• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2561-2563
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• 2003

본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.230-232
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• 2013

본 논문은 에지맵 기반의 삼차 스플라인 보간 방법을 이용한 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 삼차 스플라인 보간 방법은 데이터 집합에 부드러운 곡선을 만드는 방법으로, 부드러운 영상을 만들기에 적합하다. 상, 하, 좌, 우 총 4가지 방향에 대하여 각각의 예측치를 얻어내고, 각 컬러 채널의 에지맵을 이용하여 최종적인 값을 보간한다. 실험결과에서는 기존의 보간 방법보다 주관적 화질과 Peek Signal to Noise Ratio(PSNR) 측면에서 더 나은 성능을 보였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.40 no.4
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• pp.373-379
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• 2016

It is known that it is expedient to represent the distribution of the properties of a bone with complex heterogeneity as B-spline volume functions. For B-spline-based representation, the pixel values of CT images are interpolated by B-spline volume functions. However, the CT images of a bone are three-dimensional and very large, and hence a large amount of memory and long computation time for the interpolation are required. In this study, a method for resolving these problems is proposed. In the proposed method, the B-spline volume interpolation problem is simplified by using the uniformity of pixel spacing of the image and the properties of B-spline basis functions. This results in a reduction in computation time and the amount of memory used. The proposed method was implemented and it was verified that the computation time and the amount of memory used were reduced.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2895-2897
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• 1999

화상을 확대함으로써 생기는 화상 몽롱화 (blurring) 현상과 블럭화 현상을 제거하기 위해 본 논문에서는 방향성을 고려한 B 스플라인 함수를 이용하여 화상을 보간하는 방법을 제시한다. 이 방법은Hermite 3차 스플라인 함수나, Bezier 곡선 함수를 이용한 방법 보다 적은 차수를 가질 수 있으므로 계산 량을 줄일 수 있다 또한 화소를 중심으로 수직, 수평 대각선 방향의 분산값을 구하여 변화가 적은 방향으로 보간을 실행함으로써 블럭화 현상과 몽롱화 현상을 감소시켜 확대 화상을 보간 시킨다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.685-690
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• 2008

In numerically evaluating the thermal performance of the heat exchanger, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table or diagram itself cannot be directly used without modelling. In this study the applicability of neural networks in modelling superheated water vapor was examined. The multi-layer neural networks consist of an input layer with 2 nodes, two hidden layers with 15 and 25 nodes respectively and an output layer with 3 nodes. Quadratic spline interpolation was also applied for comparison. Neural networks model revealed smaller percentage error compared with spline interpolation. From this result, it is confirmed that the neural networks could be a powerful method in modelling the superheated water vapor.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.590-593
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• 2002

A study on gray image morphing using 2D spline interpolation and 2D wavelet transform is presented. The B-spline of splines is used for interframe specified points to determine and the wavelet transform of transforms is applied for generating interframe images. The results are a smoothing image transfer by 2D spline and a removed degrading images as a blotting by 2D wavelet transform is making a good morphing image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.508-510
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• 2000

본 논문은 서로 다른 스플라인 곡선들간의 위상적 상호관계로서 곡선과 곡면 설계상에서 중요한 작업인 주어진 영역 안에 한정된 보간곡선 제어방법을 제안한다. 위상적 상호관계는 곡선들간의 영향범위 관계 그리고 스플라인 곡선들과 곡면간의 기하학적 관계를 의미한다. 기존의 방법은 선형 분모를 가지는 분수식 3차 보간법을 사용하여 주어진 영역에서 제한된 보간 곡선을 제어하는 방법을 제안하였으나, 일반적인 경우에서 실행 상의 많은 계산량과 오차가 나타나는 문제점을 나타내었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 선형분모를 가지는 가중치된 분수식 3차 보간법을 제안한다. 이 방법은 변형 보간된 물체상의 변화량을 계산하여 불규칙한 패치들간의 결합부분과 제어 및 국부수정의 변형을 제어하는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1246-1251
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• 2006

본 연구에서는 영역 분할 알고리즘과 3차 스플라인 보간법을 이용하여 스테인드 글라스 렌더링을 위한 개선된 유리 타일 생성 알고리즘을 제안하였다. 먼저 유리 타일의 초기 형태를 추출하기 위하여 입력 영상에 Mean shift 분할 알고리즘을 적용하였다. Mean shift 분할 알고리즘은 영상의 각 픽셀(pixel)에서의 지역 밀도 최대 점(local density maximum)을 찾아 클러스터링(clustering)하는 알고리즘으로 영상을 효과적으로 분할할 수 있다. 그리고 분할된 영역에서 영역을 사용자 입력으로 병합하고, 영역에서 부적절한 형태를 없애기 위해 본 연구에서는 형태론적 연산(morphological operation)을 이용하였다. 추출된 영역으로부터 유리 타일의 형태로 만들기 위하여 추출된 각각의 영역에 3차 스플라인 보간법(cubic spline interpolation)을 적용하여 경계가 완화된 영역과 납틀(leading)의 형태를 얻는다. 그 다음 영역을 스플라인 곡선(spline curve)을 이용하여 재분할하고, 각 영역에 변환(transformation)된 색상을 적용하여 최종적인 유리 타일을 만들어낸다. 본 연구에서는 3차 스플라인 보간법을 이용하여 실제 스테인드 글라스에서 생길 수 있는 부드러운 경계를 갖는 유리 타일의 형태를 만들어 이를 스테인드 글라스 렌더링에 이용하였다. 이 방법은 기존의 영역 분할 알고리즘에 형태론적 연산만을 적용하여 유리 타일의 형태를 생성하는 것보다 효과적으로 유리 타일의 형태를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 영역에 재분할 과정을 거쳐서 작은 유리 타일이 모여서 이루는 조형적인 형태를 이룰 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.2
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• pp.413-418
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• 2011

The thermodynamic properties of steam table are obtained by measurement or approximate calculation under appropriate assumptions. Therefore they are supposed to have basic measurement errors. And thermodynamic properties should be modeled through function approximation for using in numerical analysis. In order to make noised thermodynamic properties corresponding to measurement errors, random numbers are generated, adjusted to appropriate magnitudes and added to original thermodynamic properties. Both neural networks and quadratic spline interpolation method are introduced for function approximation of these modified thermodynamic properties in the saturated water based on pressure and temperature. In analysis spline interpolation method gives much less relative errors than neural networks at both ends of data. Excluding the both ends of data, the relative errors of neural networks is generally within ${\pm}0.2%$ and those of spline interpolation method within ${\pm}0.5$~1.5%. This means that the neural networks give smaller relative errors compared with quadratic spline interpolation method within range of use. From this fact it was confirmed that the neural networks trace the original values better than the quadratic interpolation method and neural networks are more appropriate method in modelling the saturated steam table.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.246-249
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• 2007

In numerical analysis for phase change material, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table or diagram itself cannot be used without modelling. In this study applicability of neural networks in modelling superheated vapor region of water was examined by comparing with the quadratic spline. neural network consists of an input layer with 2 nodes, two hidden layers and an output layer with 3 nodes. Quadratic spline interpoation method was also applied for comparison. Neural network model revealed smaller percentage error to quadratic spline interpolation. From these results, it is confirmed that the neural networks could be powerful method in modelling the superheated range of the steam table.