최근 정보 사회의 발전에 따라 컴퓨터와 같은 정보기기는 클럭(clock) 주파수가 수 기가헤르츠 이상 기능을 갖는 제품들이 많이 개발되고 있다. 이러한 전자 제품에서 발생하는 누설 전자파의 특성을 이용하여 신호 복원에 이용할 수 있다는 연구가 최근에 진행 되고 있다. 본 논문에서는 이처럼 미세하게 방사되는 모니터의 전자기파를 수신하여 영상복원을 하는 연구를 수행하였다. 일정거리에서 수신된 모니터 방사신호를 이용하여 영상복원을 하였으며, 해상도를 높이기 위해 다양한 영상복원 기법을 적용하였다. 우선 모니터의 화면 특성을 이해한 후, 화면 구성 원리에 따라 누설 전자파 신호를 이용해 모니터 화면을 복원하였다. 또한 좀 더 나은 성능을 위해 Wavelet transform과 필터를 적용해 잡음을 제거하였다. 실험 결과 누설 전자파 신호를 이용해 모니터 화면의 복원의 가능성을 확인하였고 wavelet transform과 필터를 적용하여 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
본 연구에서는 디지털 단층합성 엑스선 영상의 화질특성을 개선하기 위해 TV-압축센싱 기반 영상복원 기법을 제안한다. 제안된 영상복원 기법의 유효성을 검증하기 위해 우선 관련 영상복원 알고리즘을 구현하였으며, 이를 이용하여 관련 시뮬레이션 및 실험을 함께 수행하였다. 실험을 위해 일반 x-선관($90kV_p$, 6 mAs), CMOS형 평판형 검출기($198{\mu}m$ 픽셀크기)로 구성된 실험장치를 구성하였으며, 제한된 각도 $60^{\circ}$도에서 $2^{\circ}$ 간격으로 총 51장의 투상영상을 획득하고 제안된 알고리즘으로 영상복원을 수행한 후 필터링 역투사법(FBP)을 사용하여 디지털 단층합성 영상을 구현하였다. 본 연구에서 수행된 결과에 의하면, 제안된 영상복원 기법은 일반 엑스선 영상 및 디지털 단층합성 영상의 흐린 영상화질을 선명하게 개선하고 또한 디지털 단층합성 영상의 깊이 분해능을 향상시키는 이점이 있음을 확인함으로써 기존 디지털 단층합성 영상의 화질을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망된다.
원주 법천사지(사적 제466호)에서 파편 상태로 출토된 치미의 제작기법을 조사하고 보존처리(복원)를 진행하였다. 치미의 제작기법 조사 결과는 동체부 제작, 날개부와 깃 부착, 장식부 제작, 상·하단 사절흔, 상·하단 연결을 위한 투공, 조형적 특징 등으로 나누어 서술하였다. 보존처리는 예비조사, 이물질 제거, 강화처리, 접합 및 복원, 색맞춤 순서로 진행하였다. 특히 접합 후 결손 부위의 원형 복원을 위해 3차원스캐닝 데이터를 활용하여 위치, 크기, 각도 등을 추정하였다. 복원한 치미는 높이 118 cm, 무게 121 kg에 이르는 대형 치미로서 이는 국내 완형(복원) 토제 치미 중 5번째로 큰 크기이다. 또한 깃이 뾰족한 형태의 치미는 현재까지의 국내에 알려진 유사 사례가 없어 희귀한 자료가 될 것으로 예상한다.
최근 대용량 데이터 전송이 이루어지면서 하드웨어의 복잡성과 전력, 가격 등의 이유로 인하여 입력데이터와 클럭을 함께 수신 단으로 전송하는 병렬버스 기법보다는 시리얼 링크 기법이 메모리 인터페이스에 많이 사용되고 있다. 시리얼 링크 기법은 병렬버스 기법과는 달리 클럭을 제외한 데이터 정보만을 수신단으로 보내는 방식이다. 클럭 및 데이터 복원 회로(clock and data recovery 혹은 CDR)는 시리얼 링크의 핵심 블록으로, 본 논문에서는 그래픽 DRAM 인터페이스용의 5.4Gb/s half-rate bang-bang 클럭 및 데이터 복원회로를 설계하였다. 이 회로는 half-rate bang-bang 위상검출기, current-mirror 전하펌프, 이차 루프필터, 및 4단의 차동 링타입 VCO로 구성되었다. 위상 검출기의 내부에서 반 주기로 DeMUX된 데이터를 복원할 수 있게 하였고, 전체 회로의 용이한 검증을 위해 MUX를 연결하여, 수신된 데이터가 제대로 복원이 되는지를 확인하였다. 설계한 회로는 66㎚ CMOS 공정파라미터를 기반으로 설계 및 layout하였고, post-layout 시뮬레이션을 위해 5.4Gb/s의 $2^{13}-1$ PRBS 입력데이터를 사용하였다. 실제 PCB 환경의 유사 기생성분을 포함하여 시뮬레이션 한 결과, 10psRMS 클럭 지터 및 $40ps_{p-p}$ 복원된 데이터 지터 특성을 가지고, 1.8V 단일 전원전압으로부터 약 80mW 전력소모를 보인다.
본 연구는 황폐계류 복원지의 식생변화에 대한 시계열 분석을 통하여 복원기법 및 효과에 대해 고찰하고자 수행 되었으며, 수질정화습지와 월류보, 수생식물 복원지에서 복원 전, 후 식생변화를 2년간 모니터링 하였다. 복원 1년 후 월류보에서 초본류 증가와 수질정화습지에서 줄풀의 피복도 증가가 조사되었다. 식생 피복률은 복원직후 10~30% 감소되었고, 복원 1년 후 복원 전 수준으로 조사 되었다. 황폐계류 복원지의 식생변화는 복원 후 1년 경과시점부터 서식종수, 귀화률, 피복률이 증가하는 것으로 조사되었다.
본 논문에서는 전통적으로 삼차원 모델 복원에 사용되는 볼륨 기반 자료 구조의 한계점을 극복하기 위해 평면 해시 구조를 볼륨 구조와 상호보완적으로 사용하는 하이브리드 모델 표현을 제안한다. 실내 환경에 대한 삼차원 모델 복원은 좁은 공간에 대한 정밀한 복원 결과를 얻기 위해 볼륨 기반의 자료 구조를 사용하였으나, 이러한 볼륨 기반의 자료 구조는 메모리의 사용량이 많아 대규모 공간에 대한 삼차원 복원으로 확장이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 기존 삼차원 모델 복원의 확장성을 증가시키기 위해 메모리를 효율적으로 사용하는 평면 해시 모델 구조를 제안한다. 또한 이러한 제안된 평면 해시 모델 구조를 넓고 단순한 평면 복원을 위해 사요하고, 좁고 디테일한 공간 복원에는 기존 볼륨 구조를 동시에 사용하는 하이브리드 복원 방법을 사용한다. 제안된 기법은 GPU 상에서 구현되어 공간을 실시간으로 복원 가능하다.
최근 급속한 도시화에 따른 토지이용 증가와 토지이용 효율성의 증대는 불투수 표면의 확대, 유역의 조도계수 감소와 함께 유입시간의 단축, 수로망 정비에 의한 첨두유량의 증가, 도달시간의 감소를 발생시켜, 수로의 통수능 증가와 저류량의 급격한 감소 등 전반적인 수문현상의 변화를 가져와 도시 하천유역에 홍수 피해를 빈번히 발생시키고 있을 뿐만 아니라 근시안적인 난개발로 인해 하천 생태계가 파괴되는 등 하천 오염이 갈수록 심각해지고 있다. 근년에 들어 이런 문제 해결을 위해 하천정비시 자연형 개념을 도입하여 공사가 시행되고 있으며 본 연구의 대상하천으로 선정된 온천천이 부산의 그 대표적인 예라 하겠다. 본 연구에서는 자연형 하천의 복원에 따른 홍수위 변화와 피해 분석을 위해 먼저 온천천이 자연형 하천으로 복원되기 이전의 하도 단면과 복원 후 변화된 하도 단면으로 분류하였으며, GIS 기법을 이용해 공간 지형자료를 정량적으로 산출하였다. 하천 복원에 따른 특성 분석을 위하여 부산지방기상청으로부터 수집된 강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 빈도별 홍수량을 산정하였다. 산정된 빈도별 홍수량을 HEC-RAS(River Analysis System) 모형에 적용하여 복원 전.후의 홍수위를 모의한 결과 온천천의 친수공간을 대표하는 주요지점에 대해 안전하다고 판단되었으나 온천천이 시민들의 친수공간으로 이용되고 있는 자연형 하천임을 고려할 때 돌발홍수에 대한 홍수예경보가 반드시 필요하다고 본다.
절개지사면에 구조물이 설치될 경우 배수압소산과 식생복원을 위해서는 기본적으로 다공성이 뛰어나고 식생의 서식이 가능한 구조물로 설계되어야 하며, 동시에 사면의 안정을 제공해주는 기능을 할 수 있어야 한다. 구조물이 설치될 지역에 Mattress/Filter를 사용할 경우 배수압의 소산과 식생의 활착이 가능한 구조물로 사면의 안정과 식생복원효과를 검토하였다. 본 연구에서는 절개지사면에 토목구조물이 설치될 경우 식생의 복원과 구조물의 안정성을 높이기 위한 기법으로 Mattress/Filter에 Slag를 채워서 다공성을 부여함으로써 사면의 배수압소산과 식생촉진 뿐만 아니라 사면의 안정성을 제공해줄 수 있는 구조이다. 특히, Mattress/Filter는 다공성이 뛰어나 자연배수가 가능한 구조물로서 그 구변 생태계에 필수적인 물의 상호교류 즉, 투수와 배수가 가능하고 배수압의 소산이 가능하여 식생복원과 사면안정에 우수한 것으로 나타났다. Mattress옹벽은 배면의 지하수 배제를 촉진시켜 사면의 안정화에 기여하게 되려, 식생의 복원에 뛰어난 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 Mattress에서 Fitter의 채움 재료로 산업계기물(Slag) 및 건설폐기물(폐콘크리트, 사석) 등을 재활용할 수 있으므로 Mattress는 채움재료의 비용이 저렴하고 유지관리가 용이하며, 생태계의 보존에도 Mattress/Filter의 사용은 매우 효과적임을 알 수 있었다.
CNN (convolutional neural network) 기반의 단일 열화 영상 복원 방법은 우수한 성능을 나타내지만 한가지의 특정 열화를 해결하는 데 맞춤화 되어있다. 본 연구에서는 복합적으로 열화 된 영상 분류 및 복원을 위한 알고리즘을 제시한다. 복합 열화 영상 분류 문제를 해결하기 위해 CNN 기반의 알고리즘인 사전 학습된 Inception-v3 네트워크를 활용하고, 영상 열화 복원을 위해 기존의 CNN 기반의 복원 알고리즘을 사용하여 툴체인을 구성한다. 실험적으로 복합 열화 영상의 복원 순서를 추정하였으며, CNN 기반의 영상 화질 측정 알고리즘의 결과와 비교하였다. 제안하는 알고리즘은 추정된 복원 순서를 바탕으로 구현되어 실험 결과를 통해 복합 열화 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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