디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, Salt & Pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 기존 방법들은 Salt & Pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 Salt & Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 이중선형 보간법 및 메디안 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 판단하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 PAPR의 신호가 HPA를 통과할 때 발생하는 비선형 왜곡을 보상하고, 시간에 따른 HPA의 특성변화를 짧은 시간에 모델링하는 2ι분할보간을 적용한 전치왜곡방법을 제안한다. 제안한 전치왜곡방법은 HPA의 AM/AM 특성과 AM/PM 특성으로 구성한 LUT을 이용하여 전치왜곡이득 및 위상을 구하며, HPA 변화량을 반영하여 LUT을 갱신한다. 그리고, 전치왜곡이득과 위상을 정확히 구하기 위해서 LUT의 크기를 확장하는 대신에 비트천이와 덧셈소자를 이용하여 LUT 엔트리 사이값을 구하는 2ι분할보간을 적용함으로써 LUT의 크기를 확장하는 효과를 달성하여 계산량의 증가없이 SER 성능을 향상시키며, LUT의 갱신시간을 감소시킨다. AM/AM 선형 및 AM/PM 위상 차, 성상도, 심벌에러율 (SER) 그리고 평균제곱에러 (MSE) 관점에서 실험한 결과 16-QAM일 때 LUT 크기 32, 64-QAM일 때 LUT 크기 64에서 비선형 왜곡을 효과적으로 감소시킬 수 있었고, LUT 엔트리값을 신속히 갱신할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
현재 IT 기술 등의 발전으로 인하여 영상처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 데이터는 다양한 외부 원인으로 인하여 영상잡음이 발생해 영상의 성능을 저하시키기 때문에 잡음제거가 필수적이다. Salt and Pepper 잡음은 대표적인 영상잡음이며, 이를 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리즘으로는 A-TMF, AFMF, LIWF 등이 있지만 성능이 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 잡음판단을 진행한 후 잡음일 경우에만 중심화소의 주변에 존재하는 유효화소와 선형보간법을 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 판단하기 위하여 기존에 연구된 알고리즘의 처리영상과 PSNR을 사용하여 비교하였다.
본 논문은 전력 및 대역폭 제한적인 육상이동 위성통신 채널에서 고속 데이터를 전송하기 위하여 TC(Trellis-Coded)-16QAM 신호를 비선형 증폭할 때 발생하는 인접 채널간 간섭과 SNR 손실을 최소화하기 위한 두가지 방식의 디지털 전왜곡기를 제안하고 그 성능을 분석하였다. 전산모의실험 결과 이동위성 채널을 Rician 채널로 모델링하고 Fujitsu사의 SSPA(Solid-State Power Amplifier)를 비선형 HPA(High Power Amplifier)로 사용한 경우, LUT(Look-Up Table) 전왜곡기는 심벌간 보간 전왜곡기보다 대역의 인접 채널간섭을 효율적으로 억제할 수 있으며 대역내 SNR 손실과 총전력 손실에서는 심벌간 보간 전왜곡기가 보다 우수함을 보였다.
볼륨 가시화가 의료 데이터에 이용되면서 고화질 영상을 생성하고자 하는 요구가 계속되고 있다. 기존에 볼륨 가시화에 사용되던 선형 보간 필터는 상대적으로 빠른 속도로 좋은 화질의 영상을 생성하지만, 더 높은 화질의 영상을 생성하려면 고차 보간 필터가 필요하다. 고차 보간 필터를 사용하는 경우 성능 저하가 발생하는데, 재-샘플링의 연산 시간이 크게 증가하기 때문이다. 본 연구는 고차 보간 필터에 카디널 보간을 적용하여 고화질 볼륨 가시화를 수행한다. 그리고 빈공간 도약 기법을 적용 가능하게 하여 재 샘플링의 횟수를 감소시키고 효율적인 가시화를 수행한다. 구체적으로 볼륨 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 이용하여, 빈공간을 도약한다. 이 과정에서 본 연구는 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 그 결과로서 빈공간 도약이 효율적으로 수행되어 고화질 볼륨 가시화 수행속도를 크게 향상되었다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 기본적인 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 또한 머리전달함수의 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 이동음 효과를 생성할 수 있다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있으며, 클릭음 발생, 보간 특성의 변화등의 문제점이 발생하게 된다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는, 이동음 궤적상의 머리전달함수와 그 주변의 머리전달함수를 선형 보간법으로 그룹화하여 생성된 새로운 머리전달함수를 이용하여 이동음을 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 생성된 머리전달함수를 이용하여 구현한 이동음의 청감평가를 수행하여 개선 효과를 확인하였다.
선형 Boussinesq 형태의 파동방정식을 지배방정식으로 사용하는 능동적인 분산보정 지진해일 전파 유한 차분모형의 정확도를 향상시키기 위한 새로운 동시격자접속기법을 개발하였다. 이 격자접속기법은 공간에 대해 3차 보간식을 사용하므로 짧은 파에 대해서 보간에 따른 오차를 최소화할 수 있고, 시간에 대해 2차 보간식을 사용하기 때문에 기존 기법에 비해 더 정확한 값을 얻을 수 있다. 개발된 격자접속기법의 정확성을 평가하기 위해 수중 원형천퇴상을 전파하는 Gaussian 형상의 가상지진에 대해 격자접속기법을 적용하지 않고 계산한 결과와 격자접속기법을 적용하여 계산한 결과를 FUNWAVE에 포함되어 있는 선형화된 Boussinesq방정식에 의해 계산된 수치해와 비교하였다. 그 결과 개발된 동시격자접속기법의 우수함이 검증되었다.
본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
부산직할시 강서구 대저동지역의 항공사진을 축척 1,200 항공측량지도를 이용하여 수치영상접합을 하였다. 공간보간은 2차 affine변환을 하며 TM좌표계로 변환하였고, 강도보간은 양선형보간을 하여 밝기값을 변환하였다. 이를 통하여 항공사전과 인공위성영상을 동일한 좌표계에 배치할 수 있으며 인공위성영상과 항공사진영상을 상호 비교하였다. 초기단계에 분류갯수 결정, 분류값획득, 여과후 검정과정를 용이하게 할 수 있었고 결과추적 및 추론이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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