수치모델링을 통한 암반구조물 설계 및 안정성 평가에서 가장중요한 것은 현지암반의 파괴조건계수, 압축강도, 탄성계수 등이다. 본 연구에서는 기 연구된 문헌들과 150 set의 삼축압축자료들을 비교분석함으로써 입력자료의 적용성을 제안하였다. Hoek-Brown이 제시한 신선암의 암종별 파괴조건계수와 삼축실험자료의 분석에 의한 파괴조건계수 사이에는 많은 차이가 있었다. 그러나, 압축강도의 변환식들은 RMR에 따라 모두 유사한 거동을 보여 주었다. 한편, 탄성계수의 변환식들은 식의 선택에 따라 많은 차이가 나는 것으로 분석되었으나, Nicholson 등의 제안식이 각 사례들과 대비하여 더 현실적인 것으로 분석 되었다.
본 논문은 렌즈와 여러 요인에 의해 야기되는 왜곡 영상을 본래 영상에 가까운 영상으로 보정하기 위한 방법을 제안한다. 왜곡되지 않은 가정된 표준영상과 왜곡 영상간의 3차 변환 모델링을 통하여 보정 계수를 구한 후 왜곡 영상에 이 계수를 적용하여 원하는 영상을 얻는다. 보정계수는 카메라의 위치나 렌즈 변경등 촬영 환경이 변경될 때까지 유효하다. 본 연구는 보정계수를 구하기 위한 영상처리 과정과 왜곡 영상에 보정계수를 적용하여실 영상으로 간주되는 영상을 만들어내는 보정계수 적용 과정으로 되어 있다. 본 논문에서제안하는 방법은 특정 시스템 환경과 카메라 렌즈의 영향에 의해 부과된 변형된 영상으로부터 실제 영상을 관측하는 시스템에 적용하기 위한 것이며 실험은 원자로에 부착 될 CCD카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 대상으로 하였고 보정 정도가 기존 방법보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.
본 논문에서는 기존의 고속 인트라 4$\times$4 예측 모드 선택 알고리즘을 인트라 16$\times$16 예측에 적용하여 연산량을 감소시키고, 변환 계수의 일부분만을 사용하여 인트라 16$\times$16 예측 모드 선택을 고속으로 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기준 블록과 예측 블록간의 차분에 4$\times$4 변환을 수행한 후 DC계수 하나와 주변의 AC계수 3개만을 사용하여 모드 선택을 수행한다. 이론적인 분석과 실험적 결과를 통해서 제안한 방법을 사용하여 인트라 16$\times$16 예측 모드 선택을 수행할 경우 부호화효율의 큰 감소 없이 필요한 연산량을 50%까지 줄일 수 있었다.
본 연구는 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 골재입자의 형상을 분류한 것이다. 디지털 이미지 처리 기법은 골재의 표면거칠기 및 형상계수 등의 정량적인 분석에 적합한 것이다. 연구에 사용된 골재입자는 주문진 표준사, 해양골재 2종, 쇄석골재 2종 등이 이용되었다. 해변자갈I, II의 형상계수는 0.35~0.54, 쇄석I은 0.74의 범위로 박편 형태의 편평상으로 나타나는데 비해 주문진 표준사의 입자의 모양은 세장형으로 나타났다. 특히 해변자갈II는 해변자갈I과 달리 모든 시료보다 세장비가 작으므로 장축과 중축의 차이가 크고, 긴 입자의 형상특성을 보여주고 있다. 체가름 시험 및 실측을 통해 결정된 골재의 세장비 및 편평비와 디지털 이미지 처리 기법을 이용해 결정된 골재의 세장비 편평비는 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 2차원 이미지를 3차원으로 변환하기 위하여 형상변환계수 및 등가직경이론을 제안하였고, 이를 이용하여 수정입도분포곡선을 작성하였다. 4종의 골재에 대한 편평비는 각각 0.30, 0.36, 0.47 및 0.83으로 측정되었다. 형상변환계수는 각각 0.77, 0.78, 0.84 및 0.92로 결정되었다. 형상변환계수에 디지털이미지 처리기법에서 구한 입경을 곱하여 입자의 크기를 보정하였다. 보정된 입자크기를 이용하여 보정된 체적 및 중량을 구하여 수정입도곡선을 작성하였다.
기존의 유전자 알고리즘과는 달리 대화형 유전자 알고리즘은 평가치를 인간이 제시할 수있기 때문에 인간의 직관이나 감성을 효과적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 대화형 유전자 알고리즘을 기반으로 내용 기반 영상 검색 시스템을 구축한 바 있는데, 이 시스템은 웨이블렛 변환을 통하여 기술된 영상을 내용에 기반하여 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 웨이블렛 변환으로 얻어진 계수가 유전자 알고리즘의 염색체 표현으로 효과적인지를 실험적으로 평가하고자 한다. 소규모의 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 체이블렛 변환으로 기술된 염색테들이 유전자 알고리즘의 교차 연산에 대하여 의미있는 후보를 찾아낸다는 사실을 확인할 수 있다.
CsLiB$_{6}$O$_{10}$(CLBO) 단결정은 넓은 광투과 영역, 극자외선 영역에서의 광투과성, 비교적 큰 비선형 광학계수, 높은 레이저 광손상 문턱값 등의 우수한 특성으로 인해 극자외선 영역에서의 파장변환과 고출력 레이저의 파장변환에 매우 활발한 응용이 시도되고 있다. 본 연구에서는 CLBO 단결정을 이용하여 Nd:YAG 레이저의 1064 nm 파장을 4차 조화파인 266 nm 파장으로 변환시키고 광변환 특성을 조사하였다. (중략)
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한 효율적인 브라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 원영상을 1-단계 웨이브릿 변환영역으로 변환하여 고주파 부분에 워터마크를 삽입한다. 워터마크삽입은 웨이브릿 변환 영역 중 HL, LH, HH 밴드의 서로 대응되는 위치에 있는 웨이브릿 계수값을 삽입하고자 하는 워터마크의 값에 따라 교환함으로써 이루어 진다. 그리고 워터마크의 추출은 원영상이 없이도 웨이브릿 계수값 간의 관계에 의해 워터마크된 영상만으로 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 정도로 우수한 화질을 가졌으며, 손실압축, 클리핑, 샤프닝 둥의 공격에도 강인성을 보였다.
이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다.
얼굴 인식 분야에서 포즈의 변화는 인식률을 저하시키는 가장 심각한 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 포즈가 변화된 얼굴 영상에 대한 인식률을 높이기 위한 전처리 단계로 정면이 아닌 얼굴 영상을 정면 얼굴 영상으로 변환시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 PCA 계수를 선형 변환 시키는 변환 행렬을 사용되는데 이 변환 행렬은 PCA 계수 사이의 선형적인 관계를 이용하여 구한다. 제안된 방법은 PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식 알고리즘으로 검증하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 얼굴 인식률을 $20\%$ 정도 향상시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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