미국의 원전해체 지침서인 MARSSIM과 MARLAP에서는 의사결정 전 부지조사를 계획하고, 계획한 조사를 시행하는데 Data Life Cycle의 사용을 권장하고 있다. 부지조사 계획단계에서 설정되는 데이터품질목표(DQO)는 부지조사 수행 및 설계의 모든 측면에서 얻을 수 있는 데이터를 최선으로 활용하는 방법을 제시하고, 부지조사 계획을 체계화하여 공식적으로 중요한 의사결정을 내리는데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 한다. DQO의 일곱 과정 중 5~7단계에서는 앞선 단계에서 수집한 정보를 이용하여 합리적이고 신뢰성있는 의사결정을 내릴 수 있도록 부지조사를 설계하는 과정이다. 이 과정 중 설정되는 회색영역은 관심핵종에 대한 조사단위의 평균농도가 실제로 DCGL을 초과하지 않음에도 불구하고, 초과한다고 판단하여 제염활동과 같은 추가적인 활동을 하도록 결정내리는 Type II 의사결정 오류로 인한 결과가 미약할 것으로 생각되는 농도범위로 정의된다. 회색영역은 부지에서 수집한 Sample에 속한 특정 핵종의 평균농도와, 규제한도로서 설정될 수 있는 잔류방사능 유도농도(DCGL)를 이용하여 정할 수 있다. 회색영역을 설정함으로써 가장 자원효율적으로 부지조사계획을 설정할 수 있으며 의사결정 오류에 대한 영향을 최소화 할 수 있다. 선행연구로 도출된 고리 1호기의 DCGL을 이용하여 회색영역을 설정하고, 이를 이용해 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 Sample의 농도평가 방법을 제시하였다.
대법원은 97후2200에서 균등관계가 성립하기 위한 5가지 요건을 제시하였다. 이 중에서 세 번째 요건인 '치환자명성'이 특허요건 중 하나인 진보성을 판단할 때의 자명성과 같은 수준의 것으로 해석할 수 있는 것인지의 여부에 대하여 논쟁이 있다. 이들을 다르게 해석해야 한다는 입장에서는, 치환자명성 요건이 자명성 요건에 비하여 협소하다고 설명한다. 그리고 이들을 동일하게 볼 경우 특허발명에 대하여 진보성이 인정되지 않는 한 모두 균등영역에 포함되는 것으로 보게 되어 균등침해의 영역을 과도하게 확장하게 되는 문제가 있다고 한다. 반면에 이들을 같은 정도의 것으로 해석해야 한다는 입장에서는, 특허발명으로부터 용이하게 실시할 수 있는 기술 즉, 특허발명에 대하여 진보성이 없는 영역에 속하는 확인대상발명은 모두 균등침해에 해당하는 것으로 보아야 한다고 주장한다. 또한 균등론상 치환자명성과 진보성의 자명성을 서로 다르게 해석할 경우 특허법이 작용할 수 없는 소위 '회색영역'이 존재하게 되는 문제가 있다는 점을 지적한다. 이러한 견해의 차이는 권리범위확인 또는 균등론에 의한 침해 여부를 판단함에 있어서 상반되는 결과를 가져올 수 있다. 즉, 치환자명성 요건을 자명성 요건보다 좁게 보는 경우는 이들을 동일하게 보는 경우에 비하여 특허권의 권리범위를 좁게 해석하기 때문에 회색영역에 속하는 확인대상발명에 대하여 침해를 부인하게 된다. 그러나 반대로 이들을 동일하게 보는 경우 회색영역은 사라지고 확인대상발명은 균등론에 의하여 침해의 영역에 속하게 된다. 이 논문은 이러한 문제를 해결해 보고자 하는 시도에서 출발한 것이다. 이를 위하여 특허요건의 진보성 판단과 균등론의 치환자명성 판단을 각각 검토하고, 이들을 동일하게 보는 경우와 다르게 보는 경우를 기술혁신의 경제학적 관점에서 서로 대비한 결과 동일하게 보는 것이 합리적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
디지털 영상은 조명 조건과 취득 카메라의 고유 특성으로 인해 의도하지 않은 색조를 가질 수 있다. 영상에 색조가 존재하면 일관된 색 정보의 인지 및 표현이 어렵기 때문에 별도의 색 보정 작업이 필요하다. 본 논문은 color by correlation을 사용한 학습 영상 선택, 후보 회색축 영역의 추출, 핵밀도 추정, 색조 제거의 4단계로 이루어진 색조 추출 및 제거 방법을 제안한다. 후보 회색축 영역 중 불명확한 회색축 영역을 핵밀도 추정을 이용하여 제거하였다. 후보 회색축 영역의 색 성분의 분포를 조사하여 색조 유무를 판단하고, 색조가 존재할 경우 색조 제거 작업을 통하여 색 항상성을 유지 시켰다. 실험을 통해 제안하는 방법이 gray world 방법, color by correlation 방법 보다 정확한 색조 추정이 가능함을 확인하였다.
등광도인 두 색으로 이루어진 배경(적색/녹색, 청색/녹색, 혹은 청색/황색 배경) 위의 중앙에 회색 원이 놓일 때 이 회색 원에 대한 잔상은 본래의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색인 것으로 나타났다. 잔상에 나타난 이러한 흔한 색은 두 배경 색의 광도가 다를 때에도 나타났고, 회색 인의 크기가 증가하였을 때에도 나타났다. 나타난 잔상의 채도는 순응 배경 자극의 평균 광도 값이 증가할수록, 그리고 회색 원의 크기가 감소할수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만 검사 자극의 중앙에 유채색 혹은 무채색의 경계선이 놓일 때 순응 자극의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색은 더 이상 나타나지 않았다. 검사자극에 놓인 경계선은 검사 영역의 양 쪽에서 유도된 객들이 반대편의 영역으로 퍼져나가는 것을 방해하고, 결과적으로 유도된 색이 두 색으로 분리된 상태로 유지하도록 하여 서로가 혼합되지 않도록 돕는 작용을 하는 것으로 추정된다. 검사 자극에 경계선이 놓이지 않는 경우, 잔상에서 유도된 색은 유도된 두 색 사이에 주관적 경계선을 형성하기에는 너무 약한 색 정보를 가지기 때문에 결과적으로 두 색이 반대편의 영역으로 퍼져 색채 혼합이 일어나는 것으로 추정된다.
본 연구는 현재까지 중국의 해양 회색지대 전략에 관한 국내 연구들이 기존 미국 주도의 회색지대 연구의 분석 결과를 답습하고 있으며, 대응책에 관해서도 원론적 입장과 방향만이 제시된 '선언적·개념적' 수준에 머물러 있다는 문제의식에서 시작되었다. 필자는 위 문제점 극복을 위해 중국은 자국 고유의 전략문화를 구성하는 '삼전'을 기반으로 해양 회색지대 전략을 전개한다는 인식 하에 남중국해, 동중국해, 그리고 서해와 이어도 일대에서 전개 중인 해양 회색지대 전략을 삼전의 영역별로 분석하였다. 분석결과 추후 서해와 이어도 일대를 차지하기 위해 중국의 해양 회색지대 전략은 보다 공세성을 띌 것으로 예측되며, 우리해군 대응전략 개념으로 『중국 해양 회색지대 전략의 기반인 '삼전'의 전개 효과를 '무력화'시켜 중국이 유도하는 점진적인 현상 변화를 멈추게 하고, 규범·규칙에 기반한 해양질서로 '환원'을 지속적으로 추구』를 제시하였다. 그리고 대응전략의 개념을 이행할 수 있는 '구체화·체계화'된 대응책을 본 연구에서 제시하였다.
국부 통계치에 근거한 서양금석문 영상향상 기법을 고안한다. 영상데이터는 배경과 정보의 두 영역으로 구분한다. 통계 및 함수적 분석을 통해 서양금석문 영상 대부분이 가우스 회색도분포임을 규명하고 분포 및 영역특성을 고려한 모델을 구현한다. 모델을 대상으로 국부정규화처리 알고리즘을 수식화하고 파라미터를 추출하며 이동창에서의 기능과 특성을 논의한다. 파라미터와 이동창의 크기를 조정하여 화소 회색도의 공간 분포를 변형하고 영역을 선별한다. 이 때 국부통계치는 알고리즘을 실현하는 유용한 근거로 활용된다. 알고리즘 적용에 의해 영역의 잡음과 불규칙한 분포 상태가 평활되는 동시에 영역 사이의 회색도 격차를 증대시켜 영상을 향상한다. 실험결과는 제안된 방식이 기존의 영상향상 기법보다 우수한 효과가 있음을 보여준다.
이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
BPA(Black Printer Algorithm)은 잉크젯 프린터에서 사용되는 C(사이안), M(마젠타), Y(옐로우) 잉크에 대한 검정(Black) 잉크의 양을 결정하는 알고리즘이다. CMY 잉크로 인쇄한 이미지의 칼라 품질은 모니터가 재생할 수는 있는 칼라 영역보다 적다. 또한 CMY 잉크를 각각 100% 씩 섞었을 때 이론적으로는 검정 색이 나와야 하나 실제는 검정 색을 정확하게 재현하지 못한다. 그래서 대부분의 프린터는 검정(K) 잉크를 기본으로 제공하며 CMY 잉크로 표현될 회색 영역의 부분을 검정 잉크로 대신 표현해 주기 때문에 프린터의 재현 영역을 확장시킬 수 있다. 또한 검정 잉크의 사용으로 인쇄품질의 색조 대비(contrast)를 증가시킬 수 있고 CMY 잉크를 검정 잉크로 대신 인쇄하기 때문에 CMY 잉크를 절약하는 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 본 잉크젯 프린터의 K(black) 잉크와 CMY(cyan, magenta, yellow) 잉크와의 관계를 살펴보았고 이 특성을 이용해 검정 잉크를 조절하는 방법 중에 하나인 3차 다항식의 BPA(Black Printer Algorithm)를 구현하였다. 결과에서는 성능 테스트에 대한 내용과 성능 향상을 위한 방법에 대해 논의하였다.
마티즈와 같은 유명한 화가들의 작품을 보면 쉐이딩 부분을 단순히 회색 톤을 이용하여 색을 칠하는 것이 아니라 표현하려고 하는 상황과 분위기에 맞추어 다양한 색을 사용하는 것을 확인해 볼 수 있다. 이렇게 다양한 색상을 이용함으로써 장면을 작가의 의도에 맞게 연출할 수 있을 뿐 아니라 풍성한 느낌을 줄 수 있다. 이는 색이 인간의 감성적이 부분을 자극할 수 있기 때문인데, 사용하는 색에 따라 사람의 느낌도 변하고 감정도 달라지기 때문에 작가들은 다양한 색의 조합으로 느낌을 표한 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 3차원 렌더링에서도 다양한 색으로 쉐이딩 할 수 있는 다중 층 색상 쉐이딩 기법을 제안한다. 기존의 퐁 쉐이딩 기법이나 카툰 쉐이딩 기법은 단순히 회색 톤을 이용하여 쉐이딩 처리를 한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 쉐이딩 범위를 여러개로 나누고 각각의 영역에 반투명의 색을 덧칠함으로써 자연스럽고 풍부한 색의 혼합이 가능하도록 하였다. 이러한 다양한 색을 사용함으로써 3차원 렌더링에서도 다양한 장면 연출이 가능하며 느낌 표현도 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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