워터쉐드 변환은 영역 분할 속도가 빠르고, 유연하여 이미지 분할 분야에서 많이 사용되고 있다. 그러나 워터쉐드 변환은 지역적 최소점을 이용하기 때문에 잡음에 민감하고 과분할되는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존 연구들은 그레이 스케일 이미지에 대해서만 워터쉐드를 적용하였다. 본 논문에서는 지역적 최소점에 민감한 워터쉐드 변환에 칼라 기울기 이미지와 모폴로지 기법을 적용하였다. 워터쉐드 변환 후의 분할된 영역은 영역 인접 그래프로 구성하였고, 인접 영역에 대하여 칼라 색상 유사도와 텍스쳐 유사도를 이용하여 영역 병합을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용할 경우 효과적인 이미지 분할이 가능함을 확인할 수 있었다.
적응 음향반향 제거나 적응 등화와 같은 응용에서 입력신호의 상관도는 매우 높고 긴 길이의 적응 필터가 필요하다. 이러한 응용에서 인접투사 알고리즘은 좋은 수렴성능을 보이지만 적응 필터의 계수갱신을 위한 많은 계산량 문제로 하드웨어 구현이 복잡한 단점이 있다. 본 논문에서는 개선된 수렴속도와 계산량을 줄일 수 있는 새로운 부밴드 인접투사 알고리즘과 간단한 구현을 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 인접투사 알고리즘에 다위상 분해, 노블아이덴티티 그리고 임계 데시메이션을 적용, 상관도 제거를 위해 사용되는 입력 신호 벡터의 수(적응필터의 투사차원)를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 적응필터 계수 갱신식은 투사차원의 감소에 의해 NLMS 알고리즘과 비교될 만큼 간단한 형태로 유도된다. 제안한 방법의 효율을 상관도가 높은 입력신호를 사용하여 실험을 통해 평가하였다.
현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철 터널 구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 기존 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대평가할 수 있는 기법이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 자동화계측 데이터를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석비법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 터널 구조물의 안전성 평가를 수행하였다.
MPEG-4 SNHC 표준에서 사용되는 평행사변형 예측방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표 값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 SNHC의 평행사변형 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.
네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge detecting for Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도 (correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려하지 않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.
이번 연구는 소아의 인접면 우식을 진단하는데 있어 사용하고 있는 구내방사선 사진에서 심층학습(deep learning) 알고리즘을 활용하여 치아우식을 진단하는 모델의 성능을 평가하고자 하였다. 제1유구치와 제2유구치 사이의 인접면이 포함된 500개의 구내방사선 사진을 대상으로 연구를 시행하였다. 치아우식을 진단하는 모델의 학습에는 Resnet50 기반의 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가자료군에서 진단모델의 정확도, 민감도, 특이도를 구하고, ROC 곡선을 얻어 AUC 값을 바탕으로 분류 모델의 성능을 평가하였다. 학습 모델의 정확도는 0.84, 민감도는 0.74, 특이도는 0.94로 나타났으며 AUC는 0.86으로 나타났다. 인공신경망을 기반으로 하는 소아의 구내방사선 사진에서의 인접면 우식의 진단 모델은 비교적 높은 정확도를 보여주었다. 심층학습 모델은 구내방사선 사진상에서 인접면 우식을 진단하는데 있어 향후 치과의사를 보조하는 진단 도구로서 활용될 수 있을 것이다.
낮은 공정비용과 높은 집적도를 가지는 플래시 메모리 소자에 대한 휴대용기기에 응용가능성때문에 연구가 필요하다. 플래시 메모리 중에서도 질화막에 전하를 저장하는 전하 포획 플래시 메모리 소자는 기존의 부유 게이트 플래시 메모리 소자에 비해 공정의 단순하고 비례축소에 용이하며 인접 셀 간의 간섭에 강하다는 장점으로 많은 관심을 갖게 되었다. 소자의 크기가 작아짐에 따라 전하 포획 플래시 메모리 소자 역시 인접 셀 간의 간섭현상과 단채널 효과가 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 인접 셀 간의 간섭을 최소화 시키기 위하여 metal-oxide-nitride-oxide-silicon (MONOS) 플래시 메모리 소자에 bit-line 방향으로 금속 공간층을 삽입할 구조를 사용하였으며 금속 공간층의 깊이에 따른 전기적 성질을 비교하였다. 게이트 길이는 30 nm, 금속 공간층의 깊이를 채널 표면에서부터 4 nm~12 nm까지 변화하면서 TCAD 시뮬레이션 툴인 Sentaurus를 사용하여 전기적 특성을 계산하였다. 금속 공간층의 깊이가 채널표면에 가까워 질수록 fringing field가 증가하여 드레인 전류가 증가하였고, 금속 공간층의 전기적 차폐로 인해 인접 셀의 간섭현상도 감소하였다. 금속 공간층이 표면에 가까이 위치할수록 전하 저장층을 감싸는 면적이 증가하여 coupling ratio가 높아지기 때문에 subthreshold swing 특성이 향상되었으나, 금속 누설전류가 증가하였다.
본 연구는 경북지역의 11개 관측소와 인근 9개의 관측소의 강우자료를 이용하여 경북지역에 한정된 확률강우량도를 작성하였다. 최근 행정구역별 치수계획의 수립이 빈번해지고 소규모 유역의 개발로 인한 홍수량 산정 등이 빈번해지고 있다. 그러나 대부분이 강우관측소가 유역내에 위치해 있지 않고 인접한 기상관측소의 자료를 이용하고 있는 실정이고, 공공기관이나 실무를 수행함에 있어 유역의 강우량 적용에 있어 소규모 유역의 강우량이 지점강우량에 의해 결정되므로 어느 정도의 편차를 보이는지 추정이 사실상 곤란하였다. 따라서 본 연구에서는 경북지역에 한정하여 지점강우량을 빈도해석하여 확률강우량도를 작성하여 강우관측소가 인접하지 않아도 소규모 유역의 확률강우량의 근사치를 추정하여 지점빈도해석과 비교할 수 있도록 확률강우량도를 작성하였다. 경북지역인근 강우관측소의 자료를 강우 분석하여 확률분포형을 선정한 결과 거창, 구미, 대구, 문경, 밀양, 봉화, 안동, 영덕, 영주, 울산, 의성, 제천 충주, 추풍령, 합천은 Gumbel 분포가 적합한 것으로 나타났으며, 보은은 2변수 Log-Gumbel 분포가 적합한 것으로 나타났으며, 영천, 울진, 태백은 Gamma 분포가 적합한 것으로 나타나고 포항은 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났다.
본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
도시 정보시스템 및 위치기반 서비스와 같은 공간정보 분야의 빠른 성장으로 인해 도심지 도로정보 취득 및 갱신에 대한 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 도로 정보를 추출하기 위하여 최근 화소기반분석의 대안으로 주목을 받고 있는 객체기반 접근법을 이용한 자동 도로추출 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 MSRG(Modified Seeded Region Growing)기법을 이용하여 공간객체를 생성한 후, 객체의 형상 특정정보와 인접성을 기반으로 핵심 도로 객체를 자동으로 추출하였다. 또한 추출된 핵심도로 객체와 인접한 객체들과의 공간적 상관성을 이용하여 일부 누락된 도로객체를 추적하였다. 최종적으로 도로의 기하학적인 특성을 이용한 단절된 도로 구간 연결 및 도로 변형 개선 과정을 통하여 최종도로영역을 추출하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위한 정량적 평가 결과, 도로영역에 대해 높은 탐지정확도를 보임을 확인하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 도로추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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