본 연구에서는 삼각 요소망을 구성하는데 사용되는 기존의 Delaunay Triangulation 기법 외에 Advanced Front Technique 알고리즘을 적용하여 하천의 경계가 중요시되는 해석 모델에 적합한 삼각 요소망을 생성하고자 한다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계를 따라 삼각 요소를 형성하기 시작하여 전체 해석 영역으로 요소를 채워가는 방법이다. 이 방법은 위에서 언급한 Delaunay Triangulation 기법의 단점인 해석 영역의 경계에서 요소의 형질이 좋지 못한 문제를 극복할 수 있을 뿐만 아니라, 미리 절점을 생성하지 않으므로 메모리를 절약하는 효과도 얻게 된다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계의 노드(i)와 노드(i+1)을 Front로 하고, 이등변삼각형을 이루기 위해 해석 영역 내부의 적절한 위치에 새로운 절점(C)을 생성한다. 이렇게 Front와 새로운 절점(C)으로 이루어진 이등변 삼각형 요소가 생성된 후에, Front는 다음 Front로 전진하면서 점차 해석 영역의 내부로 삼각형 요소를 채우게 된다. 이와 같은 방법에 의해서 해석영역의 경계에서는 비교적 이등변 삼각형에 가까운 삼각 요소가 생성된다.
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
본 연구에서는 압전세라믹스와 금속판으로 구성된 음향트랜스듀서를 모델로 설정하고, 원형평판으로부터 방사되는 내부음장과 트랜스듀서의 외부로 방사되는 음향특성을 수치 해석하였다. 음향트랜스듀서의 내부 유니트를 요소 분할하며 경계조건을 적용시키고, 유한요소법을 이용하여 내부의 음장 분포와 음압 변화량을 가시화하였다. 그리고 트랜스듀서 외부로 방사되는 음압은 가상경계면 외부를 요소분할한 후 다양한 주파수에서 음압 기울기와 등압선을 수치해석하였다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1 차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2 차 각-거리 그래프를 생성한다. 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
비정형객체 검색을 위한 향상된 경계 영역 분할에 기반을 둔 색 기술자를 제안한다. 이 논문에서는 하나의 객체를 내부영역과 경계영역으로 나눠 각각으로부터 기술자를 추출하는 기존의 기술자를 향상하는 기술을 제안한다. 먼저 주어진 영상으로부터 비정형객체영역과 배경영역을 분할한다. 분할된 객체의 중심 좌표를 구하고 이 중심 좌표를 기준으로 해서 전체 객체를 N × N 블록으로 나눈다. 각 블록은 배경픽셀의 유무를 확인하여 경계블록과 내부블록으로 구분한다. 하나의 객체 영상은 내부블록들로 구성된 내부영역과 경계블록들로 구성된 경계영역으로 구분하여 각 영역에 대해 MPEG-7 주조색 기술자 (dominant color descriptor)를 추출하여 최종 기술자를 추출한다. 비정형객체 검색 성능 실험을 위하여 핸드백 영상들을 다양한 시점으로 변화하여 구성한 1,973장의 실험 데이터베이스를 구축하였으며, 검색 성능을 ARR(Average Retrieval Ratio)를 사용하여 기존의 MPEG-7 주조색 기술과 비교하였다.
운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.
블록 기반의 적응적 루프 필터(BALF : Block Adaptive Loop Filter)는 압축 성능에 있어서 상당히 높은 효율을 보이는 기술 중 하나이다. BALF는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Weiner 필터계수와 해당 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 복원된 영상에 적용함으로써 화질을 높일 수 있다. 그러나 BALF는 단위블록 전체에 대해 하나의 필터를 생성하여 적용하는 방법으로, 블록 내부에서 구분되는 신호적 특성을 따로 분류하지 않는다. 그러므로 BALF는 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복호화 복잡도를 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터가 적용될 블록을 내부와 경계 영역으로 나누어 경계 영역을 위한 필터를 구분하여 생성하는 루프필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 BALF에 비해 부호화 성능이 저하되지만, 필터를 적용할 영역을 선택 가능하게 함으로써 복호화 복잡도를 조절할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 실험결과, 기존의 방법인 BALF에 대하여 블록의 경계 영역 필터를 사용할 경우, 약 3.77%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 33.76%의 필터링 속도 향상을 보였다.
MPEG 동영상 부호화 중 BMA를 이용한 움직임 탐색과정에서, 왜곡척도로 MAD를 사용하는데 이는 블록 내 모든 화소에 동일하게 적용되므로 구획화 현상 등을 일으켜 주관적인 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 블록 내 화소를 경계 영역과 내부 영역으로 나누어 경계 영역에 대한 MAD를 먼저 구하고, 문턱치를 비교하여 인터블록과 인트라 블록으로 구분하고 인터로 분류된 블록에 대해서만 내부 영역의 MAD를 구하여 최종 보상블록을 결정함으로써 화질을 개선하고 계산량을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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