특성곡선이 통과하는 인접 시간준위에서의 3개 격자점을 이용한 시간준위 Lagrange 보간기법을 개발하여, 기존의 시간준위 보간기법인 Reachback 기법과 두가지 공간 보간기법, 즉 Upwind 기법과 3개의 공간 격자점을 이용한 공간 2차 보간기법과 함께 두가지 형태의 오염원 이송문제에 각각 적용 하므로써 공간 및 시간준위 보간기법에 의한 수치해의 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 동일한 차수의 보간기법을 비교할 경우, 공간보간 기법보다 시간 보간기법을 이용하면 수치분산 또는 수치진동이 적은 보다 정확한 수치해를 구할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 제시한 기법은 기존 시간준위 보간기법에 의한 해의 장점을 포함하면서 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
특성선 방법을 이용한 광망의 부정류 해석시 빈번히 발생되는 계산진행시간과 공간 축에서 특성선 궤도의 불일치는 개개인의 계산요소에 대해 보간을 필요로 한다. 발생되는 보간 오차를 검토하기 위하여 선형공간 보간법, 선형시간 보간법, 파속도 조정법, 입방공간 보간법, 입방시간 보간법 등을 제시하고 비교 검토하였다. 사용된 보간방법의 적용성 검토를 위해 단일관망과 복합관망에 대해 수치모의를 실시하였다. 단일 관망의 경우 Courant 수를 1 이하의 범위에서 변화시켜가면서 보간이 필요없는 계산해와의 종합적인 비교를 통해 각각의 보간방법이 발생시키는 오차의 범위를 제시하였다. 관망 계산요소의 적절한 재구성과 알맞은 보간방법의 선정은 효율적인 부정류해석의 전제조건임을 확인할 수 있었다.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
디지털 영상 확대를 위한 영상 스케일링은 고품질의 영상이 요구될수록 많은 수행시간 및 하드웨어 자원량이 요구된다. 본 논문에서는 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 고품질 영상을 생성하는 이중 선형-3차회선 보간법을 제안한다. 제안한 보간법은 4번의 선형 보간법과 1번의 3차회선 보간법으로 이루어진 선형-3차회선 보간법을 수평방향과 수직방향으로 각각 수행하는 구조이다. 실험결과, 제안하는 보간법은 PSNR과 수행시간 및 하드웨어 자원량 측면에서 비교했을 때, 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 양 3차회선 보간법보다 우수한 PSNR을 제공했다.
본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드들이 이벤트 발생에 따라 신속한 대응을 하기 위해서는 노드들 간에 유기적인 협력이 필요하다. 이러한 협동 기능을 오류 없이 수행하기 위해서는 센서 노드들이 이벤트를 동일한 시간에 인식하기 위한 시간 동기화 기능이 제공되어야한다. 무선 센서 네트워크에서는 시간 정보 메시지를 교환함으로써 센서 노드들 사이에 시간 동기화를 유지한다. 그러나 무선 센서 네트워크의 특성상 센서 노드들은 고립된 환경에서 제한된 전력으로 동작해야하므로 시간 동기화를 위한 과도한 메시지 전송은 센서 노드들의 수명을 단축시키는 결과를 가져온다. 본 논문에서는 시간 동기화를 위한 메시지 전송 개수를 감소시키기 위한 참조 보간 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드들의 시간 동기화를 위하여 참조 패킷의 시간과 베이스스테이션의 전역 시간을 보간 하는 과정을 수행한다. 기존의 참조 브로드캐스트 동기화 기법과 비교할 때 제안된 기법은 두 번의 메시지 패킷만을 시간동기화를 위하여 사용한다. 간단해진 동기화 절차로 인하여 제안된 참조 보간 프로토콜은 무선 센서 노드들의 시간 동기화를 위한 메시지 수를 크게 감소시켜 참조 브로드캐스트 동기화 기법에 비해 12.7배의 감소된 전력을 사용한다. 참조 보간 프로토콜로 인하여 감소된 메시지 패킷의 개수는 무선 센서들의 동기화 시간의 단축을 가져왔을 뿐만 아니라 절약된 배터리 에너지만큼 무선 센서 노드들의 수명을 연장시킨다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.
본 논문에서 영역 분할을 기반으로 하는 새로운 deinterlacing 기법을 제안한다 제안 하는 공간적 보간 방법과 기존의 시간적 보간 방법을 이용하여 시공간 보간을 한다. 제안 된 방법에서는 먼저 분수령 알고리즘을 이용한 영역 분할하고, 분할된 영역을 기반으로 하여 영역간의 에지 방향성을 결정한다 기존 알고리즘과 같이 화소간 값 차이를 이용하여 에지의 방향을 구하지 않고 분할된 영역에서 영역구분에 따른 방향에 따라 보간을 함으로써 에지를 유지하면서 deinterlacing을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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