본 논문은 주파수 대역 변환 방법을 사용하여 잡음을 제거하는 방법으로, 웨이블릿 변환의 고주파 성분의 통계적 특성을 활용하여 임계값을 선택하는 새로운 방법을 제안한다. 변환 영역의 각 고주파 성분(HL, LH, HH)에 대한 중앙편차를 이용하여 임계값을 설정함으로서 영상의 통계량의 변화에 대응할 수 있고, 잡음 분산의 크기에 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 잡음 분산을 추정하거나 데이터의 개수를 이용하는 기존의 방법에 비하여 신호 대 잡음비(PSNR)가 향상되었다.
본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.
가변적인 블록을 이용하는 H.264/AVC 인터 화면에서의 모드 결정 방법은 $16{\times}16$부터 $P8{\times}8$ 모드까지 인터 모드에 대해 비트율 왜곡값을 계산 한 뒤 공간적 상관도를 고려하기 위해 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$ 모드까지 비트율 왜곡값을 계산하고, 계산된 비트율 왜곡값 중 가장 작은 값을 갖는 모드를 최종 모드로 선택한다. 하지만 이러한 과정으로 부호기의 복잡도는 증가한다. 복잡도를 감소시키기 위해 본 논문에서는 IPPP구조에서의 인터 모드와 인트라 모드의 특징을 이용하여 고속 부호화를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 인터 모드에 대해서 최적 모드를 결정하기 위한 비트율 왜곡값의 상관도와 시간 상관도를 이용하고, 인트라 모드에 대해서는 인트라 화면 내에서의 각 인트라 모드에 대한 최대 최소 임계값을 이용하여, 발생확률이 낮은 인터와 인트라 모드의 활성화 여부를 결정한다. 본 알고리즘의 적용 범위는 상대적으로 인터 화면에서 발생 빈도가 낮은 $16{\times}8$, $8{\times}16$, $P8{\times}8$와, 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$ 모드이다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 1.36% 비트가 증가 했고, PSNR은 0.06dB 감소했다. 즉, 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 42.58%의 부호화 시간을 감소시켰다.
농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
CT영상으로 골조직이나 특정 기관의 3차원 모델을 재구성하는 연구는 큰 진전을 이루어 현재는 진료나 치료계획 수립에 없어서는 안될 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 기존의 방법으로는 교정이나 시술 시뮬레이션을 위해서는 치조골과 치아를 개별적으로 분리해서 모델링해야하는 치과분야의 요구를 만족시키는 데는 어려움이 있다. 치아와 치조골의 경계를 정확하게 분리하여 개별적으로 조작이 가능한 치아모델을 생성하기 위해서는 슬라스별로 두 영역을 분리할 수 있는 최적의 임계치가 결정되어야 한다. 본 연구에서는 좁은 간격으로 촬영한 연속적인 CT영상 슬라이스들 사이에서 치아들의 형태와 임계값이 점진적으로 변하는 성질을 이용하여 각 슬라스별로 최적의 임계치를 결정하여 치아영역을 분리하는 적응적인 최적 임계화 방안을 제안한다.
본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.
에지는 영상에서 객체와 객체 사이의 경계를 나타내는 중요 정보로서 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 등의 미분 연산자에 기반한 다양한 에지 검출 기법이 있다. 그러나 이러한 기법들은 밝기값 변화가 완만한 부분에서의 에지 검출에는 둔감하며, 한 픽셀의 두께로 이루어진 에지의 경우 2중 에지를 검출하는 문제점이 있다. 또한 에지를 검출하기 위해서는 효과적 에지 검출 연산자뿐만 아니라 적절한 임계값이 필수적이다. 그러나 적절한 임계값을 찾는 것은 매우 까다로운 문제이다. 본 논문에서는 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 검출 기법의 문제점을 극복하기 위해서 픽셀간의 미분값이 아니라 영역과 영역의 분할정도를 기반으로 에지를 검출하는 기법과 이에 대한 임계값 결정 기법을 제안한다. 그리고 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 추출 기법과 제안한 기법을 시험 영상에 적용하여 얻어진 결과를 통하여 제안한 기법의 효용성을 보인다.
임계온도가 높아 시스템응용에서 매우 안정한 장점을 지닌 고온초전도(HTS)도체를 이용한 HTS-SMES(Superconducting Magnetic Energy Storage)장치에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다[1]-[2]. 이런 HTS-SMES 장치의 고가성, 복잡성 등 원인에 기인하여 운전에 앞서 장치의 임계전류, 자속유동손실 및 충.방전시 불가피하게 발생되는 교류손실 등과 같은 기본적인 특성들이 선행하여 연구되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 600 kJ급 HTS-SMES코일에 대한 자장분석을 기반으로 코일의 임계전류밀도 분포를 계산하였고 최소 임계전류밀도에 근거하여 코일의 임계전류를 결정하였다. 그 주요 결과를 요약하면 코일에서 자장과 임계전류밀도 분포는 코일의 형상에 무관하게 같은 분포 경향을 보여주며 최소 임계전류밀도는 코일의 top과 bottom의 중심에 위치하며, model코일에서 임계전류의 계산값과 측정값이 비교적 잘 일치하였기 때문에 600 kJ급 HTS-SMES코일도 잘 일치할 것으로 사료된다. 또한 SMES코일을 20 K에서 운전한다고 가정하면 코일 임계전류의 ${\sim}60%$, 4.2 K에서는 ${\sim}40%$에서 각각 운전하게 될 것으로 예측된다.
강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(Pdaily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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