비촛점흐려짐과 가산잡음에 의해 훼손된 영상을 정칙화 공액경사법을 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. 기존의 반복복원방법에 비하여 공액경사법은 초선형적인 수렴속도로 해에 수렴할 뿐 아니라 한정된 반복 횟수 내에 원래의 해에 수렴할 수 있다는 장점을지닌다. 본 논문은 반복복원시 잡음의 증폭을 억제하기 위하여 정칙화 공액 경사법에 구속조건을 적용함으로써 적응적으로 윤곽부분과 평면부분의 복원을 행하는 정칙화 공액경사법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해, 윤곽부분에서는 1에 근사한 구속조건의값을 적용함으로서 윤곽의 복원을 행하고, 평면부분에서는 0에 근사하는 구속조건을 정칙화 공액경사법에 적용함으로써 잡음을 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다.
공액 경사법을 이용한 정칙화 반복 복원 방법에 관하여 논하였다. 기존의 반복 복원 방법에 비하여, 공액 경사법을 이용한 반복 복원 방법은 초선형적인 속도로 해에 수렴한다는 장점을 지닌다. 그러나, 이와 같은 성질로 인해 잡음과 흐려짐현상으로 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 잡음의 증폭이나 파문현상과 같은 결합을 갖게된다. 본 논문은 구속 조건을 적용한 정칙화 공액 경사법을 제안한다. 정칙화 공액 경사법에 정칙화 구속 조건과 정칙화 변수를 적용함으로서, 영상에서 윤곽 부분의 평활화없이 파문 현상을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라, 가산 잡음의 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다. 실험 결과를 통하여 기존의 정칙화 반복 복원 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 수렴비에 우수함을 증명하였다.
고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.
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.
기존의 원영상 복원 기술은 주로 신호 처리 분야에서 영상의 형성(formation), 저장 및 통신상에서 발생되는 왜곡 현상을 복원하는 연구가 많이 이루어 졌다. 원 영상 복원과 관련된 기존의 연구는 블록 정합(block matching algorithm)을 이용한 원영상 복원 방법이 있다. 이 방법은 오 정합(incorrect matching)이 발생하기 쉽고, 오 정합 시 에러가 전파되는 문제점이 있다. 그리고 장면 전환이 2회 이상 발생될 경우 장면 전환 지점과 지점 사이의 복원이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 해결하기 위하여 확장적 블록 정합 방법(EBMA: Extended Block Matching Algorithm)과 영역 보상법(Region compensation method)을 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원에 사용하기 위하여 비디오 사전 정보(장면 전환 정보, 카메라 모션 정보, 캡션 영역 정보)를 추출한다. 추출된 캡션 영역 정보를 이용하여 캡션 문자의 구성 요소 정보를 추출한다. 추출된 비디오 사전 정보를 이용하여 복원의 방향성을 결정하고, 복원의 방향성에 따라 문자의 구성 요소 단위로 확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용하여 원영상 복원을 수행한다. 실험결과 확장적 블록 정합 방법은 빠른 물체의 움직임이나 복잡한 배경에 영향을 받지 않고 복원이 잘 되는 것을 알 수 있었다. 참조할 원영상이 없이 원영상 복원을 수행하는 영역 보상법의 복원 결과 또한 좋음을 볼 수 있었다.
방사선 치료 전 환자 위치 확인을 위해 수행하는 콘빔 CT 촬영에서 환자 선량 감소를 위해 Sparse view CT가 사용되고 있다. 본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 선형보간법과 inpainting 방법을 이용하여 사이노그램의 sparse 데이터 복원하고 평가하는 것이다. 사이노그램 복원은 여러 간격의 각도로 획득된 영상에 적용되었다. 복원된 사이노그램은 역투영재구성법으로 재구성되었고, 그 결과를 평균제곱근오차와 영상의 프로파일로 나타내었다. 결과에 따르면, 평균제곱근오차와 영상 프로파일은 투영 각도와 복원법에 의존하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에서 inpainting 복원법은 선형보간법에 비해 사이노그램의 복원 측면에서 개선된 결과를 보여주었다. 따라서, inpainting 방법은 환자 선량을 감소시키면서 영상화질을 유지시키는데 기여할 수 있을 것이다.
유류로 오염된 토양에 대해 토양경작법(Landfarming)을 적용하여 복원효율을 평가하였다. 복원 초기에는 주로 휘발에 의한 오염물질의 저감이 이루어졌으며, 이 후 미생물성장에 필요한 토양뒤집기와 질소원 영양물질의 공급으로 인해 미생물수가 복원초기에 비해 약 200배 증가하면서 약 30여일 경과 후 초기 20,000ppm에서 복원목표인 TPH의 토양오염우려기준 2,000ppm의 이하인 1,910ppm으로 감소하였다. 시간이 경과할수록 탄소원 섭취기질 부족으로 완만한 오염물질 감소속도를 나타내면서 최종적으로 TPH를 측정한 결과 1,288ppm으로서 제거효율 94%이상을 나타내었다.
국내 등록된 어선은 「어선법」 및 「어선복원성 및 만재흘수선 기준」 에 따라 복원성 기준을 만족해야 한다. 그럼에도 불구하고 복원성 기준을 적용받지 않는 어선은 국내 등록된 어선 중 약 80 %를 차지하고 있다. 이에 본 연구에서는 3톤급 연안어선 7척을 선정하여 복원성 계산을 수행하였으며, 이들이 국내외 복원성 기준을 만족하는지에 대하여 검토하였다.
비밀분산법이란 하나의 비밀정보(Secret)를 분산시켜 다수의 참가자에게 공유시키고, 필요시 허가된 참가자 부분집합만이 비밀정보를 복원할 수 있는 암호 프로토콜이다 비밀정보 복원을 위한 다양한 접근구조를 반영하는 비밀분산법이 제안되었는데, 본 논문에서는 계층구조에 적용 가능하고 재사용이 가능한 새로운 비밀분산법을 제안한다. 즉. 참가자들은 계층구조의 상위 레벨부터 비밀정보 복원에 대한 우선권을 갖고, 상위 레벨에 속하는 참가자들이 부재 시에는 하위 레벨에 속하는 참가자들은 위임티켓 (delegation ticket)을 전송하여 비밀정보의 복원 권한을 위임할 수 있다 또한, 각 참가자는 초기에 생성한 하나의 비밀조각으로 서로 다른 비밀정보를 복원하는데 참석할 수 있도록 함으로써, 계층그룹에서 비밀 조각의 재사용이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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