조건부 대체 알고리듬은 양안식 3DTV의 기준/부가 영상을 각각 고정/이동 수신기를 통해 전송하는 방식인 융합형 3DTV의 화질을 개선시키기 위한 방법이다. 기존 조건부 대체 알고리듬은 HD급 해상도를 갖는 융합형 3DTV의 화질개선에 대한 성능을 보여 왔으나, UHD급 서비스에 대한 관심이 높아짐에 따라 UHD급 융합형 3DTV에 대한 조건부 대체 알고리듬의 성능을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 UHD급 해상도를 갖는 융합형 3DTV에 조건부 대체 알고리듬을 적용하여 적절한 화질 개선이 이루어지는 지에 대한 가능성을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
EZW 알고리듬을 수행하는 동안 네 가지의 심벌 (POS, NEG, IZ, ZT)을 사용하게 된다. 하지만 POS 또는 NEG 심벌을 가지는 계수들의 하위밴드의 계수들이 모두 ZT 심벌을 가질 경우 도미넌트 계수열을 만드는데 있어서 데이터의 낭비가 심하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 여섯개의 심벌(POS, NEG, IPOS, INEG, IZ, ZT)을 이용한 알고리듬이 제안된 바 있다. 하지만 경우에 따라서 4개의 심벌을 이용한 본래의 알고리듬보다 왜곡이 심한 경우가 간혹 발생하게 된다. 본 논문에서는 네 개의 심볼(LS, IS, IZ, ZT)을 이용한 새로운 알고리듬을 제안한다.
생성적 디자인은 디자인 목적에 맞게 정의된 알고리듬을 통해 컴퓨터가 여러 대안적인 디자인 결과물을 자동적으로 빠르게 생성하는 것이다. 그러므로 디자인 목적을 수행하는 컴퓨터 알고리듬이 중요하다. 본 연구는 이러한 생성적 디자인을 기반으로 사진 또는 그림과 같은 2차원 디지털 이미지로 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인 알고리듬을 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 임의의 명화 이미지를 입력하여 검증하였다. 결과물의 기본 3차원 형태는 원기둥과 구이며, 사용된 이미지에 따라 원기둥이나 구의 표면이 변형되어 생성된다. 본 연구에서 제시된 알고리듬과 결과물은 2차원 이미지에서 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인의 가능성을 보여준다. 감성과 인지적인 측면에서 입력된 이미지와 생성된 3차원 형태의 관계를 파악하는 향후 연구를 통해 생성된 형태의 가치를 검증하고 디자인적 의의를 찾는 것이 필요하다. 이러한 연구를 통해 생성적 디자인의 가능성을 넓힐 것으로 기대된다.
본 논문에서 이미지 선명도 함수의 최적화에 의해 융합 법칙이 유도되는 새로운 이미지 융합 접근법을 제안한다. 선명도 함수에 비교하여 소스 이미지로부터 최적 블록을 통계적으로 선택하기 위하여 유전자 알고리듬이 사용되었다. 변이 연산에 의해 만들어진 유전인자들의 포격을 통해서 찾아진 재능 유전 인자를 갖는 새로운 네스티드 유전자 알고리듬을 설계하였고 구현하였다. 알고리듬의 수렴은 해석적으로, 실험적으로 그리고 통계적으로 3개의 테스트 함수를 사용하여 표준 GA와 비교하였다. 결과의 GA는 변수와 집단 크기에 불변이며, 최소 20 개체이면 시험에 충분하다는 것을 알 수 있었다. 융합 응용에서 모집단내의 각 개체는 입력 블록을 나타내는 유한한 이산 값을 갖는 개체이다. 이미지 융합 실험에 제안한 기법의 성능은 출력 품질 척도로 상호 정보량(MI)으로 특징지워진다. 제안한 방법은 C=2 입력 이미지에 대해 테스트되었다. 제안한 방법의 실험 결과는 현재의 다중 초점 이미지 융합 기법에 대한 실제적이고 매력적인 대안이 됨을 보여준다.
본 논문은 주기적 진동 문제를 연구하기 위해 Runge-Kutta(RK)-Butcher 알고리듬이 소개되었다. RK-Butcher 알고리듬을 사용하여 얻어진 시뮬레이션 결과와 고전적인 4차 RK(4) 방법을 통해 얻은 결과들을 제안한 알고리듬의 성능을 확인하기 위하여 몇몇 주기적 진동 문제들의 정확한 해와 비교하였다. RK-Butcher 알고리듬의 시뮬레이션 결과는 항상 문제의 정확한 해 RK(4) 방법보다 더 근접한 결과를 줌이 확인되었다. 정확도 측면에서 RK-Butcher 알고리듬이 RK(4) 방법과 비교해볼 때 우수함을 알 수 있다. 제안한 RK-Butcher 알고리듬은 프로그램 언어로 쉽게 구현할 수 있으며 임의 시간에 종료해도 훌륭한 근사적인 해를 얻을 수 있다. RK-Butcher 알고리듬은 짧은 시간내에 이상적인 정확한 해에 근접한 결과를 주기 때문에 궤도 와 두 물체의 문제를 연구하는데 훌륭한 수치 알고리듬으로 적용 가능하다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 21차 상태변수를 갖는 칼만필터 형태의 비행시험용 데이터 융합필터 알고리듬의 성능을 분석하였다. 실측 데이터에 대한 분석을 통하여 상태변수 선택의 적절성을 검증하였다. 공분산 해석기법을 통하여 기 개발된 데이터 융합 알고리듬의 추정값의 오차범위를 구하였다. 수치적인 성능값을 구하고자 간단한 시뮬레이터를 설계하였다. 20회 몬테칼로 시뮬레이션과 공분산 해석결과에 기반하여 필터 계수를 튜닝하였고 이를 기설계된 분산형 칼만필터에 적용하였다. 실시간 소프트웨어 모듈의 수행결과를 동일한 실측데이터를 적용한 후처리 실험결과와 비교하였다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 토대로 개선된 필터와 보간 과정의 알고리듬을 제안한다. MSG는 초록색 채널 보간, 초록색 채널 갱신, 빨간색 및 파란색 채널 보간 과정으로 이루어진다. 이때, 더욱 정교한 보간을 위해 필터의 크기를 증가시키고, 보간 과정에 이용되는 주변 픽셀의 개수를 늘렸다. 이러한 실험을 통해 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak dataset과 자연 영상과 유사한 특성을 갖는 McMaster dataset 모두의 경우에서 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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