본 논문에서는 훼손된 영상을 처리하는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 처리방법은 특이점이나 악 조건일 경우 수렴 속도가 늦어진다는 점과 처리시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Gauss seidel 방법으로 처리하는 방법이 있으나 이러한 경우 영상을 반복해서 처리해야 하므로 처리시간이 많이 소요된다. 이러한 난점(수렴속도, 전체 처리시간)을 개선하기 위하여 본 논문에서는 기존의 신호처리(Gauss Seidel)와 제안된 알고리즘을 적용시켜 비교하여 봄으로써 특이한 혹은 악조건일 경우에도 수렴속도를 고속화하여 기존의 Gauss-Seidel 신호 처리 방법보다 처리 시간을 단축할 수 있는 영상 복원 방법을 제시하였다. 제안된 최적화 알고리즘을 영상신호에 적용시켜 가속 상수에 따른 처리 신호의 simulation과 MSE(mean-square error)의 변화를 비교하여 봄으로써 처리정도를 알아보았다. 그리고, 본 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 모든 가속상수의 변화에 대한 영상복원 결과와 처리시간을 측정하여 보았다.
This study aims to provide the biological and geographical materials to identify the changes in population of Family Ardeidae included Egretta alba modesta, Egretta garzetta, Bubulcus ibis, and Nycticorax nycticorax and establish their conservation measurement in terms of the fragmented and deteriorated habitat by human development such as housing and park projects. Wonjucheon Stream was measured the highest species diversity since the survey site was relatively less interfered by the surrounding human beings showing lower disturbance elements. However, the closer the stream comes downstream, the more the artificial disturbance elements generate, confirming that the species better adapted to contamination grow in more density so that the species composition becomes simplified. It implies that feeding place as well as breeding-growing places is also more closely related to the changes in population structure and species composition of Family Ardeidae. The results of Family Ardeidae immigration in Taejang-dong, Wonju, among the other survey sites, revealed that a total of 231 came to the site in 2006; and 210 in 2011, showing more or less reduction in the population. In the mean while, Namyang-dong in Hwaseong City showed the continuous decrease in population number of Family Ardeidae with 135 before development and 60 during development, resulting in the number never growing but continuously narrowing over and over after development. As a result of surveying the number of Family Ardeidae that bred following the findings above, Taejang-dong in Wonju City had 4 species of Family Ardeidae being bred, however, showing the decrease in number of population from 998 in 2006 to 589 in 2011. Namyang-dong in Hwaseong was confirmed to have as many as 352 of the population in 2006 and 230 in 2008; after the deforestation on their habitat, they had not lived in the site any longer, suggesting that the development would significantly affect Family Ardeidae.
The study of Arundinaria munsuensis Y. Lee to this day was limited to the field of morphological species classification since its first discovery at Jiri mountain in the late 1990s. This native plants, one of Korean endemic species found in Jiri Mt. necessitates further studies about its use as revegetation plants or groundcover plants in urban areas. This study was launched from this need followed by summaries of results below related to its usage. This targeted species is a native Korean species which its natural distribution on the subalpine zone has merit for the wide range of climatic adaptation. Also, the coverage rate reached 78.3% in three years mostly by rhizome growth with an expectation of full coverage in four years providing less maintenance needs after planting. The net price for the construction of pot seedling methods of this plants is relatively economical than other normal revegetation construction methods. For these reasons, drilling for the plants on cut and fill soil slopes driven from pot seedling adapts Arundinaria munsuensis Y. Lee as efficient revegetation plant. Total construction cost for pot seedling work($30cm{\times}30cm$) of Arundinaria munsuensis was approximately 21,000won which is in reasonable price range when compared to other revegetation construction methods of disturbed slopes. As a native Korean plant, Arundinaria munsuensis has wide range of climatic adaptation with less maintenance requirement after planting. This study may suggest a strong possibility of Arundinaria munsuensis as a pot planting material in sloped area.
최근, 영상 매체는 멀티미디어의 핵심 서비스의 일환으로 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 디지털 가전과 개인 컴퓨터의 응용 소프트웨어의 발달로 디지털 영상은 쉽게 획득하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 임펄스 잡음은 Lagrange 보간법, 가우시안 잡음은 거리에 따른 공간가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 임펄스 잡음(P=60%) 및 가우시안 잡음(${\sigma}=10$)에 훼손된 Girl 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 A-TMF, AWMF, MMF에 비해 각각 8.77[dB], 8.83[dB], 10.02[dB] 개선되었다.
Restoration of DMZ has come up with the discussion on the peaceful use of the DMZ and the conservation plan of the army. In this study, we aim to identify soil characteristics of 108 sites to figure out environmental conditions around the iron fence of DMZ where vegetation has been removed repeatedly. Based on the soil characteristics and climate variables, hierarchy clustering was performed to categorize sites. As a result, we categorized 108 sites into 4 types: middle elevation region, lowland, East coast lowland, other areas. Group of 'other area' is only high in nutrient and clay proportion. Others are in igneous rock and metamorphic rocks with a high proportion of sand and lower nutrients than the optimum range of growth in Korean forest soil. The middle elevation region has a high altitude, low temperature. The east coast lowland has a high temperature in January and low precipitation. The lowland has a low altitude and high temperature. This category provides the environmental condition around the DMZ fence and can be used to select plants for restoration. The restoration project around the DMZ iron fence should satisfy the security of military plans, which means that functional restoration is prior to ecological restoration such as vegetation management under a power line. Additionally, improvement of soil quality and surface stability through restoration projects is required to enhance the resilience of the ecosystem in DMZ.
4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.
Urbanization and industrialization have caused increasing damage to national lands, and ecological restoration has proceeded without any specific assessment of this damage. The purpose of this study is to select indices to assess damaged areas through literature review and panel discussions, and to derive the importance of damaged area assessment indices by analyzing them through the Analytic Hierarchy Process (AHP). This study has derived, via literature review, six types of damage and a total of 18 related assessment indices. A total of 51 responses were collected from surveys and given to experts, and an AHP analysis conducted. As a result of the analysis, "Landform change (0.268)" was of the highest importance, with associated damage types as follows: "Soil contamination (0.193)", "Vegetation damaged (0.149)", "Surface soil loss (0.143)", "Change in soil physiochemical property (0.125)", and "Vegetation decline (0.122)". The analysis determined that the item of the highest importance in the overall assessment of damage was "Slope occurred area (0.100)", and that "Conductivity (0.022)" was of the lowest importance. This study can be presented as a criterion in determining the type and degree of damage in setting priorities for future ecological restoration projects.
최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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