본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.
chaum[10]이 제시한 은닉 서명은 서명자의 신분과 메시지 내용에 대해 어떠한 관련정보도 유출하지 않기 때문에 익명성을 필요로 하는 전자 화폐 시스템에 사용되고 있다. 그러나 완전한 익명성은 화폐 인출에서의 연관성을 은닉하고 화폐에 대한 이중 사용이 가능하기 때문에 악용될 수 있다. 따라서 필요로 하는 경우 특정 신회 센터가 메시지에 대해 공개 검증할수 있는 과정이 제공되어야한다. 본 연구에서는 메시지 복원 기능을 제공하는 개선된 공정 은닉 서명 기법을 제시한다. Horster 기반 메타 -Elgamal 기법[12]을 분석하여 메시지 복원 기능을 제공하는 은닉 서명 모델을 고찰한다. 또한 감지 불가 전송 방식의 특성을 사용하여 신뢰 센터에 의한 공정 검증 및 확인 기능을 제공하는 공정 은닉 서명 방식을 제안한다. 본 연구에서 제시하는 기법은 다중 서명 기법으로 발전시킬수 있으며 다양한 전자 화폐 시스템에 적용가능하다.
본 연구는 저수로 물길 복원 조성을 통한 복원이 어류 서식처에 미치는 영향을 파악하기 위하여 원주천을 대상으로 물리서식처 분석을 수행하였다. 대상 어종은 원주천 중 상류에 서식하는 우점종인 참갈겨니를 대상으로 하였다. 흐름 분석은 2차원 모형인 River2D 모형을 사용하였으며, 서식처 분석은 서식처 적합도 곡선을 이용하여 서식처의 양과 질을 산정하는 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 먼저 저수로 복원을 위하여 대상 구간의 강턱유량을 통하여 저수로 물길을 확인하고, 이를 통해 수리학적으로 유리한 저수로 단면을 설계하였다. 또한, 저수로 구간에 거석, 여울/소 구조, 그리고 단면 확폭을 통하여 다양한 복원기법을 적용하였다. 그 결과 수리학적으로 유리한 저수로 물길 복원 조성의 경우 현상태의 하폭보다 감소하였기 때문에 서식처가 악화되는 것으로 나타났다. 그러나 다양한 복원 기법을 적용하였을 때 서식처는 약 11% 정도 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
일반적으로 동영상은 물체의 움직임에 의해 움직임 열화를 겪는다. 본 논문의 목적은 이러한 움직임 열화의 해석을 위한 모델을 제시하고 정칙화된 반복 기법을 이용하여 이를 제거하기위한 복원방식을 제안하는 것이다. 제안된 모델에서는 기존의 공간 불변적인 모델의 한계를 극복하기 위하여 움직이는 물체와 정지된 배경과의 경계에서 일어나는 현상을 수학적으로 해석하게 된다. 그리고 복원 과정에서의 객체기반적 처리를 위하여 움직임을 기반으로 하는 영상 분할 기법을 소개하는데, 이 기법은 기존의 연구를 바탕으로 본 연구에 맞도록 응용하여 사용한다. 제안된 모델을 근거로 한 영상복원 기법은 제약조건을 이용한 반복적 방법으로서 사전에 추정된 열화정보를 이용하여 움직임 열화를 제거하개 된다. 제안된 방법의 성능은 실험결과로서 확인할 수 있다.
측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.
최근 하천의 치수, 이수적인 기능뿐만 아니라 자연 친화적인 하천을 조성하려는 노력들을 많이 하고 있다. 하지만 복원사업을 위한 설계 및 평가 기준이 명확히 정립되지 못하여 치수안전성 및 하도안정성에 대한 평가가 이루어지지 못하고 있다. 따라서 복원 기법에 대한 복원 전, 중, 후의 모니터링을 통하여 복원 후의 하천 변화를 예측하고, 실제 사업 시행 후 장기간의 모니터링을 통해서 적용 기법이 안정화 되어가는지에 대한 평가가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 2001년에 시작하여 2006년 12월에 복원 사업이 완료된 오산천 하천환경 정비사업에 대한 수리학적 모니터링을 수행하여 복원 후에 대한 하천 변화를 살펴보았다. 오산천의 경우 정비사업에 따른 공사 전, 중, 후에 대한 모니터링이 과거에 수행되었지만 단기간의 모니터링이었기 때문에 하천의 안정화 과정을 확인하기에는 많이 부족하였다. 따라서 본 연구에서는 과거 모니터링 자료를 기초로 하여 하천복원의 목적에 부합하도록 하천이 적응관리 되고 있는지 여부를 확인하기 위해 수리학적 모니터링을 하였다. 수리학 적 모니터링은 과거 수리 수문 자료를 바탕으로 호안 변화에 따른 하상 및 하도 변화와 하천 구조물의 영향분석에 초점을 맞추어 수행하였다. 본 연구에서 검토된 사항을 바탕으로 향후 하천의 수리학적 모니터링을 위한 지표 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지리 정보로부터 3차원 지형 정보로 복원하는 알고리즘을 제안한다. 자연스러운 3차원 지형의 표현을 위해 기존의 복원 알고리즘들은 삼각형 패치 기법이나 랜덤 프랙탈 중간점 변위기법들을 이용하여 복원하였다. 이와 같이 가우시안 분포를 사용한 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법으로 복원한 결과는 좌우대칭인 이미지에 대해서는 자연스럽게 표현되지만, 자연에 내재된 비대칭인 지형의 모습을 표현하기에는 어려움이 있었다. 좌우비대칭인 지형을 좀 더 자연스럽게 표현하기 위해 기존의 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법에 신경회로망을 이용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 학습결과를 3차원 지형 복원에 이용함으로써 비정형적인 데이터가 갖는 통계적 특성을 활용한다. 제시된 알고리즘의 우수성은 복원된 결과의 근사도 평가로 보인다. 또한, 신경회로망 학습 결과를 이용하여 산악지형과 평탄지형에 대하여 실험하고 실험 결과 산악지형에 대한 적용 예가 더 효과적임을 보인다.
초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.
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 청풍 지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 원격탐지된 디지털 영상자료를 수집하고, 수몰직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰이전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하는 실험을 한 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. 좀더 가깝게 수몰마을을 보기 위한 최근접 시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 찾아볼 수 있도록 한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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