본 연구에서는 유한요소법을 이용해서 초기형상을 결정하는 새로운 방법으로 서 전방 투사법을 제안하고자 한다. 전방 투사법으로서 선형 보간을 이용한 방법과 소성 문제의 물리적인 특성을 고려하여 퍼지 로직을 도입한 퍼지시스템을 개발하려 한 다. 선형보간을 이용한 전방투사법은 임의의 초기 형상에 대한 유한 요소 해석 결과 얻어진 최종 형상에서의 미 충만 부피를 선형 보간하여 초기 형상에 적용함으로서 최 적 초기 형상을 결정하는 방법이다. 그러나 미 충만 부피의 변화가 미소할때에는 쉽 게 최적 초기 값을 찾지 못하는 경우가 발생하므로 유동 특성을 고려한 퍼지 로직을 구성하여 퍼지 시스템을 개발하였다. 이 방법을 리브-웨브(rbi-web)형태의 축대칭 단조 문제에 적용하고 유한 요소법에 의한 해석중 격자 재구성의 필요에 의해 단위체 격자 재구성법을 이용한다. 결정해야될 초기 형상의 변수로서는 형상비(aspect ra- tio=높이/지름)을 고려하기로 한다.
수치지형모형 (DTM)은 지형정보의 추출과 보간의 두 분야로 이루어진다. 본 연구는 이중, 보간에 관심을 두고 이동평균법과 선형예측법의 두 보간방법을 수치시험에 그의 정확도 및 효율성을 비교 조사하는데 목적이 있다. 기본입력자료로는 사진측량에 의하여 얻어진 정규격자망 형태의 표고값을 이용하였으며. 격자의 간격, 지형의 종류, 보간에 이용되는 기준점의 형태에 따른 정확도 및 효율성이 연구 조사되었다.
원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조강도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티 에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱 문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문은 2-점 보간 필터에 대한 효과적인 가중치 설정에 대한 방법을 제안한다. 2-점 보간법은 선형 보간 필터에 변형 함수를 적용함으로써 구현된다. 여기서 변형 함수를 적용할 때 적절한 가중치를 설정해야하는 문제가 발생한다. 기존 방법에서는 보간 커널 함수의 c1-연속성을 활용하여 설정하였다. 하지만 이러한 설정 방법은 변형 함수의 특성을 활용하지 못하는 부분이 존재한다. 논문에서는 변형 함수와 영상 신호에 대한 주파수 해석을 바탕으로 실험적으로 가중치 결정 기법을 제공한다. 이를 확인하기 위해서 다양한 실험을 진행한다. 실험결과는 변형 함수에 따라서 서로 다른 최적인 가중치가 결정됨을 확인할 수 있고 이전 방법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인해 준다.
입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.
표면 보간법을 응용하는 분야에는 모델링 자연현상 가시화 등을 비롯하여 여러 가지를 들 수 있다. 사면체 분할법은 사차원적 표면 형성을 위한 전 처리 단계 중의 하나이다. 사차원 공간상에서 피스와이즈(piecewise) 선형보간법의 질은 삼차원에서 의 자료 점의 분포에 영향을 받을 뿐 아니라 자료 값에도 영향을 받는다. 자료 값을 고려한 사면체 분할법이 추정의 질을 개선시킬 있음을 사차원 공간의 가시화를 통하 여 보여준다. 본 논문에서는 Delaunay 사면분할법의 구 기준(Sphere criterion)과 자 료 의존형 사면체 분할법 중의 하나인 최소 제공제곱 근사기준(least squares fitting criterion)을 논의하였다. 본 논문은 또한 새로운 자료 값을 고려한 기준인 gradient difference와 jump in normal direction derivative들을 논의하였다.
본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
토양수분(soil moisture)은 수문인자의 하나로서 토양 내에 함유된 물의 양을 의미하며, 그 총량은 미미하지만 대기와 지표면 사이에서 일어나는 복잡한 물순환과 에너지 교환을 이해하는데 있어 필수적이다. 현재 국내에서는 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」(이하 수자원법)에 근거해 토양수분량 관측이 이루어지고 있으며, 수자원 분야의 한국수자원조사기술원 외에도 농업, 임업 분야에서도 다양한 기관에서 지상관측소를 구축해 토양수분량을 측정하고 있다. 국내 지상관측소에서는 주로 지점규모(point scale)로 토양수분량을 관측하는 장비가 사용되고 있으며, 유전율식 장비인 TDR(Time Domain Reflectometry), FDR(Frequency Domain Reflectometry)이나 토양수분장력을 측정하는 장력계(Tensiometer)가 널리 쓰이고 있다. 수자원분야에서는 토양 내 수분의 양을 직관적으로 확인할 수 있는 유전율식 장비가 대중적으로 사용되고 있으며, 최근에는 우주선(Cosmic-Ray)으로부터 발생하는 고속중성자(Fast Neutron)를 통해 중규모 면단위(field scale) 토양수분량을 관측하는 장비인 CRNP(Cosmic-Ray Neutron Probe)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이러한 장비는 주로 야외에 설치해 운영하고 있기 때문에 장비 훼손이나 전원공급의 어려움으로 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 토양수분량 시계열자료의 결측이나 오측이 일반적인 감쇄기에 발생했다면 선형보간법으로도 간단히 보간할 수 있지만, 강우에 의한 상승기에 발생했다면 해당 강우사상에서의 토양수분량의 상한치를 알기 어려워 결측보간에 어려움이 있다. 본 연구에서는 토양수분량 시계열자료의 강우기간 결측을 보간하는 방법으로 누적분포함수 역변환 샘플링방법을 선택하였다. 연구에는 음성군(차곡리) 토양수분량 관측소 2021년 자료가 사용되었으며, 관측소 56개 지점 중 임의의 지점에 결측구간을 생성한 뒤 해당 지점과의 상관계수가 높은 지점의 누적분포함수를 이용해 역변환 샘플링 방식으로 임의 지점의 결측을 보간하고 그 결과를 기존값과 비교해 보간 방법의 정확도를 평가하였다.
저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 영상을 확대할 경우 적용하는 보간법은 알고 있는 값을 기준으로 해서 보간 값을 추론한다. 이 과정에서 블러링과 블록화 현상 등이 발생한다. 기존의 보간법은 처리과정에서 주변의 값들에 적절한 가중치를 곱하여 더함으로 이러한 단점들을 보완하고자 한다. 제안방법은 원화소의 값을 주변의 정보를 고려하여 변형하고 이 화소값을 이용하여 보간 화소를 생성함으로 보간 영상의 화질을 개선한다. 먼저 대각 방향의 차이값을 이용하여 복잡영역과 평탄 영역으로 구분하고 복잡영역일 경우 주변 영역의 메디안 값과 원화소의 값을 이용하여 변형된 화소의 값을 구한다. 즉, 평탄 영역일 경우는 원화소의 값을, 복잡영역은 변형된 화소의 값을 이용하여 양선형 보간법을 적용하여 보간 값을 구한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상의 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 PSNR을 개선하였고 화질도 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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