본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 허프 공간과 영상의 크기, 잡음의 정도에 따라 검출된 요소의 품질이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 두 개의 파라미터, 감쇄 파라미터(decreasing parameter)와 확장 파라미터(broadening parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다. 유도한 방법의 유효성은 서로 다른 파라미터 값을 이용한 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 2 차원 심초음파도의 경계선 유사 영역에 대해 베이즈 추정기를 사용하여 경계선 검출을 위한 자동문턱 결정방법을 제안하고자 한다. 경계선 유사영역은 전처리과 정에서 흐려진 영상을 명확히 하는데 사용할 열비등방성 확산 방법의 전도계수로부터 얻어진다, 이러한 경계선 유사 영역에 대해 최적 문턱치를 선택하기 위해 베이즈 추정기가 사용되었다. 이 문턱치를 사용하여 영상을 이진화함으로서 심초음파도의 경계선을 자동 적으로 검출하게 된다. 마지막으로 본래의 심초음파도에 위에서 얻어진 경계선을 덧씌움으로써 경계선이 강조된 심초음파도를 얻을 수 있게 된다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 변환된 허프 공간과 영상의 크기에 따라 잡음의 영향이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 감쇄 파라미터(decreasing parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다.
기존의 광학현미경을 분해 하여 Kerr 현미경을 구성한 다음, 180도 자벽을 가지는 극박 3 %Si-Fe에 대해 자구모양을 관찰하였다. CCD 카메라로 취득한 한 단 한 장의 디지털 자구모양으로부터 자구영역의 경계선을 고가의 고속 영상처리장치 없이 결정하였다. 자구모양의 경계선 결정 방법은 디지털 자구모양의 픽셀값을 감산, 적분, 최소자승법의 연산을 이용하는 것이다. 이 방법은 많은 디지털 이미지를 연속적으로 취득하여 다중 합산하는 종래의 방식보다는 비용이 적게 든다. 이 연구 결과로부터 3개의 경계선과 0.085[T]의 자속밀도가 구해져 시편의 중심부와 같이 $180^{\circ}$ 자벽 만이 형성되는 영역이라면 이 방법을 적용할 수 있다.
본 연구에서는 압축 성형다이 가열선의 최적위치를 결정하는 문제를 다이의 형상 최적설계 문제로 정식화하고자 한다. 최적화 문제의 목적은 다이 내면의 온도를 지정된 온도로 균일하게 유지하는 것이다. 또한 Lee, Choi와 Kwak의 형상 설계 민감 도 해석을 위한 직접 미분 방법을 응용하여 가열선 위치변화에 관한 민감도 계산을 위한 경계 적분 방정식을 유도하고, 경계요소법으로 온도와 온도의 민감도를 해석하고 자 한다. 수치적 응용의 예로서, 넓은 평판의 성형을 위한 압축 성형다이의 가열선의 최적위치를 결정하는 문제를 다루고, 최적위치에서 가열선의 개수가 온도의 균일성에 미치는 영향을 검토한다.
객체 외곽선의 정확한 묘사는 수치지형도, 건물모델, 공간정보 데이터베이스와 같은 공간정보 성과물을 신뢰성 있게 제공하기 위해 중요하다. 라이다 데이터에서 건물의 실제 경계는 지붕에 있는 최외곽점들과 건물 주변의 지표면 상에 있는 점 사이에 존재한다. 그러므로 건물 지붕에 있는 점들 만으로 결정된 외곽선은 건물의 실제 경계와 일치하지 않는다. 본 논문은 라이다 데이터를 이용하여 건물의 실제 외곽선에 근접한 외곽선을 추정하는 것이 목적이며, 격자화 되지 않은 원래 데이터에서의 건물과 지표면 데이터로부터 최종 외곽선을 결정하였다. 최종 외곽선 결정방법은 두 영역 간의 해상 경계선 결정에 적용하는 방법과 유사하다. 제안한 방법은 분할된 데이터로부터 초기 외곽선을 결정하고, 지붕의 점들과 지표면 상의 점들을 이용한 외곽선을 추정하였다. 또한 점밀도가 극히 낮은 데이터에도 적용하여 제안한 방법의 신뢰성을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실제 라이다 데이터를 이용하여 실험을 수행하여 타당성과 효용성을 검증하였지만, 향후 개선되고 향상될 부분이 있다고 사료된다.
본 논문에서는 1m 해상도의 위성영상으로부터 건물의 경계선을 검출하기 위해 영상분할과 변이지도(disparity map)를 이용하는 새로운 방법을 제안한다. Watershed 방법으로 영상을 분할하고 분할된 영역 내부의 변이를 다중정합창틀(multiple matching window)과 결합된 다차원특징벡터정합(multi-dimensional feature vector matching)을 이용하여 계산한다 분할된 인접 영역들 가운데 panchromatic 및 multispectral 밝기값과 변이의 평균값이 유사하면 두 영역을 결합하여 하나의 영역을 생성하고 이 과정을 반복적으로 수행한다. 영역의 평균 변이값이 기준 값보다 크면 이를 건물 지붕 영역으로 결정한다. IKONOS 위성영상에 제안한 방법을 적용하여 작은 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서 건물 지붕의 영역과 경계선을 효과적으로 검출할 수 있었다.
최근 LCD-TV의 화질 개선을 위해서 다양한 영상처리 알고리즘이 적용되고 있다. 그 중 선명도 개선 알고리즘은 영상의 경계선을 강조하여 영상이 보다 선명하게 보이도록 한다. 하지만 경계선을 강조하는 과정에서 노이즈도 같이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 강조된 경계선을 유지하면서 노이즈를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위하여 Bilateral 필터를 기반으로 영상의 분산 값에 따라 영상의 노이즈 제거 정도를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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