본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
인터넷 사용 인구의 폭증으로 인터넷 사이트가 경쟁적으로 유용한 각종 정보를 사용자들에게 제공하여 보다 많은 수의 회원을 확보하기 위해 노력하고 있지만 여러 사이트를 동시에 사용하고 있는 대부분의 인터넷 사용자들에게는 각 사이트에서 날아드는 정보를 매번 일일이 검색해야 하는 일이 여간 번거롭지 않을 뿐만 아니라 이런 무분별하고 획일적인 정보 서비스는 오히려 사용자들의 인터넷 사용을 불편하게 하며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것이 경우 네트워크의 효율적인 사용을 저해하는 정보공해에 지나지 않게 된다. 추천엔진은 기본으로 끊임없이 유입되는 다량의 정보 중에서 필요한 것을 추천해 주는 것이다. 이에 본 논문에서는 사용자들에게 필요한 정보만을 효율적으로 전달 해주기 위해서 먼저 개인화된 정보의 전달을 위해 사용자의취향을 파악하여 선택 가능성이 높은 항목을 예측할 수 있어야 한다. 그리고 사용자와 가까운 K 명의 사용자들을 효율적으로 검색하기 위해서 K-최근접 이웃 방식을 사용하고 인덱싱을 사용할 수 있는 세가지 벡터 유사도를 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation)와 비교하여 제안한다. 이를 통해 정보의 효율적인 제공방법, 즉 일반적인 검색으로 인한 정보의 제공이 아닌 일반 사용자들의 추천에 의해 정보를 제공하는 K-최근접 이웃 추천 엔진을 세가지 벡터 유사도를 이용해서 분석한다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
본 논문에서는 휘도성분과 색차성분의 유사성을 이용하여 부호화 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 하나의 영상을 구성하는 휘도성분과 색차성분은 유사성이 높아 그 유사성을 이용하여 부호화 효율을 높이는 것이 가능하다. 현재 CU(Coding Unit)를 압축할 때 화면 내 예측방법을 사용한다면, 색차성분의 화면 내 예측모드가 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에 본 논문의 알고르듬을 적용한다. 색차성분이 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에는 휘도성분과 색차성분 간 유사도가 높다는 것을 의미하기 때문에 휘도성분의 스캔방법을 기본으로 중요한 변환계수의 위치정보를 이용하여 색차성분의 스캔 방법을 적응적으로 결정한다. 현재 배포된 HEVC의 레퍼런스 소프트웨어인 HM 3.1을 이용하여 실험한 결과 색차성분에 대해 0.39%의 부호화 효율을 있음을 확인할 수 있었다.
1962년 Armstrong 등에 의해 second harmonic generation(SHG) 의 이론이 완성된 후 SHG 효율을 높이기 위한 방법으로 비선형성이 큰 물질의 개발과 더불어 위상정합(phase matching)을 만족시키는 여러가지 방법이 연구 되었다. 특히 위상정합의 경우 지금까지는 복굴절을 이용하는 방법이 널리 사용되었으나 이 경우 입사광의 파장이 제한적이고, 많은 무기물 결정에서 비선형광학계수의 가장 큰 텐서 성분인 $d_{zzz}$를 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 반면 유사위상정합(Quasi-phase matching:QPM) 은 비선형광학계수( $d_{zzz}$)의 방향을 결맞음 길이(coherence length)마다 분극반전 시켜주어 2차 조화파의 진폭을 길이방향으로 계속 증가시키는 방법으로 구역반전된 길이를 조절하면 거의 모든 파장에 대해 비임계 위상정합( $d_{zzz}$ 사용)이 가능하고, 2차 조화파가 기본파의 전파경로에서 벗어나는 walk-off 현상이 없어 SHG 전환효율을 극대화할 수 있다. (중략). (중략)
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
유역에서 토사유실로 인한 고농도 탁수의 발생은 현장조사와 수치모형 해석으로 평가될 수 있다. 하지만 현장조사로는 토사유실을 정량화하기에는 제한적이므로 수치모형의 적용이 요구된다. 토사유사예측을 위한 모형 적용 시, 시공간 분석을 위해서 물리적 기반 분포형 혹은 준 분포형 모형이 선호된다. 본 연구에서는 임하 안동 유역의 유출 및 토사유실 분석을 위하여 SWAT 모형 및 HSPF 모형을 적용하였다. 두 모델의 유량 검 보정은 유역 내에 수위 관측 자료(1999년${\sim}$2006년)를 이용하였으며 유사농도는 2006년 하절기 현장 조사를 통해 보정되었다. SWAT 모형의 일별 유출량 변화에 대한 Nash-Sutcliffe 효율계수는 $0.43{\sim}0.76$의 범위로 전반적으로 측정 유량을 잘 모의 하는 것으로 나타났다. HSPF 모형은 SWAT 모형과 마찬가지로 높은 효율의 일별 유출량 예측성을 보였다. 그러나 두 모델은 첨두 유량을 과소산정 하였다. 두 모형의 그래픽 분석결과 측정 유사 농도를 잘 모의하였고, 특히 HSPF 모형은 강우사상에 따른 시간별 실측값의 경향을 잘 예측하였다. 두 모형의 예측성 비교 시, 유출량은 SWAT 모형이 HSPF 모형이 비해 더 잘 모의하였으며 유사 농도는 HSPF 모형이 더 높은 정확성을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 각 소유역별로 탁수를 유발하는 토사 유실량 평가, 유역의 토사유실 저감대책 효과분석 및 저수지 모형과의 연계를 통한 유입된 탁수의 효율적인 관리대책 수립에 이용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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