본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 2차원 전기비저항 모델링에서 후리에역변환을 계산하는 수치구적법을 비교하였다. 지수함수 및 큐빅스프라인 보간을 사용한 구적법을 균질대지 모델에 대하여 검토하였다. 이들 기술적용시, ${\lambda}_{min}$을 최소의 샘플링파수라고 할 때 0에서 ${\lambda}_{min}$까지 간격에 대한 적분은 후리에변환된 포텐샬을 대수 함수로 근사함으로써 계산하였다. 이러한 방법은 ${\lambda}=0$에서의 대수적인 불연속성에 기인한 후리에역변환의 오차를 크게 줄일 수 있다. 수치계산 결과, 샘플링간격이 적당하다면 큐빅스프라인 보간법이 지수함수 보간법보다 더 정확함을 알았다.
본 논문에서는 고화질, 고해상도로 영상을 확대하기 위한 적응적인 매개변수가 적용된 3차 회선 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법에서는 영상이 가지는 주파수 특성을 반영한 보간을 수행하기 위해 1단계 보간 과정에서 새롭게 정의한 비용함수를 이용하여 3차 회선 보간법의 매개변수를 적응적으로 구하고, 2단계 보간 과정에서는 1단계에서 구한 적응적인 매개변수를 적용하여 3차 회선 보간법을 수행한다. 영상의 주파수 특성이 고려된 적응적인 매개변수의 사용은 보간 커널의 성능을 향상시켜 동일한 매개변수를 사용하는 이전의 3차 회선 보간법보다 결과 영상의 화질이 우수하다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 이전의 보간법들보다 PSNR이 약 $0.5{\sim}4dB$ 높아 객관적인 성능에서 나은 결과를 나타냈으며, 결과 영상의 확대를 통한 비교에서 영상이 부드럽고 에지가 선명하게 나타남으로 주관적 화질이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
지구(地球)의 잠재자연식생분포(潛在自然植生分布)를 추정(推定)하기 위한 첫단계로서 자연식생분포(自然植生分布)와 밀접(密接)한 관계가 있는 기온(氣溫)과 강수량(降水量)에 대한 최적구면보간방법(最適球面補間方法)을 개발하기 위해, Light Climatic Dataset로 명명(命名)한 전세계에 분포(分布)된 1,060점의 측후소(測候所)의 실측자료(實測資料)를 보간용(補間用)과 검정용(檢定用)으로 무작위(無作爲) 2등분(等分)하고, 검정용(檢定用) 측후소(測候所)에 있어서 관측치(觀測値)와 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)와의 오차(誤差)를 보간방법(補間方法)과 파라메타가 틀린 조합(組合)에 대해 상호비교(相互比較)하였다. 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)는, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)으로 전점(全点), 정점(定点), 안반경(安半徑)의 3가지 방법, 거리에 대한 하중(荷重)으로 n승 반비례(反比例), 부(負)의 지수함수(指數函數)의 2가지 방법, 방위(方位)에 관한 하중(荷重)으로 타원하중법(楕圓荷重法), 각각에대해 상호조합(相互組合)하여 산출(算出)되었다. 그 결과, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)은 정반경법(定半徑法), 거리(距離)에 관한 하중식(荷重式)은 부(負)의 지수함수(指數函數), 방위(方位)에 관한 하중법(荷重法)은 타원하중법(楕圓荷重法)을 조합(組合)하는 것이 기온(氣溫)과 강수량(降水量)의 보간(補間)에 적합(適合)하였으며, 그에 관한 파라메타 값은 기온(氣溫)에 있어서 정반경(定半徑) $30^{\circ}$, -0.78의 지수함수(指數函數), 타원하중(楕圓荷重) 0.4로, 강수량(降水量)에 있어서는 각각 $35^{\circ}$, -0.53, 1.2로 나타났다.
3개의 자속에 대한 유도전동기의 입력을 계산한 후 3점을 2차 보간하여 2차 함수를 만들고, 입력이 최소가 되는 새로운 자속을 구한 후, 이 자속을 이용하여 다시 2차 보간하여 입력이 최소가 되는 자속을 구하는데, 새로운 점을 사용한 2차 보간을 수렴조건을 만족할 때까지 반복해서 입력이 최소가 되는 자속을 구하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 최대효율제어를 위한 자속으로 신속한 수렴이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 자유 형태 곡면을 설계할 수 있는 효과적인 방법으로 분산 데이터 보간 방법을 제안한다. 데이터 보간 방법은 다양한 물체를 모델링 하는데 필수적인 방법이다. 구조가 복잡한 자유형태곡면을 생성하기 위하여 기존의 방법은 제어 점의 가중치를 계산하여 물체를 나타낼 경우, 물체의 편평한 영역과 날카로운 모서리 부분이 나타나는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분산 데이터 보간을 이용하여 새로운 근사곡면 생성방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 제어 점들과 변환된 물체상의 점에 변화영역에서 최적의 값을 가지는 주요 곡률을 계산하여 B-스플라인 보간 함수를 구하고 이을 이용하여 근사된 자료의 변화량을 계산한다. 또한 최소의 가중치를 분산 데이터 보간에 이용함으로써 보다 자연스러운 자유형태 곡면을 설계하는 방법을 제안한다.
대부분의 자연현상은 다학제 특성을 갖고 표현된다. 유체-구조 연계(FSI) 문제의 경우 기존에 검증된 전산유체 해석 프로그램 및 구조해석 프로그램을 그대로 사용할 수 있다는 장점 때문에 약결합 방식이 일반적으로 이용된다. 그러나 약결합을 이용하여 해석을 수행하기 위해서는 서로 다른 특성을 갖는 격자시스템으로 발생되는 자료의 교환을 위해서 보간 및 사상이 필수적이다. 본 연구에서는 전역지지 및 국부지지 방사기저함수(RBF)를 이용한 보간 및 가상일의 원리를 적용한 사상의 성능을 단순 3차원 형상에 적용하여 검토하였다. 국부지지 RBF에 공간분할 트리의 일종으로 빠른 공간 탐색을 가능하게 해주는 kd-tree를 사용하는 경우 효과적으로 거대 구조물의 FSI에도 보간 및 사상이 적용 가능함을 여객기 형상의 항공기 모형을 이용하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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