SAR 영상에 존재하는 군사표적은 광학 영상에 있는 군사표적에 비하여 쉽게 구별하기 힘들다. 이는 전체 영상에서 군사표적을 구성하는 픽셀의 수가 매우 적기 때문이다. 이러한 문제 때문에 SAR 영상 분석가들은 영상을 분석하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 SAR 영상을 이용한 자동표적추출 시스템을 분석하고 구현하였다. 구현된 자동표적추출 시스템을 MSTAR 데이터 셋을 이용하여 실험하여 결과를 도출하고, 그 결과를 분석하여 자동표적추출 시스템 각 단계의 성능을 분석하였다. 분석 결과 각 단계별로 최적의 성능을 보여주는 임계값을 알아낼 수 있었다.
본 논문에서는 인간 시각 시스템 모델을 기반으로 디지털 멀티미디어 영상 정보의 소유권을 보호하기 위하여 시각적으로 보이지 않는 강건한 워터마크를 내장하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 웨이블릿변환을 사용하여 3단계 분해한 다음 각 부대역에 대해서 적응적인 다중 임계값을 적용하여, 보다 강건한 워터마킹삽입 알고리즘을 제안한다. 최저주파수 LL3영역을 제외한 각 부대역은 영상의 정보가 다소 적으므로, 삽입 후 영상정보에 대해 손실을 줄일 수 있다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 화질이 우수했으며, 외부의 공격에도 강인성이 뛰어 나고, 검출된 워터마크의 시각적인 높음을 알 수 있다.
본 논문은 프로젝트 일정을 계획하고 관리하는 PERT/GANTT 차트를 쉽게 그릴 수 있는 임계경로 탐색 알고리즘을 제안하였다. 프로젝트 일정을 결정하는 임계경로를 계산하기 위해 일반적으로 CPM (Critical Path Method)이 적용되고 있다. 그러나 CPM은 프로젝트 수행 활동들의 수행 기간과 상호 의존 관계에 따라 초기에 작성된 네트워크 다이어그램에 대해 임계경로를 계산하는데 5 단계를 수행하며, $T_E$ (The Earliest Time)을 계산하는 노드 (활동)들의 순서를 결정하는 방법을 제시하지 않아 특정 노드의 $T_E$를 정확히 계산하지 못할 수도 있다. 또한, CPM으로 얻은 네트워크 다이어그램의 활동들의 수행 순서가 시각적으로 명확히 표현할 수 없어 Lucko는 9 단계를 거치는 알고리즘을 제안하였다. 반면에, 제안된 알고리즘은 먼저, 초기에 작성된 네트워크 다이어그램에 대해 너비우선 탐색으로 노드들을 레벨로 재배치하여 수행 순서를 사전에 결정한다. 다음으로, 각 레벨에 속한 노드들을 임의로 선택하여 $T_E$를 계산하는 단계만을 거쳐 임계경로를 즉시 결정한다. 마지막으로, 각 레벨에서 임계경로에 속한 노드들의 $T_E$를 기준으로 임계경로에 속하지 않은 노드들의 $T_E$에 따라 약간의 이동으로 프로젝트 활동들의 수행 순서를 시각적으로 명확히 표현하도록 하였다. 제안된 알고리즘은 10개의 실제 프로젝트 데이터에 대해 적용성을 검증하였다. 제안된 알고리즘은 모든 프로젝트에서 임계경로를 구할 수 있었으며, 활동들의 수행 순서를 시각적으로 명확히 표현하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 CPM의 5단계를 1단계로 단축시키는 장점과 더불어 활동들의 수행순서를 명확히 표현하기 위한 Lucko의 9 단계 수행 과정을 2단계로 간단히 하였으며, PERT/GANTT 차트로 즉시 전환시킬 수 있는 장점도 갖고 있다.
컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.
임계지속시간의 산정은 유효우량 산정과 단위 유량도 및 강우분포를 이용한 유출모형 그리고 도달 시간등을 고려하여 산정하도록 되어 있으나 기저유출에 대한 자료가 절대적으로 부족하여 SCS 유효우량 선정법과 빈도 분석을 통한 확률강우량과 단위도법을 이용한 방법을 사용하고 있다. 최근의 수문실무에 있어서 설계홍수량의 산정에 있어서 임계지속시간의 개념이 사용되고 있으나 명확한 기준이 없어 무작위적으로 사용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 치수목적의 설계홍수량 산정에 있어서 여러 가지 수문학적인 인자에 따른 임계지속시간의 변화를 파악하여 적용성을 알아보고 이에 맞는 회귀식을 산출하여 수문인자에 따른 편차를 정량화하여 실무의 수문설계에 적용이 용이하도록 하는데 목적이 있다. 본 연구에서 유역특성인자와 CN값 산정에는 GIS프로그램인 ArcView를 이용하여 산출하였으며 유출계산은 WMS Model에서 제공하는 HEC-1 Module을 이용하여 본 연구를 시행하였다. 또한 확률강우량의 재현기간, 강우의 시간적 분포특성, 유역의 토양 및 토지이용 특성과 도달시간의 변화에 따른 임계지속시간의 변동 추이를 살펴보고 이를 정량적으로 분석하여 각 인자간의 상관관계를 알아보았다. 그 결과를 살펴보면 형상계수, 유역평균고도, CN값은 첨두 유출량 및 임계지속시간 산정에 있어 그다지 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유역면적, 유역경사, 하천연장에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 상관계수의 산정결과 재현기간과 강우분포에 대해서는 첨두 홍수량이, 도달시간과 선행토양함수조건에 대해서는 임계지속시간이 좀 더 영향을 받는 것으로 나타났다.
수문학적 가뭄은 하천, 저수지, 지하수 등과 같은 가용 수자원의 부족과 직접적으로 연관되어 있어 가뭄에 대한 체감이 기상학적 가뭄에 비하여 크다. 특히, 우리나라의 경우 홍수기에 집중되는 강우 특성으로, 비홍수기에는 댐과 저수지의 저류량에 크게 의존하여 수자원 관리가 이루어지므로 효율적인 수자원 관리를 위해서는 수문학적 가뭄을 분석하는 것이 중요하다. 일반적으로 수문학적 가뭄은 정상보다 낮은 유량이 발생하는 것으로 정의된다. 대부분 수문학적 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 주로 임계수준방법(threshold level method)을 많이 사용한다. 그러나 임계수준방법은 작은 미소가뭄으로 인한 독립성 문제를 야기시킬 수 있다. 본 연구에서는 홍수통제소에서 제공하는 12개 지점의 유량자료를 활용하여 독립성 검정을 실시한 후, 우리나라의 수문학적 가뭄 특성 분석을 위한 적정 임계수준을 제시하였다. 일별 유황곡선을 작성하고 50 ~ 99 백분위수를 적용하여 가뭄사상을 추출하였다. 적정 임계수준 범위를 결정하기 위해 독립성 검정을 실시하였다. 포아송 분포의 독립성 검정결과, 여주시 지점과 평택시 지점을 제외하고 대부분 지점들은 87~99 백분위수 구간이 적정한 것을 나타났으며, 일반 파레토 분포의 독립성 검정결과, 80~90 백분위수 사이가 가장 적절하였으며, 평균 초과도표에서는 80 ~90 백분위수 구간이 가장 많이 나타났다. 본 연구에서는 각 권역별로 적정 임계수준을 제시하기 위하여 권역에 해당하는 지역들의 공통범위를 검토하였다. 그 결과, 한강권역에서는 70~76 백분위수, 낙동강권역은 87~91 백분위수, 금강권역에서는 86~98 백분위수, 영산 및 섬진강권역에서 85~87 백분위수 구간이 적정한 임계수준인 것으로 나타났다.
본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
곡선 보는 철교 그리고 자동차와 갈은 구조물의 구성으로 널리 사용되어왔다. 많은 연구자들의 관심분야인 이러한 구조물의 안정성 거동 해석분야는 괄목할 만한 성과가 있어 왔다. 곡선 보 구조물의 기하학적 구조 및 물성치가 탄성 및 강성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 정역학적 동역학적 해석이 필요하다. 그러나 구조물의 복잡성 때문에 어떠한 경계조건에서도 엄밀해를 얻기가 매우 어렵다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법 혹은 유한요소법으로 해결해왔으나 이러한 방법들은 때론 복잡한 비선형 구조물에는 과도한 컴퓨터 용량사용과 복잡한 알고리즘 프로그램을 요구한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 미분구적법(DQM)이 여러 분야에 사용되어왔다. 본 연구에서는 복잡한 편미분 방정식의 해를 구하기 위하여 미분구적법이 사용되었다. 중면 신장을 고려한 등분포 하중 하에서 선형으로 변하는 비대칭 곡선 보의 내평면 신장 좌굴의 지배방정식을 유도하였고, DQM을 이용하여 지배방정식의 해를 구하였다. 다양한 열림 각, 경계 조건, 그리고 파라미터에 의한 임계하중을 계산하였다. DQM 결과는 비교 가능한 엄밀해와 비교하였고 DQM은 적은 격자점을 사용하고도 정확성을 보여주었다. 예를 들어 열림 각이 180°인 비 신장 고정단 곡선 보의 경우, 엄밀해의 임계하중 값은 8.0이고 DQM의 임계하중 값은 7.98로, 오차가 0.3% 미만 이었다. 곡선 보의 내평면 비 신장 임계하중도 계산하였고, 두 이론을 상호 비교 분석하였다. 아크축의 중면 신장을 고려한 연구는 곡선 보의 임계하중에 중대한 영향을 미치는 것을 보여준다.
영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서 에지를 검출하기 위해 개선된 에지 검출 방법들이 제안되었으며, 정확하고 빠른 검출을 위해서 임계값을 사용한 이진화 영상들이 실험에 사용되었다. 각 방법들의 실험적인 분석을 위해서 기존방법들과 개선된 방법들을 비교 분석하였다. 여기에서 기존방법들은 소벨, 로버트, 프리위트방법들이다. 그리고 개선된 방법들은 기존 방법들의 마스크 변위를 적용하였다. 개선된 방법들의 장점은 에지들의 침식이 많이 발생하지 않았고, 명확하게 에지를 검출할 수 있었다. 특히, 실험적인 분석을 위해서 의료영상에 그레이 영상을 사용하였고, 명확한 에지를 검출하기 위해서 결과영상에 대해서 임계값을 적용하였다. 각 방법들의 정량화 된 분석을 위해서 의료영상에 대해서 히스토그램을 적용하였다. 결론적으로, 기존 방법들과 개선된 방법들을 다수의 의료영상들의 분석적인 그래프에 적용시켜서 개선된 방법들의 장점을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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