에서는 변화하는 부분의 선명도를 높이고, 영상이 평탄한 부분에서는 잡음 성분을 많이 억제 시켜서 영상을 주관적으로 향상시키는 적응적 영상복원 방식을 소개한다. 이 방법은 에지 검출을 하기 위해서 각 화소를 기준으로 지역 분산값(local variance)을 사용하여 시각 함수(visibility function)를 구하고, 이 값에 따라 정규화 매개변수를 변환시켜 적응적으로 영상을 복원한다. 즉 영상을 평탄한 부분에서 에지부분까지 몇 단계로 나누어서 각각의 단계에 해당하는 유한 임펄스 CLS 필터를 구현해서 영상을 복원한다.
본 고에서는 해저 출토 도자기의 특징을 설명하고 전반적인 보존처리과정을 소개하고자한다. 우선 해저 출토 유물의 특성 상 탈염처리를 통하여 청자 장고 내부의 염을 제거하였으며, X-Ray 촬영을 하여 내, 외부 손상정도를 파악하였다. 결손부위는 밀랍왁스(beeswax)를 사용하여 복원 틀을 만들고, 청자 몸통부분의 태토와 유사한 색감과 질감을 가진 토기 파편을 분쇄하여 충전제와 함께 복원제를 제작하여 복원하였다. 복원 후에는 복원부위가 육안으로 식별 가능하도록 색맞춤을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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