이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 월쉬함수를 이용하여 샘플링 구간내에서 데이터를 처리할 수 있는 온라인 월쉬변환과 샘플링 구간내에서 미분 방정식을 계산할 수 있는 새로운 온라인 월쉬함수 미분연산법을 제안하였다. 스케일링 인자의 도입과 다음구간에서의 초기조건을 계산하여 줌으로써 임의의 샘플링 시간을 취할 수 있게 하였으며 제안된 월쉬함수 온라인 알고리즘을 이용하여 기존의 직교함수가 가지는 최종시간까지의 신호를 모두 알고 있어야 그 적용이 가능하다는 단점을 제거하였다. 유사변환법을 이용하여 유도된 동적 시스템에 대한 Luenberger관측기를 월쉬함수를 이용하여 새롭게 변환함으로써 관측기에 포함된 출력의 미분항을 없애기 위한 불필요한 관측기 방정식의 분할을 피하였으며 대수적으로 상태 및 미지입력을 추정하였다. 제안된 방법을 이용하면 실시간 처리를 요하는 시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상 볼륨 데이터의 내부 3차원 객체들을 표현하기 위하여 색상 전이함수와 불투명도 전이함수를 사용하였다. 대체로 전이함수에서 경계부분이 만나는 지점의 값 설정이 모호하므로 볼륨 렌더링의 대상이 되는 시각 객체를 구분하기 위하여 영상이 가지는 특징들과 각 객체들 사이의 분할방법으로 객체 경계의 특징값 추출에 역점을 두었다. 따라서 공간상의 영상 기울기 특징 값을 추출하였으며 GPU의 효율을 증대시켜서 다차원 전이함수를 생성하였다. 그러므로 이 함수들을 그래픽 하드웨어 기반에 3차원 질감사상의 객체 경계 가시화 방법을 수행함으로써 좋은 연구결과를 얻게 되었다.
본 논문에서는 인코히어런트광 매트릭스-벡터곱셈기를 이용하여 입력 데이터를 광학적으로 DFT 할 수 있는 방법을 연구하였다. DFT의 웨이팅함수를 매트릭스로 나타내어 본 논문에서 제시한 2 개의 성분 분할 방법을 이용하여 마스크상에 부호화하고 광매트릭스-벡터곱셈기내에 고정시켜서 입력 데이터와 광학적으로 곱하도록 하였다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
최근 소개된 구글 MediaPipe의 모발 분할 방식은 실시간 모바일 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 단일 카메라 입력에서 신경망 기반 모발 분할을 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 상대적으로 작은 신경망으로 가상 머리카락 다시 칠하기와 같은 증강 현실 효과에 매우 적합한 고품질 머리카락 분할 마스크를 생성한다. 그렇지만, 모발 스타일 또는 모발 영역에 잡음이 있는 경우에 모발 분할 정확도가 떨어지는 문제점들이 있다. 이에 본 연구에서는 지정된 라벨에서 모발 위치와 모발 색상 가능성의 추정된 사전 분포에 따라 이미지의 에너지 함수를 구성하고, 이것을 그래프 절단 알고리즘에 따라 최적화시키는 방식으로 초기 모발 영역을 얻는 방식을 도입한다. 그런 다음에, 초기 모발 영역에 클러스터링 알고리즘과 사후 처리 기법을 적용하여 최종 모발 영역을 정밀하게 분할 할 수 있도록 한다. 제안된 방식은 MediaPipe의 모발 분할 파이프라인에 적용된다.
재료 비선형성을 갖는 열탄점소성 손상 문제와 경계 비선형성을 갖는 접촉 문제의 효율적인 해석을 위하여 열탄성 부영역, 열탄점소성/손상 부영역, 공유면, 접촉 공유면에 기반을 둔 영역/경계 분할법을 제안하였다. 대변형과 같은 지하학적 비선형성은 고려하지 않았으며, 영역 및 경계 분할에 관련된 공유면 및 접촉 공유면에서의 연속 구속 조건을 처리하기 위하여 간단한 벌칙 함수 기법을 적용하였다. 결과적으로 재료 및 경계 비선형성은 소수의 부영역과 접촉 경계면에서 계산되는 유한요소 행렬들에 국한된다. 따라서 적절한 해석 알고리듬을 구성하면 대폭적인 효율성 향상이 가능하게 된다. 간단한 수치 실험을 통해서 열탄점소성 손상 및 접촉 해석의 효율성에 관련된 기본적인 특성을 분석하였다.
볼륨 데이터 모델링은 삼차원 공간 내부에 존재하는 데이터 사이의 관계를 함수로 표현하는 것이다. 볼륨 데이터를 기하학적을 모델링하면 볼륨을 복셀로 분할하지 않고 서피스 렌더링 기법을 이용하여 가시화할 수 있어, 고속 처리가 가능해지며 정보를 저장하기 위한 메모리의 용량도 적어지는 이점이 있다. 본 논문에서는 웨이브렛(wavelets) 변환과 사면체 분할(tetrahedrization)을 기반을 볼륨 데이터를 모델링하는 기법을 제안하고, 이것을 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하여 평가하였다. 본 모델링 기법은 웨이브렛 변환과 사면체 분할의 특성을 이용할 수 있어 많은 양의 데이터의 압축이 가능했으며, 애매성도 발생하지 않았다. 본 모델링 기법에서는 전체 데이터의 13%만을 이용하여 모델링 하였음에도 불구하고 마칭큐브 알고리즘에 떨어지지 않는 영상을 생성하였다.
접촉 문제의 효율적인 유한요소 해석을 위하여 부영역, 공유면 및 접촉 공유면의 개념에 근거한 영역/경계 분할법을 제시하였다. 부영역과 공유면 또는 접촉 공유면을 결합하기 위한 등식 적합 조건을 벌칙 함수로 처리함으로써 모든 유효 강성 행렬이 양 정치화되므로, 역행렬과 같은 각종 행렬의 연산이 매우 간편해진다. 또한 전체 영역 형상이 복잡하더라도, 임의의 부영역으로 분할한 후 공유면에서의 절점 연속성을 고려하지 않고 각각의 부영역을 독립적으로 이산화할 수 있다. 간단한 수치 예제 해석을 통하여 본 기법의 기본적인 특성을 고찰하였다.
본 논문에서는 게이트 어레이 방식의 레이아웃 설계를 위한 새로운 배치 알고리듬을 제안한다. 제안된 배치 알고리듬은 서로 크기가 다른 마크로셀을 처리할 수 있으며, I/Q pad의 위치를 고려함으로써 칩의 내부 영역과 I/Q pad간의 배선을 효율적으로 자동화한다. 알고리듬은 초기 분할, 초기 배치 개선의 3단계로 구성된다. 초기 분할 단계에서는 각 I/Q pad의 위치를 고려하여 clustering에 의해 전체 회로를 5그룹으로 분할한다. 초기 배치 단계에서는 각 I/Q pad 및 주변 그룹과의 연결도를 고려한 clustering/min-cut 분할에 의해 각 셀의 위치를 할당한다. 또한, 배치 개선에서는 확률적 배선 밀도 함수를 도입하여 칩내의 배선 밀도를 균일화하기 위한 셀 이동 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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