• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.226-233
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• 1995

본 논문에서는 심장과 심장 상부의 대동맥 및 폐동맥에 대한 형태-기반 보간법을 이용한 3차원 가시화 방법을 제안하였다. CT, MR과 같은 의학 영상들은 x나 y축 방향보다 z축 방향으로 더 낮은 해상도를 갖기 때문에 3차원적 가시화를 위해서는 먼저 각 단층 영상들간의 보간이 수행되어야 한다. 그러나, 지금까지 대부분의 3차원 의학영상 가시화에서는 선형보간법이나 또는 그와 유사한 보간법들을 주로 사용했는데, 이런 보간법들은 분기나 휘어지는 구조를 갖는 기관에는 좋은 결과를 생성하지 못했었다. 따라서, 본 논문에서는 분기와 휘어짐이 있는 심장부위 구조를 3차원적으로 가시화하기 위하여 형태-기반 보간법을 이용하였다. 형태-기반 보간법을 이용한 가시화는 다른 보간법을 사용한 경우와 달리 분명하고 자연스러운 구조 표현을 할 수 있었고, 각 단층 영상간의 보간수를 증가시킴에 따라 더 좋은 결과를 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.144-144
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• 2023

하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2022

하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상을 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 반면에 수질환경 문제와 기존 모니터링 시스템이 고정된 측정 방식으로 이루어지기 때문에 하천 전체의 정보는 저해상도의 결과값은 나타낸다. 또한, 많은 수중 환경 문제가 1차원에서 3차원에 걸쳐 있지만, 대부분의 관측 시스템은 1차원에 머물러 있음을 확인할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 보다 발전된 관찰 및 계측이 필요하다. 그에 따른 고해상도의 측정 자료를 얻기 위해서는 측정자가부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natual Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 이를 통해 3차원화된 공간보간 자료를 이용한 하천합류부의 혼합양상을 해석하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.339-340
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• 2019

전력사용량이 산업 발전과 더불어 기하급수적으로 증가하고 있으며, 한정된 공간 내에서 대용량의 전력설비를 설치하기 위해 폐쇄형 배전반이 운영되고 있다. 통계에 의하면, 고압 이상 전기설비 검사 결과 절연내력이 불합격인 경우가 다수 발생하고 있다. 특히 수배전반의 경우 부하설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 안전장치가 마련되어 있지 않아 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 열 감지 센서에 고속 디지털 신호 처리를 2차원 보간법으로 해상도를 올려서 사용하는 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 조사를 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.524-527
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• 2006

본 논문은 영상에 발생하는 키스톤 왜곡을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논하고 있다. 3차원 영상을 구현하기 위한 2차원 영상 획득 과정에서 발생하는 키스톤 왜곡을 양선형 보간법을 사용하여 최대한 제거시킨다. 보통 2차원 영상에서의 키스톤 왜곡은 광학적인 장비를 사용하여 제거할 수 있으나, 효율성이나 작업의 용이성을 고려했을 때 영상처리 방법을 사용하면 더 큰 효과를 볼 수 있다. 왜곡이 제거된 2차원 영상을 사용하여 3차원 입체영상을 구현하면 더 선명하고 왜곡이 없는 입체영상을 획득한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.72-76
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• 2000

칼만 필터를 이용한 2차원 견인 배열 (towed may) 형상 추정 기법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 변위 센서를 이용할 경우, 기존의 칼만 여파기 방법에 의해 추정된 2차원 하이드로폰 수평 좌표는 총 길이가 배열의 길이와 일치하며 등간격 값을 갖게 된다. 이렇게 고정된 수평 좌표를 사용하는 경우 배열의 왜곡 정도가 심화됨에 따라 오차가 증가하게 된다. 이를 개선하기 위해 선형 근사화 방법 또는 스플라인 보간법을 이용하여 발생하는 오차를 줄일 수 있는 방법을 제안하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.

• 자원환경지질
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• 제25권1호
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• pp.73-77
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• 1992

본 논문에서는 2차원 전기비저항 모델링에서 후리에역변환을 계산하는 수치구적법을 비교하였다. 지수함수 및 큐빅스프라인 보간을 사용한 구적법을 균질대지 모델에 대하여 검토하였다. 이들 기술적용시, ${\lambda}_{min}$을 최소의 샘플링파수라고 할 때 0에서 ${\lambda}_{min}$까지 간격에 대한 적분은 후리에변환된 포텐샬을 대수 함수로 근사함으로써 계산하였다. 이러한 방법은 ${\lambda}=0$에서의 대수적인 불연속성에 기인한 후리에역변환의 오차를 크게 줄일 수 있다. 수치계산 결과, 샘플링간격이 적당하다면 큐빅스프라인 보간법이 지수함수 보간법보다 더 정확함을 알았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2012

3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.189-198
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• 2024

입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.