자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
암반구조물의 역학적 안정성과 수리적 특성을 분석하는데 있어 암반절리는 매우 중요한 역할을 한다. 방향, 크기, 체적빈도, 위치 등 대부분의 암반절리 파라미터들은 일반적으로 통계적인 기법에 의해 분포로 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 암반절리 파라미터들 중 가장 불확실성이 큰 크기분포를 추정하는데 요구되는 Joint Center Volume(JCV) 산정 기법에 대해 분석하고, 조사창의 형상과 관계없이 적용할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 기존 JCV의 이론적 산정법은 평면 조사창에만 적용이 가능하고, 전수조사 기법은 절리선 종류의 제약 및 해석시간 문제 등의 한계를 보였다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 JCV를 산정하여, 조사창 형상 및 절리선 종류의 제약이라는 한계를 극복하고자 하였다. 제안된 기법은 곡면형, 터널형과 같은 비평면 조사창에서의 추정결과를 통해 적용성을 검증하였다.
Clothing pressure has close relation with clothing comfort and depends on the pattern and properties of textile fabrics. Choosing a suitable clothing pressure is an essential factor for designing functional clothing such as the foundation for reshaping of a body contour or medical items for bum patient, and etc. However, it is hard to measure pressure values at the curved surface of a human body correctly. Recently, an air pack type pressure sensor, which has relatively excellent performance has been used to measure clothing pressure, however, it is still inconvenient to apply because it is a contact- type sensor. Therefore, in this paper, we suggest an indirect method that can measure clothing pressure without touching the subject by improving the equation of Kirk and Ibrahim (1966). However, confusions have been occurred when someone use the equation since the definition of parameters are somewhat vague. Furthermore, the estimated clothing pressure obtained by the previous method are quite different from the real values because this method does not consider the 3D effect of a human body and property changes of a transformed fabric. In this paper, the direction of principal stress and the radius of curvature in the principal direction were searched in the 3D image of the deformed girdle to get more accurate clothing pressure. The estimated clothing pressure was verified by comparing the result of the air pack type pressure sensor. It was found that the accuracy of the pressure estimation was improved by considering the 3D curvature of human body and the directional characteristics of textile fabrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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