실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
하천에서의 여가활동에 대한 수요가 증가함에 따라 각종 친수활동에 대한 안전도 평가가 사고예방을 위해 중요해지고 있다. 친수 활동의 안전은 수리 및 수질 인자에 크게 영향을 받지만 기존 친수지수는 수질 인자에만 집중되어 개발되어왔다. 하지만, 세일링, 패들링, 저동력보트 등 입수형 친수활동의 경우, 다양한 수리 현상에 큰 영향을 받기 때문에 유속, 흐름 방향, 수심 및 수면 폭 등의 수리인자를 친수지수에 반영할 필요가 있다. 또한, 친수활동에 위험이 되는 수리적 조건은 유량 조건과 하천의 평면적 공간에 따라 상이하게 발생하기에 이를 공간적으로 평가하는 것 역시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수리학적 요소를 기반으로 하천 친수 활동에 대한 안전도를 평가하기 위해 공간적으로 친수활동의 안정성을 평가할 수 있는 SRRI (Spatial River Recreation Index)를 제안하였다. SRRI의 개발을 위해 1단계에서는 다양한 유량 조건에서 EFDC 동수역학모형을 이용하여 수리 인자들의 공간적 분포를 재현한 후, 2단계에서는 퍼지합성법 (FSE)를 적용하여 수리인자의 모든 소속도와 가중치를 종합하여 하천 지점별 하천친수지수를 산정하였다. 개발한 SRRI를 낙동강-금호강 합류부에 적용한 결과, 유량 및 지형 조건에 따라 각 수리인자가 친수활동 안전성에 미치는 영향이 공간적으로 매우 상이하게 나타났다. 유향(흐름 방향)은 합류지점 부근에서 친수활동의 위험성을 크게 증가시키는 반면, 사행구간에서는 수심이 중요한 요인으로 나타났다. 고유량 조건에서는 유속이 세일링 및 패들링에서 가장 큰 영향을 미치는 요소로 작용하였다. 특히 세일링은 유량 변화에 민감하여 고유량시에는 주흐름부와 합류부 부근을 제외하고 일부 공간에서만 안전하게 이용이 가능한 것으로 나타났다. 반면 무동력 및 저동력보트는 유량 변화에 덜 민감하여 고유량 조건에서도 부분적으로 허용될 수 있었지만 사행구간의 고수심부에서는 위험 등급으로 권고되었다. 이러한 결과를 바탕으로 SRRI는 다양한 수리학적 조건을 기반으로 공간적 안전정보를 제공함으로써 많은 이용자들이 하천에서 보다 안전한 친수활동을 즐기는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
멀티미디어 정보 표현에 있어서 서로 다른 미디어간의 동기화를 효과적으로 처리하는 것이 아주 중요하다. 멀티미디어 특성이 적용된 게임 개발에 있어서 각각의 시각 객체들이 시간 경과에 따라 공간 영역에서 동시에 움직여야 하므로 게임에서 필요한 멀티미디어적인 게임 요소들을 게임 운용상에 적절히 배치시키기 위해서는 게임 장면을 통한 시간과 공간 개념의 동기화가 필요하고 게임 객체 자신이 가지고 있는 시공간 특성이 논리적으로 설계되어 게임을 운용시켜야 한다. 따라서 멀티미디어 시스템에서 혼합된 형태의 미디어로 구성된 데이터의 표현을 위해서는 객체가 나타내는 상대적인 위치와 상대적인 시간을 나타내 주는 공간 합성과 시간 합성을 명시할 수 있는 정형화된 표현 연구가 요구된다. 간(刊)기존 연구들은 대부분 시간적 동기화와 공간적 동기화 각각에 대한 표현에 많이 치우쳐 있으므로 시간과 공간이 통합된 미디어들의 동기화 표현에 대한 연구가 필요하다. 시공간이 통합되지 않는 기존의 멀티미디어 표현법을 게임 개발에 적용할 때에는 게임에 사용되는 미디어 객체간의 원활한 동기화 표현이 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 게임 시나리오 스케치에서 나타난 게임 객체들의 시공간 개념이 적절히 표현될 수 있는 정형적 연구가 필요하다. 간(刊)본 논문에서는 시간 개념과 공간 개념이 통합된 형태의 시공간 동기화를 표현하기 위하여 명세 단계에서 멀티미디어 데이터가 시간 및 공간 개념을 적절히 변형하여 표현될 수 있도록 시간 및 공간 동기화가 통합된 새로운 표현법을 제안한다. 이를 위하여 게임 요소들의 시간적, 공간적 동기화를 표현하기 위한 방법을 언명으로 정의하고 시공간 관계성에 대한 확장을 제시한다. 간(刊)본 논문이 제안하는 언명 기반 멀티미디어 객체의 시공간 동기화 모델(an Assertion-based Multimedia objects Spatio-TEmporal Synchronization model : AMSTES)는 시간과 공간 모두에 적용되는 게임 객체들의 시공간 동기화 표현 방법과 이를 이용하여 실제 실행 가능한 코드 생성을 위한 시공간 공식을 제공한다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용하여 예측 된 공간 오디오 큐를 이용한 오디오 채널 확장 기술을 소개한다. 오디오 채널 확장 기술은 일반적인 스테레오 신호에 적용되어 5.1 레이아웃과 같은 고차원 오디오 신호를 생성하는 기술이다. 스테레오 신호에서 채널을 확장하기 위해 스테레오 신호에서 공간 큐를 예측하고 예측 공간 큐의 방향에 따라 5.1 채널 신호의 스펙트럼 구성 요소를 할당하여 다중 채널 신호를 합성한다. 제안된 방식으로 생성된 5.1 채널 신호는 원 5.1 채널과 유사한 공간 정보 합성 능력과 스테레오 대비 주관적 선호도가 개선된 음질을 제공한다.
미계측지점에서의 일유출량 시계열을 합성하기 위한 도구로서 유황곡선과 공간내삽알고리즘을 이용한 지역화기법이 개발되었다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 8개 유량 관측 지점들 중 일부를 미계측지점으로 가정하여 지역화 기법을 통해 미계측 지점의 유황곡선을 합성하였으며, 합성된 유황곡선을 공간 내삽 알고리즘에 적용하여 미계측 지점의 일유출수문곡선을 합성하였다. 미계측지점으로서 가정된 지점에서의 관측 수문곡선과 합성 수문 곡선을 비교한 결과는 상당히 좋은 값을 나타내었으며, 이로써 지역화 기법이 대상 하천의 유출 특성을 잘 나타내어 주는 기법임을 알 수 있었다. 이는 복잡한 매개 변수 산정을 필요로 하고 시간과 비용이 많이 드는 확정론적 모형의 적용 없이도 합리적인 일유출량 정보를 지역화 기법을 통해 획득할 수 있음을 보여준다. 그리고, 수자원 실무에서 많이 이용되는 비유량법과의 비교를 통해 지역화 기법이 비유량법보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
유한요소법과 경계요소법의 합성으로 전자계 해석을 하는 기법은 각 방법의 장점을 수용하여 경계가 없는 무한영역의 전자장을 분석하는 기법으로서 어떤 복잡하고 어려운 기하학적 구조의 문제도, 비선형이나 비균질성 재질의 문제도 쉽게 formulation이 가능하여 용이하게 해석할 수 있지만 전체 System matrix방정식이 비대칭이며 부분적인 full matrix를 형성하여 계산시간이 길어 진다는 단점도 있다. 적용예에서 보여 준 것과 같이 합성요소법은 그 해가 실제에 근사한 값을 가질수 있다고 생각되며, 계산시간을 단축시키기 위하여 직접법이나 반복법을 사용한 새로운 해법들이 도입되고 있다. 최근에는 system전체 node의 순서를 고려한 NDRA(Nested Dissection Reordering Algorithm)이 도입되고 있고, System matrix자체를 유한 요소법의 형태로 유지시키며 풀수 있는 방법으로 알려진 Absorbin 경계조건을 사용하여 전자파에 대한 해석을 하고 있다. 유한 및 경계요소 합성법은 초고압 옥외용 전력기기의 전자장 해석과 설계, 레이다나 안테나 등의 전자파 해석문제, 초전도 응용, 전력기기의 전자장해석과 설계, 우주공간에서의 전력전송문제 등을 쉽게 model화하여 적용할 수 있을 것이다.
본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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