저화질 이미지의 화질 개선에는 전통적으로 히스토그램균등화 기법이 사용되어 왔다. 히스토그램균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법으로 이는 이론상 최대의 엔트로피를 가지지만 주관적 화질 측면에서는 백화현상이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 히스토그램균등화 기법 기반의 가중 히스토그램 균등화 기법을 제안한다. 이는 인간의 시각특성을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하며 입력영상에 독립적인 변환함수를 제공하는 여러 이미지 화질 개선 기법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해서 동적영역 재조정 과정을 포함한다. 최종적으로 재조정된 동적영역 범위 내에서 Weber-Fechner 법칙을 적용한 변환함수와 히스토그램균등화 기법을 통해 얻어진 변환함수간의 가중 평균을 통하여 변환함수를 생성한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여주며, 엔트로피 또한 비교에 사용된 여러 이전의 방법들과 비교하여 유사하거나 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.
결정 궤환 구조를 사용한 비선형 등화기법은 열악한 채널환경에서 발생하는 심각한 심볼간 간섭을 제거하는데 크게 요구되고 있다. 이 논문에서는 정보 이론적 학습방법과 랜덤 심볼에 기본을 두고 개발된 선형 자력 등화 알고리듬에 이 결정 궤환 구조를 적용한다. 제안된 결정 궤환 자력 등화기는 송신 심볼이 가지는 확률밀도함수와 동일한 모양을 갖도록 랜덤 심볼이 생성된다. 이 랜덤 심볼의 확률밀도함수와 등화기 출력이 가지는 확률밀도함수의 차이를 최소화함으로써 제안된 자력 등화 알고리듬은 등화된 출력 신호를 만들어낸다. 시뮬레이션 결과로부터 선형 알고리듬에 비해 향상된 수렴성능 및 오차 성능을 나타냈다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
목적 : 0.35 Teslas의 저자장 자기공명영상 시스템에서 인체 조직의 물 성분 또는 지방 성분의 영상을 얻는데 있어서 주자장의 불균일도를 two-point Dixon 방법을 기반으로 보정하는 새로운 방법을 모색하였다. 대상 및 방법 : Two-point Dixon 방법을 사용하여 물과 지방의 위상이 동상일 때와 역상일 때의 영상들을 얻은 후 그 영상들로부터 위상과 크기의 위상 크기 결합 밀도 함수를 계산하고, 이를 통해 물과 지방의 영역을 분리하여 3차원 볼륨의 물 영역에서의 주자장의 불균일도 패턴을 분석하고 이를 반복적으로 보정하여 주자장의 불균일도를 개선하였다. 결과 : 제안한 영상 기법으로 인체의 여러 부위에서 주자장의 불균일도를 보정한 물과 지방 영상을 얻을 수 있었다. 삼차원 보정을 통하여 멀티 슬라이스 전체 영상에서 균일하게 물 또는 지방만의 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 위상-크기 결합 밀도 함수를 통하여 물과 지방의 영역을 분리할 수 있었고, 이를 이용하여 자장의 불균일도를 분석하고 보정할 수 있었다. 제안한 방법을 통해 주자장의 불균일도가 월등히 개선된 물 또는 지방 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 컬러 이미지를 의미 있는 영역으로 분할하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서, 의미 있는 영역을 이미지에서 많이 등장하는 색을 가지고 있는 영역이라고 정의하고, 많이 등장하는 색들을 파악하기 위해서 주어진 이미지를 RGB 공간에서 컬러 점들의 집합으로 표현한다. 그리고 본 기법에서 정의한 점들의 밀도를 이용하면, RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역에 속한 컬러들이 이미지에서 많이 등장하는 컬러라고 볼 수 있게 된다. 결국, 새롭게 제시하는 레벨셋 함수를 이용하여 RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역들을 찾음으로써 이미지에서의미 있는 영역을 구분해 낼 수 있지만, 이미지에서 의미 있는 영역(점들의 밀도가 높은 영역)을 구성하고 있는 컬러들이 충분한 크기의 연속된 영역을 이를 만큼 인접해 있지 않으면, 의미 있는 영역이라고 볼 수 없으므로, 그러한 픽셀들은 이웃 영역에 포함시키게 된다. 본 논문에서 새롭게 제시 하는 방법은, RGB 공간에서 컬러들의 밀도 분포를 레벨셋 함수에 적용해서 영역을 분할하고 이를 이미지 공간으로 다시 매칭 시키는 방법으로, 이미지상에 레벨셋 함수를 직접 정의하고 이를 이용하여 이미지 영역분할을 하는 기존의 레벨셋 기반의 이미지 분할방법과는 차이가 있다.
본 논문에서는 나카가미 페이딩에서 STTD(Space Time Transmitter Diversity)기법을 적용한 셀룰러 무선 시스템의 오수신확률을 유도한다. 라플라스 변환을 이용하여 L개의 독립적이고 동일분포의 다중간섭신호에 대한 새로운 확률밀도함수를 유도하고, 동일채널 나카가미 간섭신호속에서 나카가미 페이딩을 겪는 신호에 대한 오수신확률을 나타내며, 주파수 재사용거리의 함수로 오수신확률을 표현한다.
본 논문에서는 선택적 증폭후 전달(Opportunistic Amplify-and-Forward: OAF) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능 분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안하였다. 제안된 분석 기법에서는 집합 연산(set-operation)을 기반으로 각 릴레이가 최적의 릴레이로 선택될 확률을 유도한다. 그리고 수신된 순시 신호 대 잡음비의 확률 밀도 함수를 기존의 분석 기법보다 일반적인 (확률밀도함수 표현에서 합 기호의 개수 및 그 영역이 구체화된)형태로 제시한다. 그리고 이를 이용하여 평균 오류율, 누락 확률 및 평균 채널 용량을 근사화된 닫혀진 형태로 유도한다. 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. 성능분석 및 모의실험 결과 비교를 통하여 OAF 기법이 평균 오류 확률, 누락 확률 및 평균 채널 용량 측면에서 비선택적 기법에 비해 성능 향상 정도가 우수함을 확인한다.
전원설비 투자계획은 주어진 기간 하에서 최적 발전기 투입용량 및 시기를 결정하는 문제이다. 전원설비의 준공일정은 다양한 사회적 요인의 영향으로 불확실성에 노출되어 있다. 본 논문에서는 전원설비 준공 불확실성을 고려한 전원설비 계획 문제를 제시한다. 발전설비의 준공지연 불확실성은 이산 확률론적 밀도함수를 갖는 확률변수로 표현된다. 최적화 문제에서 확률변수를 고려하기 위해 2단계 확률론적 계획법이 도입된다. 주문제-부문제로 분해된 최적화 문제는 쌍대함수 정보를 교환하는 반복연산을 수행하여 최적 전역해에 도달할 수 있다.
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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