Underground structures usually consist of rock masses or concretes which can be cracked or have cracks. This study aims to develop an analysis program which can deal with the effect of discontinuous behavior due to those cracks using the block theory. It is assumed that rock masses form blocks along the discontinuity lines, and deformation within the block is relatively small. The behavior of discontinuity plane of the structures is divided into sliding along the discontinuity plane. separation of discontinuity by tensile force, and degradation of asperity angle of discontinuity plane by external force with sliding of rock Basses. These behaviors are implemented using constitutive relation and relevent load-displacement relation defined through normal and shear stiffnesses. Time varying displacements and block velocities are calculated by explicit time stepping algorithm. The effect of rock supports including rockbolts is also considered, and the tending effects which occurs in relatively thin lining is also considered.
본 논문은 블럭 기반 움직임 추정 알고리듬들에서 나타나기 쉬운 불연속성(discontinuity)을 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 정합 과정 중, 한 블럭에 대한 부분 SAD 값을 이용하여 쉽고 간단하게 불연속성 특성을 갖는 블럭을 찾아낼 수 있으며, 이러한 블럭들에 대해서만 부분 블럭에 대한 움직임 벡터를 추가 생성해낸다. 제안된 알고리듬은 기존의 여러 대표적인 움직임 추정 알고리듬들과의 성능 비교를 통하여, 일반 블럭에 대해서는 다른 알고리듬과 대등한 연산량을 나타내며, 불연속성을 갖는 블럭에 대해서는 화질의 개선을 보여 주었다.
본 논문은 블록 처리 방법을 기반으로 하는 링잉 노이즈 감소 알고리즘을 사용할 때, 블록 불연속 노이즈(Block Discontinuty)를 방지 할 수 있는 중첩 기 반(Overlapped Block) 연산과 Hanning Window에 관련된 것이다. 링잉 노이즈 감소 알고리즘은, 24bit RGB와 블록 기반 연산으로 하며, 수정된 K-means 알고리즘을 바탕으로 한다. 그래서 제안한 중첩 기반 연산은 입력 영상을 여러 단위 블록으로 조각낼 때, 단위 블록의 크기의 반을 중첩 시켜 선택하는 방법이다. $16{\times}16$ 픽셀 크기의 데이터 블록을 데이터 유닛(Data Unit)이 라고 정의하였다. 그 후 처리된 데이터 유닛들을 등방성 분포를 지닌 Hanning Window를 사용하여 중첩된 데이터에서 원 이미지 형태로 복원하였다. 최종적으로 언급된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 링잉 노이즈를 가진 이미지를 기존 방법(비 중첩 기반 연산)과 제안한 알고리즘으로 처리함으로써 각각의 결과를 비교하였다.
This paper proposes a method to improve video quality on images that have blocking artifacts at block boundary. Block image transform coding suffers from blocking artifact that is a main cause of degrading video quality because of the quantization error of transform coefficients in quantization process. filtering and DPCM for DC components have been widely used to reduce blocking artifact. Recently, lots of works focus on the technique that minimizes block effects using discontinuity of block boundaries. In this paper, image blurring in decoding stage is improved by adding compensation factor to each transformed blocks so that discontinuity of block boundaries can be decreased. The compensation factor is applied on each block without much loss of edge components.
본 논문에서는 블록 기반 DCT변환을 이용하는 JPEG/MPEG과 같은 영상압축 방법에서 발생하는 블록화 현상을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에지 블록에서 발생하는 양자화 오류 예측 값에 대한 오류를 방지하여 순수한 양자화 오류만을 예측한다. 순수한 양자화 오류만을 판별하기 위하여 본 논문에서는 양자화되어 블록화 현상이 존재하는 영상의 블록 경계 화소차값의 특성을 이용한다. 이 특성은 입력 영상과 독립적으로 거의 일정한 형태를 가지며 양자화 계수(QF)에 관련된다. 이러한 특성을 이용하여 부가적인 에지 검출과정없이 블록의 에지 영역을 판별할 수 있으며, 블록 영역의 특성에 따라 양자화 오류와 그 보상치를 결정하여 블록화 현상을 제거한다. 손실된 양자화 오류를 구하고 블록 경계 화소차값 특성을 이용하여 각 영역별로 보상치를 결정함으써 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상을 줄인다. 대표적인 실험 영상을 사용하여 성능을 비교하였을 때 제안한 방법은 기존의 방법에서 요구하는 제약조건을 두지 않고도 블록화 현상을 줄일 수 있다.
에러 은폐기법은 네트워크를 통한 영상회의 등 실시간 전송을 필요로 하는 응용분야에서 매우 유용한 기법이다. 본 논문에서는 불연속에 민감한 시각 특성을 고려하여 블록 경계의 차를 최소화하는 에러 은폐기법을 제안한다. 손실 블록에 대한 에러 은폐는 그래디언트 차에 기반을 둔 확장된 매칭 기법을 이용하여 달성된다. 제안된 기법은 실험 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 기법에 비해 평균 약 1.3㏈ 의 화질의 향상을 가져왔다.
블럭이론에서는 불연속면의 유한한 연속성을 무시하여 불연속면이 암반내에서 무한이 연속되어진다고 가정하였다. 본 논문에서는 터널시공의 안정성 평가기법으로 불연속면의 유한한 연속성을 고려한 키블럭 해석기법을 제안하고, 실제의 현장에 적용했다. 불연속면 원반 모델을 이용하여 불연속면의 연속성을 고려한 3차원 암반블럭의 생성을 판정하였다. 이 판정기 법은 블럭의 형상에 관계없이 모든 형상의 블럭이 인식가능하여 복잡한 굴착면의 문제에 적용가능 하다. 판정된 암반블럭에 대해서 거동성 및 안정성을 해석하였다. 실제 건설중에 있는 대단면 터널현장에 적용하여 해석결과를 비교 검토하므로써, 본 논문에서 개발한 수치해석기법의 타당성과 적용성에 대한 검증을 하였다.
본 연구에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 불연속 특징을 검출하여 내용기반의 동적 비디오 전송을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이 방법에 의하여 동영상 스트림 각각의 DCT블록은 내부의 대표적인 불연속의 크기에 따라 다르게 트랜스코딩되어 전송되며, 실험에서 같은 대역폭을 유지하면서 기존의 저주파 통과 필터에 의한 방법보다 내용기반 방법이 더 좋은 비디오 화질을 나타내며 픽셀 영역에서의 방법보다 처리 시간이 빠름을 나타낸다.
암반 불연속면의 조사 및 분석 과정에서 거쳐야할 필수적인 단계 중 하나는 방대한 불연속면 자료로부터 군을 판별하는 것이다. 불연속면 군 분류는 암반분류, 키블록 해석. 개별요소해석 및 불연속연결망 생성과 같은 암반공학적 업무에 있어서 필수적이다. 일반적으로 등고선도를 이용한 수작업 군 분류가 적용되었으나 이 방법은 수작업에 의존한 주관적인 결과를 제공한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 유전자알고리즘을 이용한 불연속면 군 분석기법을 도입하였으며 방향성 자료에 적용하기 위해 기본적인 유전자알고리즘을 변경하였다. 최종적으로 이러한 이론을 적용한 FORTRAN 프로그램 GAC를 개발하였으며 두 가지 형태의 불연속면 자료의 군 분석에 적용하였다. 적용 결과 GAC를 적용한 군 분류는 빠르고 효율적인 군 분석방법임을 확인하였으며 최적의 불연속면 군 수를 결정하는 데 있어서 분산에 근거한 적합도 함수가 Davis-Bouldin 지수에 근거한 적합도 함수보다 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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