본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 미술품의 물리적 특징을 디지털화 하는 방법과 디지털 정보를 사용한 미술품 복원 방법을 다룬다. 미술품으로부터 취득할 수 있는 물리적 특성은 색상정보, 기하정보, 반사특성 등이 있고 미술품의 종류에 따라서 필요한 물리적 특성을 획득하기 위해서 미술품을 크게 2D, 2.5D, 3D 로 분류할 수 있다. 2D 미술품은 평면에 그려진 미술품으로 높은 해상도와 정확한 색상 정보 취득을 주 목적으로 하고, 2.5D 미술품은 평면의 미술품에 깊이가 추가된 유화나 판화의 형태로 2D 미술품의 특징에서 깊이표현 정보와 반사특성 정보를 추가로 취득한다. 3D 미술품은 입체적인 미술품으로 3 차원의 기하정보를 중심으로 디지털화 한다. 이렇게 취득한 미술품의 물리적 정보는 2D 미술품은 프린터로, 2.5D, 3D 미술품은 3D 프린터로 출력하여 복원하거나 디스플레이를 통해 가상으로 재현할 수 있다. 본 논문에서 다루는 디지털화 기술과 복원 기술은 높은 정확도를 위해 연구되었기 때문에 다양한 미술품의 디지털화와 복원에 사용될 뿐 아니라 다양한 분야에서 사용될 것으로 기대된다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역과 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게 하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 훼손특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법 은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
세계적으로 지구온난화 등 기후변화의 영향으로 재해발생의 빈도와 피해 심도가 증가하고 있다. 일반적으로 자연재해에 의한 피해복구에 소요되는 비용은 재해 피해액보다 크다. 선진국의 경우 이러한 재해발생 가능성을 두고, 피해를 최소화시키기 위하여 복원력에 초점을 맞추어 관련 정책을 수립하고 있다. 그러나 가뭄의 경우 타 재해에 비하여 지속기간이 길고 그 지속기간에 따라 피해의 영향이 지역별로 편차를 두고 달라지게된다. 따라서, 정확한 역량평가 결과를 제시하기 위해서는 가뭄이 자주 발생하는 지역, 복구능력이 탁월한 지역 등을 구분하고 평가하여 지자체가 갖고 있는 가뭄에 대한 역량을 정량적으로 평가할 필요가 있다. 가뭄역량평가(복원력 평가)는 항목의 특성에 따라 크게 내구성, 대체성, 자원동원력, 그리고 신속성으로 구분된다. 본 연구에서는 각 항목별 가뭄 시 적용 가능한 정량적 복원력 지표 8개를 도출 하였으며 지자체별 해당 데이터를 확보하였다. 다음으로 주요 지자체별 복원력 항목 값을 정규화 하여 표준점수화 하였다. 제안된 방법론은 향후 개별 항목특성에 맞는 정량화 방법, 항목별 가중치 부여방법, 그리고 정성지표 고려 등과 같은 지속적인 추가연구가 진행되어야 하지만, 제안된 복원력 정량지표와 그 결과는 지역적인 가뭄에 대한 지자체별 역량강화전략을 제시하기 위한 기초자료로 활용이 가능하다.
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.
실시간의 특성을 가지는 데이터의 경우 네트워크상에서 분실된 패킷을 복구시키기 위해서 FEC 방법을 사용한다. FEC는 최소한의 지연만으로 손실 패킷의 복구를 효율적으로 할 수 있는 장점을 가지고 있으나 네트워크상에서의 패킷 손실 특성에 많이 의존되는 경향이 있다. ITU-T의 Study Group 16 에서의 Real-Time Transport Protocol(RTP)를 사용하여 네트워크에서 분실된 패킷을 복원시키는 방법으로 Media-independent error-correction scheme을 정하였다. 이 Scheme에 의해 만들어진 error-correction을 위한 신호화 media bitstream은 UDP 에 의해 encapsulation될 RTP에 실리게 된다. Scheme은 real-time이라는 환경에 유리하도록 bandwidth 와 latency 그리고 cost를 최소화하려고 했으며 이에 따라 네 가지 scheme을 정하였다. 네 가지의 Scheme은 오버헤드와 지연시간이 크기가 차별화를 두어 네트워크 환경의 변화에 적응하도록 하였다. 그러나 네트워크 환경에 보다 더 탄력적이며 효율적으로 적응하기 위해서 또 하나의 scheme을 제안한다. 새로 고안한 이 다섯 번째 scheme은 scheme 3 에 비해 작은 latency를 가지고 장점이 있는 반면 연속적으로 분실된 패킷에 대한 복원확률이 다소 떨어진다. 하지만 scheme 1과 2에 비해서는 연속적인 패킷 분실의 복원확률이 높아 네트워크환경에 따라 scheme 4를 사용하면 네 개의 scheme을 사용하여 분실패킷의 복원을 하는 경우보다 보다 효율적인 전송과 복원이 이루어질 것이다.
근래에 들어서 우리나라의 하천에 대한 시각이 전통적인 용수공급과 홍수방재에서 환경개선과 생태계 유지 등으로 확대되고 있다. 그러나 이러한 기능을 만족하는 하천이 적은데다, 도심지 지역의 급격한 산업화와 토지이용 변화로 인하여 하천 기능은 반대로 저하되고 있다. 본 연구에서는 인천광역시 주요 5개 하천에 대하여 자연형 하천 복원 후 수량 변화와 하천 단면의 변화를 조사하고 하천 복원에 대한 하천별 특성과 하천의 변화를 조사하였다. 이를 통하여 자연형 하천 복원을 수행한 도심하천의 변화양상을 고찰하였으며, 연구를 통하여 문제점을 제시하고 하천 특성에 맞는 올바른 하천 복원을 모니터링 하고자 한다.
음차 표기된 외래어의 원어 복원 문제에 있어서 확률모델을 이용한 방법들이 기존에 많이 사용되었다. 이는‘발음단위’개념 (이재성 1998)을 이용하여 서로 대응될 수 있는 한글발음단위와 영어발음단위의 쌍들을 대역어 집합으로부터 추출하고 이를 확률모델에 적용하는 방법이다. 하지만 영어 철자를 영어 발음단위로 변환하는 과정에서 그 단어의 어원에 따라 서로 다른 발음상의 특징을 보이게 되는데. 이것이 기존의 연구에서 성능을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 따라서 본 논문에서는 학습 데이터(대역어 집합)들을 발음 특성에 따라 분류하고. 분류된 각 데이터 집합을 학습과정에서 따로 적용함으로써 서로 다른 특성을 가지는 여러 개의 복원 모델을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 원어 복원에 대한 성능을 높일 수 있음을 보여준다.
음장의 공간 음향적인 특성에 영향을 받은 음성신호를 원래 신호로 복원하기 위해서 본 논문에서는 MPSV (Minimum Phase Space Volume) 방법 을 도입한다 MPSV 방법 은 신호를 복원하기 위해 원래 신호의 어떠한 사전 정보나 가정을 필요로 하지 않고 그 신호의 비선형적인 동적 특이성만을 이용하는 블라인드 디콘볼루션 (Blind deconvolution) 방법이다. 또한, 이 방법을 이용하여 원래 신호를 복원하는 동시에 음장의 충격응답과 같은 시스템 특성까지도 유추가 가능하다.
퓨리에 시리즈를 사용하면 이미지의 외곽선 특성을 표현할 수 있다. 이미지의 퓨리에 계수를 추출하기 위해서는 우선 이미지를 구성하는 주요 오브젝트를 표현하는 곡선을 추출한다. 이러한 곡선은 오브젝트의 특정 중심점에서 외곽선을 따라 일회전하면서 그 거리를 좌표상에 표시함으로써 얻을 수 있다. 기존의 퓨리에 계수를 추출하는 방법들은 추출된 계수를 이용하여 해당 곡선을 복원했을 때 원래의 곡선에 존재하던 상세한 특성을 표현하지 못한다는 단점이 있으며 이는 결국 이미지로부터 추출한 곡선을 사용하여 이미지를 검색할 때 정확도를 상당히 떨어뜨리게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Binary Range Reduction (BRR) 알고리즘을 제안한다. BRR 알고리즘은 원래의 곡선과 퓨리에 계수를 통해서 복원된 곡선간의 차이를 줄이기 위해서 전체의 곡선을 통해서 하나의 퓨리에 계수 세트를 추출하지 않고, 복원된 곡선이 원래의 곡선과 차이가 일정 크기 이상 나지 않도록 퓨리에 계수를 추출하는 구간을 나누어가며 퓨리에 계수를 추출한다. 이렇게 추출된 다수의 퓨리에 계수 세트를 통해서 복원된 곡선을 사용하여 이미지들 간의 유사도를 비교한다. 실험을 통하여 BRR 알고리즘을 사용하여 곡선에서 추출한 퓨리에 계수로 복원한 곡선이 원래 곡선의 특성을 정확하게 표현하고 있음을 보였고, 퓨리에 계수와 BRR알고리즘을 이미지 검색에 적용하였을 때, 높은 검색 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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