본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의 학습법에 사용되는 기울기의 이론적 문제를 지적하고, 그로부터 플라토 문제의 원인을 밝힌다. 또한 이를 바탕으로 정보기하이론에 의해 새롭게 정의되는 자연 기울기를 이용한 학습법을 제시하고, 이를 이용한 플라토 문제가 문제해결의 가능성을 분석적으로 고찰하고 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 임의의 source 노드 및 sink 노드 간의 경로 설정 시 두 노드의 위치 정보를 이용하여 노드간의 기울기를 구하고, 이 기울기에 인접한 노드들 가운데 통신 가능한 상태 및 배터리 정보를 고려하여 라우팅 경로를 결정하기 위한 위치정보 기반 기울기 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안한 기울기 라우팅 알고리즘은 데이터 전송 시 8 방향으로 이웃한 노드들 가운데 하나의 forwarding 노드를 선택하는 가상 구조를 갖게 되며, 부분적으로 경로 설정이 이루어짐으로써 트래픽의 감소와 전달 지연시간이 줄어들 것으로 기대한다.
2차 반응표면분석을 위한 부분합성계획은 실험 비용이 많이 들거나, 실험 자체가 어려워서 시간의 소비자 많은 경우, 실험오차의 독립추정이 가능할 때 효과적이다. 반응표면분석에서는 회전성과 기울기 회전성을 만족하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 회전성과 기울기 회전성의 관점에서 부분합성계획을 살펴보고 또한 인자의 수와 중심점의 수가 변함에 따라서 어떤 $\alpha$(중심에서 축점까지의 거리)의 값이 최적의 실험계획이 되도록 하는지를 연구하였다.
이 본문은 자선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 계안한다. 영상을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 블록내의 기울기와 y절편(y-intercept)을 구한다. 블록의 회귀직선의 기울기에 따라 다음 검출위치를 결정하는 방법을 사용하여 시간석인 부분과 검출의 정확도를 높이고자 하였다.
본 연구에서는 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램을 이용하여 실험계획법 중 요인배치법과 반응표면분석을 구현하였다. 특히 반응표면분석에서 직교계획, 회전계획, 기울기 회전계획을 만족하는 실험계획을 제공함으로써 상업용 프로그램의 미진한 부분을 개선하여 실험선택의 폭을 넓게 하였다.
본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 초고압 케이블에서 절연재료로 사용되고 있는 가교폴리에틸렌(Cross-Linked Polyethylene; xLPE)에 침전극의 기울기와 인가전압의 변화에 따른 전계분포와 방전특성을 경계요소법에 의한 3차원 시뮬레이션과 부분방전장치를 통하여 해석하여, 기울기가 $45^{\circ}$에서 전계가 집중되는 현상을 확인하였다.
홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
만화 영상은 대체적으로 단순하면서도 일정한 기울기(Gradation)를 가지는 영역이 많이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 만화 영상의 특징을 고려해서 상보 쿼드트리를 이용한 효율적인 압축방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에서 상위마디의 색상은 하위 마디 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 색상이 되며 각각의 마디는 형태 부호와 색상 부호 또는 형태 부호와 기울기 값으로 나타내어진다. 기울기를 가지는 영역이 많이 존재하는 만화 영상에서 제안한 방법은 기존의 다른 압축 방법보다 비트수를 줄일 수 있고, 무손실 점진적 전송도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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