결정화 유리에서의 결정화도 측정, 혹은 소결체에서의 잔류 유리량을 측정할 때 가장 유용한 방법을 찾아내기 위하여 현재까지 보고되어 있는 방법중에서 Ohlberg와 Benedetti의 XRD를 이용한 방법과 IR을 이용한 Hirose의 방법을 선정하여 코디어라이트 조성의 유리와 β-코디어라이트의 혼합물에 대하여 결정화도를 측정하였다. 이들 측정 방법중에서 Ohlberg의 방법은 표준시료가 준비되었을 경우 약 5%의 오차를 보였으며, Benedetti의 방법은 Ohlberg의 방법보다 큰 오차를 보였지만 표준시료를 필요로 하지 않았다. Hirose의 방법은 적은 결정화도 범위에서만 적용가능한 방법인 것으로 보여졌다.
한국어에 있어서 품사 태깅은 형태소 분석결과의 모호성을 제거하는 것으로, 기존의 방법을 보면, 확률을 이용하는 방법, 퍼지망을 이용하는 방법, 신경망을 이용하는 방법등 다양하다. 현재의 주류가 확률을 이용한 방법이다. 하지만, 이 방법은 제한된 윈도우 크기와 품사사이의 관계만을 이용한다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 확률을 이용한 결과에, 확률에서 다루지 못하는 범위에 대하여 자동 학습된 규칙을 추가로 적용하여 이 한계점을 극복한다. 규칙 적용시 윈도우 크기를 임의로 정할 수 있고, 품사사이의 관계외에 어절사이의 관계도 고려할 수 있으므로 확률적 방법이 다루지 못하는 부분에 대하여 어휘단계에서의 교정이 가능하게 된다. 현재 20가지 정도의 규칙을 수작업 코딩하여 사용한 결과 확률적 방법의 성능을 3% 정도 향상시킬 수 있었으며, 앞으로 규칙생성을 자동학습할 경우 더 큰 성능향상을 기대해 볼 수 있다.
본 연구에서는 항공사진에 의한 해안선변형을 해석함에 있어서 수치정사영상 방법과 affine 변환을 이용하여 해안선변형을 분석하고, 두 가지 방법에 대한 정확도를 평가함으로써 항공사진을 이용한 해안선변형 해석의 보다 효율적인 방법을 제안하고자 하였다. 검토결과 정확도 평가 분석에서 알 수 있듯이 수치정사영상의 경우 RMS 오차가 3∼5m 정도로 나타났으며, affine 변환의 경우는 RMS 오차가 5∼8m정도인 것을 확인할 수 있었다. 정확도 평가에서 나타난 RMS 오차는 비록 수치정사영상을 이용한 해석방법보다는 정확도 면에서 약간의 차이가 발생하나 이때의 오차가 2∼3m 정도인 것으로 미루어 볼 때 affine 변환을 이용한 해석방법도 매우 정도가 높은 것이라 사료된다. 아울러, 수치정사영상의 경우 그 과정이 매우 복잡하고 어려운 점을 감안하면 affine 변환에 의한 해석방법이 항공사진을 이용한 해안선변형 해석을 수행함에 있어서 매우 효과적인 방법이라 사료된다.
데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.
비디오에서 적은 수의 대표 화면으로 그 비디오의 내용을 요약할 수 있다는 것은 효율적인 비디오 브라우징 및 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. 다양한 종류의 셔트(shot) 추출 방법이 제시되어 왔다. 다양한 종류의 셔트 추출 방법 중에서 칼라 히스토그램을 이용하는 방법이 가장 많이 사용되어 왔다. 그러나 칼라 히스토그램을 이용하는 방법은 fade effect, zoom effect 등과 같이 특별한 효과가 들어있는 비디오에서는 적절하지 못한 결과를 종종 초래한다. 이 논문에서는 블록을 이용한 fade와 zoom 효과가 있는 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 대부분의 칼라 히스토그램 방법은 인접한 프레임간 또는 일정한 거리가 떨어져 있는 프레임간의 차이를 이용하였다. 이 논문에서는 차이를 구하고자 하는 프레임간의 거리를 변동시기는 방법을 이용하여 구함으로써 그 성능을 개선하였고, 또한 단순히 두 프레임만을 비교하는 것이 아니라 일정한 수의 프레임을 그룹핑 하여 하나의 블록으로 만들고, 그 블록에서 히스토그램 차이의 평균 및 중간 값을 이용하면 hard cut과 fade같은 효과가 한 블록 내에 같이 있는 경우 더욱 효과적으로 셔트를 추출할 수 있다.
정보화사회에서 필수적인 사회간접자본으로 간주되고 있는 지리정보체계는 국토공간의 효율적인 이용 및 관리, 재해예방 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 전 국토의 2/3 이상을 차지하고 있는 산림은 환경적 가치의 확산에 따라 산림정보의 체계적인 관리를 위해 지리정보체계의 활용이 급증하고 있다. 본 연구에서는 수치사진측량 방법을 이용하여 수치임상도의 효율적인 수정 및 갱신방법을 제시하였고, 이를 실제작업에 적용함으로서 적합성을 검증하였다. 이를 위해 연구 대상지역의 항공사진 영상과 IKONOS 위성영상을 이용하여 수치임상도를 갱신함으로서 임상의 판독정확도, 임상의 위치 정확도, 에피폴라영상 제작과정에서 소요되는 제작시간 및 제작 숙련도, 제작비용 등을 비교, 분석함으로서 사용되는 수치영상의 적합성 여부를 판단하였다. 이러한 비교 결과를 토대로 위성영상을 이용하는 방법이 기존의 방법이나 항공사진을 이용한 방법에 비해 보다 효과적인 방법임을 판단할 수 있었으며, 고해상도 위성영상을 이용한 임상도 제작 및 갱신방법이 항공사진이 갖는 판독상의 문제점과 제작과정의 복잡함을 보완할 수 있는 방안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.
증산과 증발의 합으로 나타내지는 증발산은 지구내에서의 수문 순환에 영향을 미치는 중요한 인자로써, 지표와 대기의 에너지 교환을 담당하고 있다. 정확한 관측을 위해서 오래전부터 증발산에 대해서 관측하기 위하여 직접관측 방법들인 증발산계를 이용한 관측방법, 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스타워 관측 방법 등을 사용하였으며, 물리 및 경험적인 방법인 Penman (1948), Monteith (1965) 방법, PT (Priestley and Taylor, 1972) 방법 등을 이용함으로써 증발산과 관계를 가진 수문기상인자를 이용함으로써 증발산에 대해서 추정하여 왔다. 대부분 지상 관측에 의존하기 때문에 시공간적인 값의 표현이 어렵다는 문제를 가지고 있으며, 관측 장비의 관리 및 유지비용이 증대로 인하여 조밀한 관측망을 구축하기 어렵다. 이러한 단점을 개선하고자 인공위성 및 재분석 자료를 활용하여 여러 경험식을 통해서 증발산 자료가 제공되고 있다. 그러나 이러한 자료들의 문제점은 각기 다른 경험식 및 다른 입력자료를 제공하고 있을 뿐만 아니라, 자료별 지역별 정확성이 차이가 발생한다. 따라서, 최근 연구에서는 지점자료와 인공위성 자료 및 재분석 자료를 모두 사용함으로써 수문기상인자를 개선하고자 하는 연구가 진행되어왔으며, 정확성 또한 개선된 것을 확인 할 수 있다. 그러나, 이러한 방법들의 가장 큰 문제점은 관측 자료가 필수적으로 필요하다는 것에 있다. 대부분의 나라나 지역에서는 조밀한 구축망을 구축하기 어렵기 때문에 실질적으로 적용하기가 어렵다는데 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 지점자료가 필요없는 융합방법을 triple collocation 방법을 이용함으로써 제안하고자 한다.
아바타를 이용한 얼굴 애니메이션은 가상 현실이나 엔터테인먼트와 같은 분야에서 많이 적용된다. 얼굴 애니메이션을 생성하는 방법에는 크게 3 차원 모델을 직접 변형시키는 기하학적인 변형 방법과 2 차원 이미지의 워핑이나 모핑방법을 이용한 이미지 변형 방법이 있다. 기하학적인 변형 방법 중 3 차원 모델을 변형시키기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function)을 이용하는 방법이 있다. RBF 함수를 이용하여 모델의 부드러운 변형을 만들 수 있다. 이 방법은 모델의 임의의 한 점을 이동하게 되면 영향을 받는 정점들을 좀 더 자연스럽게 이동시킴으로써 자연스러운 애니메이션을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 RBF 를 이용하여 3 차원 얼굴 메쉬 모델의 기하학적 변형을 통해 모델의 얼굴 표정을 생성하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 얼굴 모델 변형을 위해 얼굴의 특징인 눈, 입, 턱 부분에 특징점을 정하고 각 특징점에 따라 영향을 받는 영역을 정하기 위해 얼굴 모델을 지역적으로 클러스터링한다. 각 특징점에 따라 영향을 받는 영역에 대해 클러스터링을 적용하고 RBF 를 이용하여 자연스러운 얼굴 표정을 생성하는 방법을 제안한다.
본 논문은 화자 적응 방법 제안과 그 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 제안 검토한 방법들은 최대사후확률추정(MAPE)방법, 음성 선형 특성을 이용한 방법, 다층 퍼셉트론(MLP)을 이용한 방법과 ARTMAP을 이용한 방법들이다. 각 방법들의 성능 평가를 위하여 한국어 숫자음으로 실험한 결과, 최대사후확률추정 방법과 반연속 HMM의 출력 확률적응, 음성 선형 특성 등 3방법을 결합한 방법이 가장 우수한 결과를 보였으며, 이와 비슷한 실험 결과를 ARTMAP을 이용한 화자 적응 방법에서 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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