기능 경사 복합재에서는 열적 탄성 거동이 성분의 구성분포에 의해 명백하게 구분되어지도록 두가지의 성분입자들을 특정한 체적분율 분포에 따라서 혼합한다. 따라서, 설계자는 주어진 제약조건에 대해 목적하는 성능에 적합한 기능 경사 복합재를 설계하기 위해서 최적의 체적분율 분포를 결정해야만 한다. 본 연구에서는 금속과 세라믹으로 구성된 내열 기능 경사 복합재의 2차원 체적분율을 최적화하기 위하여 내부벌칙함수법과 유한차분법을 사용한 수치 최적화기법을 제안하였다. 최적화 효율을 위해 단일 설계변수의 유한개의 균질 사각형 격자로 기능 경사 복합재의 영역을 나누었다. 그렇지만, 연속적인 체적분율을 구현하기 위하여 최적설계 후에 전체적으로 연속적인 이차원 선형함수로써 불연속적인 체적분율을 보간하였다.
홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.
토양수분(soil moisture)은 수문인자의 하나로서 토양 내에 함유된 물의 양을 의미하며, 그 총량은 미미하지만 대기와 지표면 사이에서 일어나는 복잡한 물순환과 에너지 교환을 이해하는데 있어 필수적이다. 현재 국내에서는 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」(이하 수자원법)에 근거해 토양수분량 관측이 이루어지고 있으며, 수자원 분야의 한국수자원조사기술원 외에도 농업, 임업 분야에서도 다양한 기관에서 지상관측소를 구축해 토양수분량을 측정하고 있다. 국내 지상관측소에서는 주로 지점규모(point scale)로 토양수분량을 관측하는 장비가 사용되고 있으며, 유전율식 장비인 TDR(Time Domain Reflectometry), FDR(Frequency Domain Reflectometry)이나 토양수분장력을 측정하는 장력계(Tensiometer)가 널리 쓰이고 있다. 수자원분야에서는 토양 내 수분의 양을 직관적으로 확인할 수 있는 유전율식 장비가 대중적으로 사용되고 있으며, 최근에는 우주선(Cosmic-Ray)으로부터 발생하는 고속중성자(Fast Neutron)를 통해 중규모 면단위(field scale) 토양수분량을 관측하는 장비인 CRNP(Cosmic-Ray Neutron Probe)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이러한 장비는 주로 야외에 설치해 운영하고 있기 때문에 장비 훼손이나 전원공급의 어려움으로 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 토양수분량 시계열자료의 결측이나 오측이 일반적인 감쇄기에 발생했다면 선형보간법으로도 간단히 보간할 수 있지만, 강우에 의한 상승기에 발생했다면 해당 강우사상에서의 토양수분량의 상한치를 알기 어려워 결측보간에 어려움이 있다. 본 연구에서는 토양수분량 시계열자료의 강우기간 결측을 보간하는 방법으로 누적분포함수 역변환 샘플링방법을 선택하였다. 연구에는 음성군(차곡리) 토양수분량 관측소 2021년 자료가 사용되었으며, 관측소 56개 지점 중 임의의 지점에 결측구간을 생성한 뒤 해당 지점과의 상관계수가 높은 지점의 누적분포함수를 이용해 역변환 샘플링 방식으로 임의 지점의 결측을 보간하고 그 결과를 기존값과 비교해 보간 방법의 정확도를 평가하였다.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
칼만 필터를 이용한 2차원 견인 배열 (towed may) 형상 추정 기법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 변위 센서를 이용할 경우, 기존의 칼만 여파기 방법에 의해 추정된 2차원 하이드로폰 수평 좌표는 총 길이가 배열의 길이와 일치하며 등간격 값을 갖게 된다. 이렇게 고정된 수평 좌표를 사용하는 경우 배열의 왜곡 정도가 심화됨에 따라 오차가 증가하게 된다. 이를 개선하기 위해 선형 근사화 방법 또는 스플라인 보간법을 이용하여 발생하는 오차를 줄일 수 있는 방법을 제안하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.
표면 보간법을 응용하는 분야에는 모델링 자연현상 가시화 등을 비롯하여 여러 가지를 들 수 있다. 사면체 분할법은 사차원적 표면 형성을 위한 전 처리 단계 중의 하나이다. 사차원 공간상에서 피스와이즈(piecewise) 선형보간법의 질은 삼차원에서 의 자료 점의 분포에 영향을 받을 뿐 아니라 자료 값에도 영향을 받는다. 자료 값을 고려한 사면체 분할법이 추정의 질을 개선시킬 있음을 사차원 공간의 가시화를 통하 여 보여준다. 본 논문에서는 Delaunay 사면분할법의 구 기준(Sphere criterion)과 자 료 의존형 사면체 분할법 중의 하나인 최소 제공제곱 근사기준(least squares fitting criterion)을 논의하였다. 본 논문은 또한 새로운 자료 값을 고려한 기준인 gradient difference와 jump in normal direction derivative들을 논의하였다.
본 논문에서는 전산화 단층촬영 시 스캔 시간의 단축 및 환자의 X-Ray 피폭량을 줄이기 위한 방법으로 샘플링 빈도를 줄이고 적은 수의 view를 이용하여 단면 영상을 재구성하는 방법에 대해 연구하였다. 부족한 view로 인해 단면 영상에 발생하는 방사형의 직선형 왜곡(streak artifact) 를 억제하기 위하여 본 논문에서는 sinogram 보간기법을 적용하였다. 인접 view간 영상 특성(밝기, 그라디언트, 픽셀거리)을 기반으로 sinogram 픽셀 간의 매칭을 수행하고 그 결과를 기반으로 변화패턴을 추적하여 sinogram을 보간하도록 하였다. Numerical 팬텀과 자체 제작된 팬텀을 이용하여 제안된 기법을 검증하였다. 선형 보간 기법에 비해 재구성된 단면영상의 디테일을 유지하면서 왜곡이 감소하는 것이 관찰되었으며, PSNR면에서 최대 5%의 향상이 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 영역별 특성을 고려한 영상의 보간 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상은 에지 영역과 평탄한 저주파 영역으로 나뉜다. 그리고 에지 영역은 다시 방향성이 존재하는 에지 영역과 텍스처와 같이 에지의 방향성이 존재하지 않는 복잡한 고주파 영역으로 구분된다. 평탄한 저주파 영역에서는 쌍선형보간법 (Bilinear Interpolation), 방향성이 없는 복잡한 고주파 영역은 3차 컨벌루션 보간법 (Cubic Convolution Interpolation), 방향성이 있는 에지 영역은 NEDI (New Edge directed Interpolation)를 각각 적용한다. 다양한 영상에 대한 실험결과 제안한 방법이 기존이 방법보다 주관적 화질이 뛰어나고 우수한 성능을 발휘하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실제 영상에 일반적으로 존재하는 지역성과 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 특성과 단순 오목 곡면의 특성을 충실히 반영하도록 확대 영상의 보간 픽셀 값들을 추정하기 위하여 인접 픽셀 값과의 기울기 정보를 이용하는 효율적인 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상의 화질 향상을 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 다양한 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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