본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
해상에 설치된 항로표지 부표의 발달로 다양한 자료가 수집된다. 그러나 원시 관측자료는 기계 결함 및 기상환경에 따라 결측과 이상치를 포함한 오류로 인하여 곧바로 사용되기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 항로표지에서 수집된 미흡한 기상 관측 자료를 기계학습이 가능하도록 누락된 시각의 자료를 추가하여 선형 보간을 실시했다. 이후 XGBoost기법과 KNN-regressor을 이용하여, 오류가 발생한 시점의 자료를 보간하는 기법을 연구하고자 한다.
이동통신에서, 신호의 페이딩을 보상하기 위하여 pilot symbol assisted modulation (PSAM)에 대한 많은 연구가 진행 되어왔다. 본 논문에서는 최대비합성 다이버시티를 사용하는 PSA-QAM에서 전력증폭기 비선형성 의 효과를 분석하였다. 먼저, PSAM성능의 한계를 구하기 위하여, 페이딩에 대한 완벽한 정보가 주어진 상태에서 최대비합성 다이버시티를 갖는 QAM의 이론적 성능을 분석하였다. 실제 PSAM에서, 페이딩에 대한 정보는 파일럿 심볼의 보간에 의하여 얻어진다. 오차의 평균전력을 최소화하는 보간필터를 사용하여 필터의 탭수, 파일럿 심볼 프레임 주기, 도플러 주파수가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 비선형 전력증폭기 AB, B, C급 의 AM/AM, AM/PM 특성을 성능분석 에 고려하였다. 비선형 보상기술인 Cartesian Feedback Loop (CFB) 이용하여 AWGN 채널과 Rayleigh 페이딩 채널에서 비선형 전력증폭기 종류에 따른 성능변화를 나타내었다.
본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.
하천에서 종, 횡방향이 고려된 확산-이송 현상을 수치기법인 유한요소법을 이용하여 2차원으로 해석하였다. 유한요소법으로는 Galerkin의 가중잔차 방법을 수십에 대해 적분을 취한 연속, 운동량 및 확산-이송방정식에 적용하였고, 선형보간함수와 선형삼각형요소가 이용되었다. 모형의 타당성을 입증하기 위해 단순화된 1차원 수로에서 수차례 검정한 결과 정확해와 거의 일치하는 만족할만한 결과가 도출되었다. 개발된 모형의 실험이 2차원수로에서 행하여져 지류의 유입에 따른 확산-이송현상이 모의되었으며, 실험적용은 개발사업후의 한강본류 9km 구간에 적용되어 탄천과 중량천의 지천 영향을 받는 오염 농도가 2차원적으로 도시되었다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 필름 영상에 존재하는 선형 스크래치를 검출하고 이를 제거하는 기술을 제안한다. 현재까지 스크래치 검출과 복원에 대한 많은 연구가 독립적으로 진행되어 왔는데, 그 이유는 영화가 요구하는 높은 품질과 그에 필요한 방대한 계산량 등의 문제점 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상을 3-레벨 웨이블릿을 변환하고, 웨이블릿 계수축소와 보간법을 이용하여 선형 스크래치의 검출과 제거를 동시에 수행한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 스크래치 제거 방법보다 적은 계산량으로 정확하게 선형 스크래치를 검출하고 제거함을 알 수 있다. 또한 제안하는 방법은 상용화 되어 있는 고전 영화 복원 시스템에 추가하여 사용이 가능하다.
이동체는 시간에 따라 위치나 모양이 연속적으로 변하는 시공간 데이터이다. 이동체의 위치 좌표는 정기적으로 측정되어 응용 시스템에 저장된다. 시스템에 저장되지 않은 질의 시점의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 이용되었다. 그러나 선형 함수에 의한 위치 추정은 추정 오차를 발생시키므로 위치 표현의 불확실성을 개선하기 위한 새로운 방법이 요구된다. 이 논문에서는 선형 함수에 의한 위치 추정 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용한 방법을 제시한다. 첫째, 2차원 공간에서 이동체의 위치 정보를 정의한다. 둘째, 제안한 데이터 모델의 위치 추정을 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하고 알고리즘을 기술한다. 마지막으로, 제안한 추정 연산모델의 정확성을 실험하였다. 실험 결과 선형 함수에 의한 방법보다 더 정확한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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