다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민 등에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 댐 수몰이전의 디지털 위성영상 데이터를 수집하고, 수몰직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰직전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하기 위하여 원격탐사 기법을 적용한 것이다 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 또한 좀더 가까이서 수몰마을을 보기 위한 근접비행시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 영상에서 찾아볼 수 있도록 한 것이다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
비밀 분산법은 암호화된 정보를 해독하는데 필요한 비밀 키를 여러 조각(share or shadow)으로 나누어서 권한이 있는 다수의 참여자에게 분산시키고 키의 복원이 필요할 때 비밀 정책에 따른 참여자들이 모여서 키를 복구하는 암호 프로토콜이다. 비밀 분산법의 특징은 비밀 키의 손실을 방지하는 차원도 있지만 그보다는 비밀 키를 가진 참여자의 권한을 분배함으로써 권한의 오남용을 방지하는 것이다. 기존의 (t,n)임계 기법에서의 비밀 분산법에서는 권한이 있는 참여자 n명 중에서 t명이 모였을 경우 비밀 키를 복원함으로써 권한의 문제를 해결했지만, 이 논문에서 제안된 기법은 비밀 키를 복원하는데 변경된 (t,n)+1 임계 기법(여기서 1은 n에 포함되지 않는 별도의 참여자)에서의 비밀 분산법을 사용함으로써 비밀 키를 복원하고 권한의 문제를 해결한다. 제안된 기법은 다수의 합의가 필요로 하는 분야에 다양하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.
본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.
항공 LiDAR 측량으로 토석류 발생 전 후의 지형자료를 취득하는 경우 토석류로 인하여 유출된 토사량을 알 수 있다. 그러나 토석류 발생지를 미리 예측하여 촬영하기가 힘들고, 토석류 발생 지역의 과거 항공 LiDAR 자료는 존재가능성이 낮아 토석류 발생이전 지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 토석류 발생지역의 토사량 추정을 위해 발생전 지형을 복원하고, 토사유출의 공간적 범위를 파악할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 지형복원기법은 토석류 발생지역에서 추출한 선형 및 비선형 횡단면을 가우시안혼합모델로 수식화하고 중심점 추정방법과 근사정확도로 근사결과를 평가하여 토석류 발생이전의 지형을 복원한다. 지형복원기법은 토석류 발생 전 후의 항공 LiDAR 자료를 이용하여 두 가지 방법으로 검증하였다. 먼저 토석류 발생구간에서 추출한 각 횡단면을 지형복원하여 발생전 항공 LiDAR 자료와 비교하였다. 또한 토석류 발생지역에 지형복원기법을 적용한 뒤 지형자료를 제작하여 토석류 발생전 항공 LiDAR DEM과 비교하여 검증하였다. 지형복원기법의 검증한 결과 전반적으로 근사정확도가 0.5m에 가까운 높은 정확도를 나타냈다.
광원 및 조명이 미약한 환경에서 획득된 저조도 영상은 인지적 및 색 왜곡적 측면에서 취약점을 가진다. 영상의 색 복원을 위한 연구인 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않기 때문에 저조도 영상을 대상으로 적용할 경우에는 좋은 성능을 내지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 저조도 영상의 색 복원을 위한 톤 매핑 및 색 항등성 기법에 대해 분석한다. 톤 매핑 기법은 저조도 영상의 밝기를 개선해 색 항등성 기법의 적용을 가능하도록 하기 위해 사용되며, 이후 다양한 색 항등성 기법을 밝기 조절된 저조도 영상에 적용해 색 복원에 적합 여부를 판단한다.
다행관측행렬을 복원하는 기존의 알고리즘은 단일행의 복원방법인 Cholesky Factor Downdating(CFD) 을 이용하여 행렬 $Z^{T}$ 의 각 행을 순차적으로 복원하는 방법으로 필요한 실수연산의 횟수는 2/5 p $n^{2}$이다. 이에 비하여 본 논문에서 제안한 HCFD(Hybrid Cholesky Factor Downdating)기법은 p$\geq$n 인 크기의 다행관측행 렬 $Z^{T}$를 복원하는데 필요한 실수연산의 횟수가 p $n^{2}$+6/5 $n^{3}$이다. HCFD 기법은 $Z^{T}$ 로부터 $Z^{T}$ = $Q_{z}$ RT/Z을 구하고, RT/Z에 대해 CFD 알고리즘을 적용함으로 필요한 시간복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, HCFD 기법 과 기존의 CFD 기법을 Sun SPARC/2와 국산주전산기I에서 실험한 결과, HCFD 기법이 CFD기법에 비하여 성능이 우수함을 보여 주었으며, 특히 복원하려는 행이 많을 경우 에 HCFD기법이 CFD 기법에 비하여 성능이 크게 항상됨을 알 수 있었다.었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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