팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
한국어에서는 문장 내의 주어나 목적어가 자주 생략된다. 자연어 처리에서 이러한 문장을 그대로 사용하는 것은 정보 부족으로 인한 문제 난이도 상승으로 귀결된다. 생략복원은 텍스트에서 생략된 부분을 이전 문구에서 찾아서 복원해 주는 기술이며, 본 논문은 생략된 주어를 복원하는 방법에 대한 연구이다. 본 논문에서는 기존에 생략복원에 사용되지 않았던 다양한 입력 형태를 시도한다. 또한, 출력 레이어로는 finetuning layer(Linear, Bi-LSTM, MultiHeadAttention)와 생략복원 태스크 형태(BIO tagging, span prediction)의 다양한 조합을 실험한다. 국립국어원 무형 대용어 복원 말뭉치를 기반으로 생략복원이 불필요한 네거티브 샘플을 추가하여 ELECTRA 기반의 딥러닝 생략복원 모델을 학습시키고, 생략복원에 최적화된 조합을 검토한다.
본 논문에서는 포인트 클라우드로 구성된 모델 내의 오류를 줄이고, 기하학적 형태를 복원하기 위한 사전 학습 방법을 제시한다. 이를 위해, 대상 모델과 유사한 형태 특징을 갖는 모델로부터 3차원 특징 정보를 추출하여 사전을 구성하고, 이를 통해 기하 복원을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 유사 모델로부터 기하 패치를 구성하는 단계, 둘째, 획득한 패치의 3차원 형태 특징을 학습하는 단계, 셋째, 학습된 사전을 이용하여 기하를 복원하는 단계이며, 최종적으로 원본 모델과 복원 결과의 오차를 계산하며, 복원 결과의 정확도를 확인한다.
본 논문에서는 적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 복원 방법을 제안한다. 먼저 얼굴을 형태와 질갑 프로토타입들의 선형 중첩으로 모형화한 다음, 특징점에서의 형태와 질감정보만을 가지고 각각의 얼굴이 요구하는 변형의 근사값을 찾는다. 본 논문에서는 이러한 under-determined 조건에서 최소 제곱법(least square minimization method)을 사용하여 최적값을 얻는다. 실험을 통하여 적은 수의 특징점을 이용하여 2차원 얼굴 영상을 효율적으로 복원할 수 있음을 검증하였다. 우리는 제안된 얼굴 영상을 압축하거나 겹침이나 잡영에 의해 손상된 영상으로부터 원래의 전체 정보를 복원하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
하천복원설계 절차에 따라 현상태의 유역통합관리 대안 적용 전후에 대한 수리학적 특성을 저수량과 평수량에 대해 HEC-RAS 모형과 RMA2 모형을 이용하여 분석하였으며, 기본적인 수리모형의 계산결과를 바탕으로 목감천 하천설계 구간 4.5 km에 대해 하천의 수리 수문학적 분석을 수행하였다. 그리고 목감천에서의 지배유량을 산정하여 Rosgen의 하천분류법에 의해 하천형태를 분류한 후 경험식에 의한 하천복원설계를 수행하였다. 즉, 하천형태의 분류에 따라 하도 평면형 결정 및 하상경사 예측, 경험식에 의한 하도 단면 및 하상경사의 결정, 사행파장에 의한 여울의 위치를 각각 결정하였다. 목감천 하천복원 설계를 위한 구체적인 상세설계안을 마련하기 위하여 하천복원설계에 필요한 하도 평면형, 하도 종단형, 하도 단면형을 결정하였으며, 상세 설계의 기초자료로 활용한다.
최근 다양한 형태의 멀티미디어의 확산과 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 필름 복원은 많은 사람들로부터 관심을 받고 있는 연구 분야다. 본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태 특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출하고 복원 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 필름에서 자주 발생되는 스크래치의 공간적인 정보를 이용하여 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통해 스크래치를 검출 하고, 양선형 보간법을 사용하여 손상된 필름 영역을 주변 픽셀 값을 이용하여 스크래치를 제거 함으로써 영상을 복원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 Kokaram의 논문에 제안된 방법보다 다양한 종류의 스크래치를 정확하게 인식하며, 적은 계산 비용임에도 불구하고 양선형 보간법은 스크래치 영역을 제거한다.
본 연구에서는 손상된 전자기록물을 구분할 수 있는 방법과 손상 형태별 전자 기록물 복원 방법을 제안한다. 제안되는 구분 엔진과 복원 엔진은 전자기록물의 형태 및 구조를 기반으로 손상 전자 기록물을 분류하고, 손상된 형태에 따라 복원 확률을 높인다. 이러한 과정을 통해 멸실되는 전자기록물을 최소화하는 방법을 제안하고, 이를 실험을 통해 검증한다.
디지털카메라와 같은 디지털 입력기구들의 발달로 아날로그 데이터들의 디지털 이미지 전환이 간편해지고 높은 픽셀과 해상도의 입력이 가능해지고 있다. 이에 따라 노화나 손상으로 인한 사잔 필름, 문서 둥 심한 노이즈로 판독하기 어려운 이미지의 형태나 글자를 디지털 이미지로서 복원 및 판독 할 수 있는 가능성이 높아지고 그 방법 요구되고 있다. 본 논문에서는 노이즈로 손상된 이미지의 형태의 복원을 위하여 이미지의 글자나 형태들의 윤곽을 형성하는 규칙적인 픽셀의 결과값을 추출하기 위한 이미지들의 합성과 색상함수의 매핑을 통한 디지털이미지 프로세싱을 방법을 제안한다.
웨이브릿 해석에서 CWT(continuous wavelet transform)에서는 Plancherel 형태의 복원 정리가 성립하고, 웨이브릿 급수는 frame 이론과 다해상도 이론(multiresolution analysis)을 활용한 이산복원정리가 성립한다. 복원정리가 만들어짐에 따라 이에 상응하는 웨이브릿이 생성되는데, CWT에서는 허용조건(admissibility condition)을 만족하는 basic wavelet이고, 웨이브릿 급수에서는 MRA를 이용한 Daubechies 웨이브릿, frame 이론을 이용한 Meyer 웨이브릿 등을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 CWT에서 사용한 허용조건을 자연스럽게 확장함으로써 기존의 것보다 간편하고 활용도가 우수한 이산복원정리를 발견하고, 이에 상응하는 보다 만들기 쉬운 새로운 형태의 L1 웨이브릿군을 개발함을 목적으로 한다. 본 연구에 개발한 새로운 웨이브릿을 사용하여 시간-주파수에서의 신호 복원 및 분석에 응용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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