본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
국소선형회귀모형의 추정량은 좋은 특성을 가지고 있는 추정량으로서 가장 흔히 사용되는 비모수적 회귀모형의 추정량이라고 하겠다. 이러한 국소선형 추정량이 자료가 희박한 구간에서는 심하게 왜곡된 추정결과를 보이는 문제가 있으며, Hall과 Turlach(1997)이 제안한 선형보간법이 이러한 문제에 대한 매우 효과적인 해결방안이라는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 Hall과 Turlach가 제안한 선형보간법이 이상값에 매우 취약하다는 사실은 아직 지적된 적이 없는 문제이다. 이 논문에서는 이상값의 영향력을 감소시킬 수 있는 수정된 선형보간법에 의한 유사자료의 생성방법을 제안하고, 그 특성을 모의실험을 통하여 기존의 방법과 비교하였다.
다양한 보간 기법을 정리해 보고 이를 통해서 기존의 보간 기법의 한계를 고찰해 본다. 보간의 효율성과 보간 결과 영상의 화질과는 Trade off 관계가 있으며, 이를 적절한 수준에서 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Quadratic B-spline을 기저 함수로 하는 윤곽보존형 보간 필터를 사용한 영상확대 알고리즘을 제안한다. Unser의 Cardinal Cubic spline함수에 비해 적은 하드웨어만으로도 이상적인 저역 통과 필터의 특성을 가지며, 입력영상의 윤곽의 방향성을 고려한 적응적인 보간 기법의 적용으로 화질이 우수한 영상확대 알고리즘을 제안한다.
파티클 기반의 유체 시뮬레이션에서 파티클 들이 경계면에 부딪쳐 쇄파를 일으키는 경우 과도한 움직임으로 인해 자연스러운 흐름을 표현하기 어렵다. 파티클이 이동하는 시간 간격을 세분화하여 선형보간 함으로써 이 문제를 해결할 수 있다. 이렇게 하면 경계면에 모여 압력이 높아진 파티클 들의 가속도 벡터가 부드럽게 변한다. 하지만 보간을 하기위한 최소 샘플수가 높기 때문에 파티클 들이 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 가중치 보간 방식을 사용한다. 가중치 보간은 파티클의 현재 가속벡터와 이전 가속벡터에 서로 다른 가중치를 주며 차례로 더해 이동벡터를 구한다. 가중치 보간 방식을 쓰면 비슷한 흐름을 표현하는데 필요한 샘플수가 선형 보간 방식보다 적다. 그 결과로 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 선형보간 방식의 문제점을 해결할 수 있다.
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.
특성곡선이 통과하는 인접 시간준위에서의 3개 격자점을 이용한 시간준위 Lagrange 보간기법을 개발하여, 기존의 시간준위 보간기법인 Reachback 기법과 두가지 공간 보간기법, 즉 Upwind 기법과 3개의 공간 격자점을 이용한 공간 2차 보간기법과 함께 두가지 형태의 오염원 이송문제에 각각 적용 하므로써 공간 및 시간준위 보간기법에 의한 수치해의 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 동일한 차수의 보간기법을 비교할 경우, 공간보간 기법보다 시간 보간기법을 이용하면 수치분산 또는 수치진동이 적은 보다 정확한 수치해를 구할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 제시한 기법은 기존 시간준위 보간기법에 의한 해의 장점을 포함하면서 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.
유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.
본 연구는 2002년에서 2013년까지 국민건강보험공단 건강검진을 받은 대상자 자료를 통해 세계비만연맹 아시아-태평양지회(WHO-WPRO)에서 정한 체질량지수(Body Mess Index, BMI)을 기준으로 총 6개의 분류(저체중, 정상, 과체중, 비만, 고도비만, 초고도비만)로 구분하여 비만의 실태를 분석하였고 그 과정에 발생하는 이상치의 문제점들을 함께 해결하여 정확한 결과를 제시하고자 하였다. 본 연구 결과에서 제시하는 중앙값 반복 보간법은 선형 보간법이나 라그랑주 보간법에서 발생하는 다중 이상치 생성 시 잘못된 결과들이 보간되는 문제를 해결할 수 있는 유용한 방법으로 평가되었고, 이를 통해 최종 생성된 자료의 연간 비만지수변화를 확인한 결과 극단적인 저체중과 비만체중이 점차 증가하고 정상체중의 빈도가 점차 줄어드는 특징을 확인하였다. 특히 여성보다는 남성이 그리고 저 연령층에서 비만의 증가추세가 급증하고 있는 상태로 분석되었다. 전체적으로 본 연구 결과를 통해 비만으로 발생하는 건강문제가 또 다른 사회적 문제로 확산되기 전에 국가적인 조치가 필요한 것을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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