음절 복원은 음성 인식 장치에서 인식된 음가열을 발성 이전의 표기 형태로 복원하는 과정이다. 본 논문에서는 음절 복원 과정을 위하여 표준 발음법을 기반으로 음절 복원 규칙을 작성하였다. 음절 복원 규칙을 이용하여 표기 후보 집합의 생성 방법을 연구하였다. 또한 생성된 표기후보의 수를 감소시키기 위하여, 비 표기 음절을 포함한 표기 후보 감소, 비 어휘 음절을 포함한 표기 후보 감소, 비어간 음절을 포함한 표기 후보 감소의 3단계 감소 과정을 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 실험한 결과 평균 74%의 표기 후보 감소율을 나타내었다.
인간 시각이 감지하는 영상정보는 깊이정보가 있는 3차원형태의 정보이다. 이러한 영상정보를 획득하기 위해 2차원의 스테레오영상으로부터 3차원정보를 추출하는 방법이 연구되어왔다. 본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서의 영역기반 스테레오 매칭(stereo matching)을 통하여 3차원정보를 추출하고 복원하는 것을 제안한다.
고구려 벽화고분에 나타난 도상 자료인 절(節)에 대한 3D 디지털 복원을 시도하였다. 기존 연구는 그림 자료를 기반으로 하여 표면적인 디지털 복원을 진행하였는데, 근본적으로 문화유산에 대한 역사·문화적 이해가 부족하였다. 이러한 문제를 극복하려고 학제 간 연구를 시도하였다. 연구 대상인 절은 제왕의 권력을 상징하는 위세품이다. 절은 고구려 시대 깃발의 일종으로서, 세계유산인 안악 3호분에 의장기로 나타나고 있다. 동북아지역에서 고대 시기 절의 원형을 가장 잘 유지하고 있어 복원할만한 가치가 있다. 연구 방법은 문헌자료와 고고미술 관련 자료를 교차 검증하여 절에 대한 문화원형을 복원하였다. 문헌자료를 바탕으로 절에 대한 형태, 색깔 등을 추출하고 이를 다른 그림 자료를 통해 교차 검토하였다. 2D로 복원된 자료는 다양하게 활용하기가 어렵다는 한계를 가지고 있으므로 이를 그래픽자료인 3D로 디지털 복원하였다. 3D 자료는 동영상을 비롯하여 4차 산업혁명 시대에 부응하여 다양한 플랫폼에 적용하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 복원 과정을 통해 절이라는 도상 자료에 대한 문화재 가치를 심층적으로 인식하고 보다 구체적인 활용방안까지도 얻을 수 있게 되었다. 복원된 결과물은 3D 형태의 문화콘텐츠이다. 이는 우리 문화유산에 대한 문화 향유권 증진과 그 우수성을 대내외에 홍보할 수 있는 원천 자료로 활용할 수 있다. 후속 연구를 통해 차후 고구려 벽화무덤에 나타나는 도상 자료에 대한 디지털 복원 체계를 구축하고, 문화유산 3D 디지털 복원방식 확산에 기여하고자 한다.
디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.
${\ulcorner}수변복원(水邊 復元, stream restoration){\lrcorner}$은 미 연방정부의 관련 기관들이 공동으로 참여하여 1998년 10월 발간한 하천과 그 연변의 복원을 위한 종합적인 가이드라인이다. 이 책은 "원칙, 과정, 실무"라는 부제가 붙어 있다. 이 책의 제작 취지는 연방 정부의 범 기관 차원에서 전국에 악화되가는 하천과 그 연변을 복원하는데 있어 실무자들에게 개념적, 방법적, 기술적 가이드라인을 제공하는 것이다. 이 가이드 라인의 제작에 참여한 기관은 농무성, 환경청, 상무성, 국방성(공병단), 내무성 등 15개 기관이다. 이를 위하여 각 기관에서 양해 각서를 조인하여 하천 기술자들은 물론, 생물, 생태, 조경, 하천 형태 등 관련 100명 이상의 전문가들이 '연방기관 수변복원 실무그룹'을 구성하여 추진하였다. 이 가이드라인 구조는 3부와 9장, 그리고 부록으로 구성되어 있으며, 원색사진과 그림을 강조하며 추후 수정보완을 위해 바인더로 만들어졌다. 이 가이드라인은 기본적으로 손상이 된 하천의 복원 설계보다는 손상이 안된 하천의 구조와 기능 이해에 더 중점을 두었다. 따라서 이것 하나만으로 하천 복원에 관한 모든 기술적 지식을 얻기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 이 가이드라인 제작팀의 규모와 노력 등을 고려할 때 당분간 미국은 물론 세계적으로 하천 복원과 자연형 하천공법 등의 실무에 상당한 기여를 할 것으로 보인다.
$\ulcorner$수변 복원 (水邊 復元), stream restoration)$\lrcorner$은 미 연방정부의 관련 기관들이 공동으로 참여하여 1998년 10월 발간한 하천과 그 연변의 복원을 위한 종합적인 가이드라인이다. 이 책은 “원칙, 과정, 실무”라는 부제가 붙어 있다. 이 책의 제작 취지는 연방 정보의 범 기관 차원에서 전국에 악화 되가는 하천과 그 연변을 복원하는데 있어 실무자들에게 개념적, 방법적, 기술적 가이드라인을 제공하는 것이다. 이 가이드라인의 제작에 참여한 기관은 농무성, 환경청, 상무성, 국방성(공병단), 내무성 등 15개 기관이다. 이를 위하여 각 기관에서 양해 각서를 조인하여 하천 기술자들은 물론, 생물, 생태, 조경, 하천 형태 등 관련 100명 이상의 전문가들이 ‘연방기관 수변복원 실무그룹’을 구성하여 추진하였다. 이 가이드라인 구조는 3부와 9장, 그리고 부록으로 구성되어 있으며, 원색사진과 그림을 강조하며 추후 수정보완을 위해 바인더로 만들어졌다. 이 가이드라인은 기본적으로 손상이 된 하천의 복원 설계보다는 손상이 안된 하천의 구조와 기능 이해에 더 중점을 두었다. 따라서 이 것 하나만으로 하천 복원에 관한 모든 기술적 지식을 얻기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 이 가이드라인 제작팀의 규모와 노력 등을 고려할 때 당분간 미국은 물론 세계적으로 하천 복원과 자연형 하천공법등의 실무에 상당한 기여을 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 hopfield 신경망을 사용한 다양한 부분적인 패턴 복원에 관하여 연구하였다. 여섯 개의 $32{\times}32$ 비트맵 훈련패턴들은 한글자음 ㄱ, ㅁ, ㅂ, ㅇ, ㅊ, ㅍ, 그리고 남자와 여자 이미지로 구성되어 있다. 그리고 부분패턴들의 크기, 범위, 방향의 효과를 알아보기 위해서 훈련패턴에서 여덟 가지 형태의 테스트 패턴을 만든다. 한글 자음의 경우 유사 패턴이 많기 때문에 완전히 복원되지 못하였으나, 400회 정도 수렵된 후에는 테스트패턴들이 견본패턴과 비슷한 모양으로 복원되었다. 이 유사도를 측정하기 위해 해밍거리 (Hamming distance)를 이용하였다. 유사도를 측정하여 해밍거리가 가장 적은 것으로 본래의 이미지들 복원하였다.
본 논문은 2차원적인 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 보물 제750호이자 오래된 거돈사지 삼층석탑의 복원과 구현을 위한 연구이다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 특성상 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 본 연구는 거돈사지 삼층석탑의 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
현재, 인공지능 학습을 이용한 콘텐츠 복원의 대부분 2D 형태의 학습이 대부분이다. 하지만, 3D형태의 인공지능 학습은 기존의 2축(X,Y)에서 3축(X,Y,Z)의 많은 계산량과 학습속도가 많이 소요되는 단점으로 미진한 상태이다. 본 논문은 2차원적인 문화재 정보(이미지)를 기반을 시대별 우리나리 석탑을 분석하고 3D 모델링해 인공지능 학습을 위한 데이터-셋을 확보하는 것이 목적이다. 또한, 대한민국의 시대별 탑의 차이점과 특징을 분석하고, 인공지능 학습에 적합한 특징 모델링 방법을 제안했다. 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 본 연구로 문화재 복원에 필요한 정보를 기록하고 관리함으로써 향후 우리나라 전통 탑을 복원하고 유지하는 중요한 기록 유산으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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