공간조인은 지리정보시스템에서 가장 중요한 연산 중의 하나이다. 본 논문에서는 공간조인 처리를 위하여 여과-정제 방법을 사용할 때 여과단계에서의 효과를 높이기 위하여 점 기반 approximation인 Representative Point (RP) 필터를 제안하였다. RP 필터는 실객체에서 선택된 몇 개의 점들로 구성된다. 이 점들을 객체의 근사치로 사용함으로써 공간조인의 여과단계에서 후보객체의 수를 줄이며, 따라서 공간조인의 수행 성능을 높일 수 있다. 또한 RP 필터의 여러 종류들을 제안하였으며 그 종류들의 성질과 성능을 비교분석 하였다. RP필터는 공간조인을 위한 기존의 approximation들에 비하여 생성 및 우지 비용이 매우 적으며 더 높은 필터율을 가진다. 또한 RP 필터는 기존의 approximation들과 달리 선객체에 대하여도 정의될 수 있기 때문에, 다각형 객체끼리의 공간조인 뿐만 아니라 다각형 객체와 선 객체간의 공간조인에도 적용할 수 있다.
여러 분야에서 공간적 물리량, 패턴 또는 분포 등의 공간정보를 공간적으로 처리하는 방법이 연구 개발되어 왔다. 공간필터링 또는 공간필터법이라고 불리기도 하는 이 기법은 현재 직선 회전 군속도, 표면거칠기, 토석류속도, 형상, 결함 등 여러 계측분야에서 활용되고 있다. 이들 분야에 활용되는 공간필터는 복수개의 슬리트로 구성되며, 최상의 계측목적을 달성하기 위해서는 최적하중함수를 설계하여 각각의 슬리트에 맞는 하중값을 적용하여야 한다. 본 연구에서는 계측계의 간략화를 구현하기 위한 기초연구로서 기본이 되는 단슬리트의 구조 및 회전에 따른 필터링특성을 분석하였다.
시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.
이 논문에서는 미디언 필터의 선형 조합을 통해 임의의 주파수 특성을 갖는 필터 구조와 그 설계 방법을 제안한다. Linear-phase FIR 저대역통과 필터의 홀수번째 필터 계수의 부호를 바꾸면 FIR 고대역 통과 필터를 얻을 수 있는데, 이것은 필터 계수의 부호가 모두 양수인 두 개의 부분 필터의 차와 같은 모양을 가진다. 이 과정을 일반화하여 비선형 필터에 적용하면 LCWM(linear combination of median filter)필터는 가중 미디언 부필터(sub-filter)의 선형 조합으로 구성된다. 이는 선형 대수학에서 어떤 공간상의 임의의 벡터가 그 공간의 기저 (basls) 벡터들의 선형 조합으로 표현된다는 사실과 유사하다. 따라서 부필터의 필터 계수를 기저 벡터로이용하여 얻어지는 기저 행렬과 필터의 주파수 특성을 조절하는 계수 벡터를 구함으로써 LCWM 필터를 설계할 수 있다. 제안된 필터 설계 방법을 이용하면 특정 주파수 특성을 가지는 FIR 필터와 유사한 특성을 갖는 비선형 필터 구조를 만들 수 있다. LCWM 필터는 고대역 통과, 저대역 통과, BP(band-pass), BS(band-stop)의 임의의 주파수 특성을 가지는 필터로 설계될 수 있음이 실험을 통해 확인되었다.
이 논문에서는 이산형 상태 공간 모델에서의 새로운 FIR 필터를 제안한다. 선형성, 무진동성, FIR 구조, 초기 조건과의 무관성등을 디자인 과정에서 고려해서 성능 지표를 최소화 하는 필터를 구한다. 성능지표로는 구간에서 외란 에너지와 현재 추정 에러의 최대 이득으로 생각하며, 이 지표는 일반적인 성능지표와는 다르다. 제안된 필터는 배치 형태로 먼저 구하고, 점화식 형태로 바꿀 수 있음을 보인다. 제안한 필터는 확률론적 시스템의 이동 구간 무편향 FIR 필터(RHUFF)와 유사함을 보인다.
본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.
분수차 퓨리에(Fouier) 변환은 퓨리에 면환을 일반화시킨 것으로, 위치와 공간주파수의 복합적인 표현을 주나, 한 개의 렌즈를 광학적 구현이 역시 가능하다. 광신호처리에서 많이 사용되는 정합 필터를 구성하는 퓨리에 면환을 각각 분수차로 일반화시킴으로서, 위치 필터와 공간주파수 필터의 특성이 복합된 새로운 필터를 구성할 수 있게 된다. 이 필터 구조는 신경회로망의 학습으로 대치된다. 최대경사법과 오차역전파(error back-propagation)에 기초한 학습 법칙이 유도되고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과가 제시된다.
본 논문은 개량된 분기한정법(branch-and bound method)을 이용하여 고속연산이 가능한 2차원 상태공간 디지털 필터의 설계방법을 제안하였다. 설계된 디지털 필터가 갖는 계수행렬의 모든 요소 값들은 오직 2개의 2의 멱수 (powers-of-two) 의 합으로만 표현되어진다. 따라서 제안된 방법으로 설계한 2 차원 상태공간 디지털필터는 간단한 가산연산만으로 수행이 이루어지므로 고속연산이 가능하고, 또한 구조가 간단하며 저가격으로 실현이 가능하다는 장점을 가진다 . 본 논문에서 제안된 방법의 타당성을 설계예시를 통해 고찰한 결과, 설계된 디지털 필터의 근사오차와 군지연특성이 동일한 설계사양으로 연속계수공간에서 설계되어진 디지털필터와 비교하여 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
無限誤長 상태 공간 디지틀 필터를 有限誤長 상태 공간 디지틀 필터로 실현할 때 量子化 誤差인 상태 공간 계수〔ABCD〕의 미소 변동에 기인한, 출력 오차 分散을 $\Delta$〔ABCD〕의 分散으로 正規化하였다. 즉, S=E을 統計的 感度로 정의하고 시스템 구조적 성질을 나타내는 可制御性 Gramian, 그리고 2차 모드 해석 방법을 상태 공간 디지틀 필터에 확장해서 最小 統計的 感度를 갖는 실현 구조를 합성하였으며 시뮬레이션을 통하여 최소 구조 합성의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 영상에 포함되어 있는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 원본 영상과 잡음이 포함된 영상 사이의 mean square error (MSE) 추정에 기반한 적응적인 시공간 디노이징 필터(Adaptive Temporal and Spatial De-noising Filter : ATSF)를 제안하였다. 제안하는 디노이징 필터는 잡음이 포함되어 있는 영상에 블록 단위로 적용되며, 시간적 필터인 Multi-Hypothesis Motion Compensated Filter (MHMCF)를 사용하고, 공간적 필터로는 bilateral filter를 사용하였다. 각각의 블록에 대해 시간적 필터와 공간적 필터 중에서 최적의 필터를 선택하기 위해서 잡음이 포함되지 않은 원본 영상과 잡음이 포함된 입력 영상 사이의 MSE를 추정하는 기법을 제안하였다. 디노이징 단계에서 원본 영상이 주어지지 않기 때문에 MSE를 추정하기 위해서, 본 논문에서는 MHMCF가 적용된 블록의 MSE를 수학적으로 예측하고, bilateral filter가 적용된 블록의 MSE를 통계적 선형 모델을 통해 예측하였다. 이렇게 예측된 MSE를 비교하여 더 작은 MSE를 갖는 필터를 선택적으로 매 단위 블록마다 적용하게 된다. 제안된 방법은 시간적 필터와 공간적 필터를 적응적으로 적용함으로써 기존의 디노이징 방법에 비해 객관적 화질 뿐만 아니라 주관적인 화질에서 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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