• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1184-1193
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• 2006

영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제15권2호
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• pp.192-198
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• 2001

We consider an interpolation problem with nonuniform rational B-spline curves given ordered data points. The existing approaches assume that weight for each point is available. But, it is not the case in practical applications. Schneider suggested a method which interpolates data points by automatically determining the weight of each control point. However, a drawback of Schneiders approach is that there is no guarantee of avoiding undesired poles; avoiding negative weights. Based on a quadratic programming technique, we use the weights of the control points for interpolating additional data. The weights are restricted to appropriate intervals; this guarantees the regularity of the interpolating curve. In a addition, a knot placement is proposed for pleasing interpolation. In comparison with integral B-spline interpolation, the proposed scheme leads to B-spline curves with fewer control points.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-58
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• 2020

Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권5호
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• pp.537-543
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• 2015

Liquid crystal displays (LCDs) have slow responses, so motion blurs are often perceived in fast moving scenes. To reduce this motion blur, we propose a novel method of robust motion compensated frame interpolation (MCFI) based on bidirectional motion estimation (BME) and weight-overlapped block motion compensation (WOBMC) with variable block sizes. In most MCFI methods, a static block size is used, so some block artefacts and motion blurs are observed. However, the proposed method adjusts motion block sizes and search ranges by comparing matching scores, so the precise motion vectors can be estimated in accordance with motions. In the MCFI, overlapping ranges for WOBMC are also determined by adjusted block sizes, so the accurate MCFI can be performed. In the experimental results, the proposed method strongly reduced motion blurs arisen from large motions, and yielded interpolated images with high visual performance and peak signal-to-noise ratio (PSNR).

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.677-687
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• 2006

크리깅 보간법은 지구통계학 분야에 주로 사용되는 보간법의 하나이다. 이 방법은 실험적 베리오그램과 이론적 베리오그램의 작성과 크리깅 보간법의 정식화에 관한 연구를 포함하고 있다. 종래의 응력복구를 위한 최소제곱법과 대조적으로, 가우스적분점에서의 응력데이타로부터 준정해를 얻기 위해 가중 최소제곱법에 기초를 둔다. 즉, 동일한 가중치를 사용하는 종래의 방식들과는 달리 가우스적분점에서의 응력값의 보간을 위하여 베리오그램 모델링을 통한 가중치가 결정된다. 한편, 분할된 요소망에 Zienkiewicz와 Zhu에 의해 제안된 SPR기법에 기초를 둔 사후오차평가를 통해 p-차수를 균등 또는 선택적으로 증가시키는 자동체눈 방식이 도입되었다. 이 방법의 정당성을 보기위해 인장력을 받는 개구부를 갖는 평판문제를 해석하였다. 또한, 기존의 최소제곱법과의 비교를 통한 크리깅보간법의 정당성을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2504-2511
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• 1999

본 논문에서는 자유 형태 곡면을 설계할 수 있는 효과적인 방법으로 분산 데이터 보간 방법을 제안한다. 데이터 보간 방법은 다양한 물체를 모델링 하는데 필수적인 방법이다. 구조가 복잡한 자유형태곡면을 생성하기 위하여 기존의 방법은 제어 점의 가중치를 계산하여 물체를 나타낼 경우, 물체의 편평한 영역과 날카로운 모서리 부분이 나타나는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분산 데이터 보간을 이용하여 새로운 근사곡면 생성방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 제어 점들과 변환된 물체상의 점에 변화영역에서 최적의 값을 가지는 주요 곡률을 계산하여 B-스플라인 보간 함수를 구하고 이을 이용하여 근사된 자료의 변화량을 계산한다. 또한 최소의 가중치를 분산 데이터 보간에 이용함으로써 보다 자연스러운 자유형태 곡면을 설계하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.489-498
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• 2001

본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.676-687
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• 2015

Path planning algorithms are used to allow mobile robots to avoid obstacles and find ways from a start point to a target point. The general path planning algorithm focused on constructing of collision free path. However, a high continuous path can make smooth and efficiently movements. To improve the continuity of the path, the searched waypoints are connected by the proposed polynomial interpolation. The existing polynomial interpolation methods connect two points. In this paper, point groups are created with three points. The point groups have each polynomial. Polynomials are made by matching the differential values and simple matrix calculation. Membership functions are used to distribute the weight of each polynomial at overlapped sections. As a result, the path has $G^2$ continuity. In addition, the proposed method can analyze path numerically to obtain curvature and heading angle. Moreover, it does not require complex calculation and databases to save the created path.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.53-65
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• 2010

Despite the overall success of neighbor-based CF methods, there are some fundamental questions about neighbor selection and prediction mechanism including arbitrary similarity, over-fitting interpolation weights, no trust consideration between neighbours, etc. This paper proposes a simple method to compute absolute interpolation weights based on similarity values. In order to supplement the method, two schemes are additionally devised for high-quality neighbour selection and trust metrics based on co-ratings. The former requires that one or more neighbour's similarity should be better than a pre-specified level which is higher than the minimum level. The latter gives higher trust to neighbours that have more co-ratings. Experimental results show that the proposed method outperforms the pure IBCF by about 8% improvement. Furthermore, it can be easily combined with other predictors for achieving better prediction quality.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.295-304
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• 2008

본 연구는 두 가지 주요 목적을 갖고 있다. 첫째는, 실험적 베리오그램을 작성하는데 필수적인 분리거리 허용한계를 얼마로 하느냐에 따라 변화되는 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법을 유한요소법에 적용이 가능한 가를 시험하는 것이다. 둘째는, 다항식모델, 가우스모델 및 구형모델의 선택에 따른 정확성을 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 가우스 적분점에서 취득된 응력값 데이터로터 새로운 응력장을 예측하기 위해 가중-최소제곱법이 적용되었다. 여기서 가중치는 동일한 값을 사용하는 기존의 방식과 달리 응력값들의 보간을 위해 사용되는 실험적 및 이론적 베리오그램에 의해 결정된다. 제안된 접근방식의 타당성을 보이기 위해 2개의 수치예제를 테스트하였다. 이 논문에서 사용된 수치예제의 경우 25% 분리거리 허용한계를 사용한 가우스모델이 참고문헌의 이론 해들과 가장 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.