본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
Journal of Communications and Networks
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제12권4호
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pp.289-307
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2010
The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.
Hong, Jin Ho;Lee, Ha Young;Kang, Young Hye;Lim, Myung Kwan;Kim, Yeo Ju;Cho, Soon Gu;Kim, Mi Young
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제20권1호
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pp.44-52
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2016
Purpose: To quantitatively and qualitatively compare fat-suppressed MRI quality using iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation (IDEAL) with that using frequency selective fat-suppression (FSFS) T2- and postcontrast T1-weighted fast spin-echo images of the head and neck at 3T. Materials and Methods: The study was approved by our Institutional Review Board. Prospective MR image analysis was performed in 36 individuals at a single-center. Axial fat suppressed T2- and postcontrast T1-weighted images with IDEAL and FSFS were compared. Visual assessment was performed by two independent readers with respect to; 1) metallic artifacts around oral cavity, 2) susceptibility artifacts around upper airway, paranasal sinus, and head-neck junction, 3) homogeneity of fat suppression, 4) image sharpness, 5) tissue contrast of pathologies and lymph nodes. The signal-to-noise ratios (SNR) for each image sequence were assessed. Results: Both IDEAL fat suppressed T2- and T1-weighted images significantly reduced artifacts around airway, paranasal sinus, and head-neck junction, and significantly improved homogeneous fat suppression in compared to those using FSFS (P < 0.05 for all). IDEAL significantly decreased artifacts around oral cavity on T2-weighted images (P < 0.05, respectively) and improved sharpness, lesion-to-tissue, and lymph node-to-tissue contrast on T1-weighted images (P < 0.05 for all). The mean SNRs were significantly improved on both T1- and T2-weighted IDEAL images (P < 0.05 for all). Conclusion: IDEAL technique improves image quality in the head and neck by reducing artifacts with homogeneous fat suppression, while maintaining a high SNR.
H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.
고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
조명탄은 야간 공격 및 방어 전투 시 또는 경계임무 수행 시 원하는 지점·지역을 조명하는데 사용되는 탄약으로 사격 시의 소음과 조명제에 의한 화재 발생 가능성, 그리고 연간 시험가능 물량 등과 같은 한계적 요소로 인해 사실상 시험평가가 제한적이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 조명탄 발사시험을 대체하는 지상정치시험을 적용하는 방안과 제한적인 시험을 효율적으로 수행하기 위해 평가 대상품목 및 로트 선정을 적절하게 수행하는 방안을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 박격포용 조명탄에 대한 효율적 평가수행 방안을 적용하여 2019년 수행한 81mm 조명탄 KM계열의 시험결과를 분석하여 신뢰도 및 품질특성 변화 추세를 파악하고 저장수명을 추정하고자 하였다. 저장수명 추정 결과, 신뢰수준 90%에서 신뢰하한 값이 80%에 도달하는 시간을 기준으로 저장수명은 최소 10년 이상이며, 중결점 사항만을 고려할 때의 저장수명은 약 23년으로 추정되었다. 조명시간에 따른 저장수명은 요구되는 조명시간 정도에 따라 다르게 예측할 수 있는데, 조명시간 60초 이상 수준을 고려하면 약 11년 ~ 15년, 조명시간 40초 이상 수준을 고려하면 약 25년 ~ 28년으로 예측할 수 있다. 마지막으로 향후 저장탄약에 대한 신뢰성평가 방법에 대한 개선방안으로 박격포용 조명탄에 대한 평가방안을 제시하였다.
토양수분은 사면에서의 수문학적 과정의 가장 중요한 요소이며, 불포화대에서의 흐름을 결정하는 중요요소이다. 본 연구는 전이함수모형을 이용하여 토양수분의 시간적 공간적 분포 양상을 인지하고자 한다. 이를 위하여, 광릉 수목원 슈퍼사이트 원두부 소유역 내에서 TDR을 이용하여 2시간 간격으로 연속 측정한 10cm 깊이의 토양수분 결과를 전이함수를 통하여 분석하였다. 강우 자료를 입력변수로, 지표면으로부터 10cm 깊이의 실측 토양수분 자료를 출력변수로 선정하여 단일 입출력 전이함수를 전개하였다. 토양수분의 계절적인 변화를 분석하기 위해 5월과 9월의 전이함수를 비교하였다. 시계열 전이 함수는 크게 자료의 전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 전개되며 10cm 깊이의 토양수분과 강우의 상관관계를 보여준다. 도출한 전이함수 시계열 모형에서 10cm 깊이의 토양수분은 강우에 의한 영향이 지배적이었으며, 지점별 경사에 따라 토양수분의 변동성이 크게 차이를 나타내지 않았다. 이는 10cm 깊이의 토양수분 변동량은 각 지점의 경사보다 강우에 의한 반응이 우세하다는 것을 시사한다. 계절별로 상이한 모의 결과는 식생의 활동이 활발한 5월에는 식생이 토양수분 이동에 많은 영향을 미치며 식생이 토양수분을 해석하는데 중요한 변수로 작용함을 나타낸다. 본 연구 결과는 광릉 산림과 같은 복잡 경관에서 토양수분의 분포를 이해하는 기반자료가 될 것으로 기대된다.
해저면에 반복적으로 나타나는 특정 지형요소를 추출할 수 있는 곡률계산법을 개발하여 태평양 심해 평원지역의 수심자료에 적용하였다. 선형 최소자승오차법을 사용하여 해저면을 임의의 2차원 곡면으로 구성할 수 있으며, 해당 곡면의 곡률은 결정된 2차항 계수간의 관계를 이용하여 고유값(eigen value)을 통해 계산하였다. 곡률의 크기와 부호 변화는 해저구릉, 해저계곡과 같이 해저면 지형의 기하학적 형태에 따라 다르게 나타났다. 곡면 구성에 참여하는 자료의 개수에 따른 반응을 비교하여 최적의 곡면 크기를 설정하였고, 계산된 곡률과 지형요소간의 대응관계를 설정하기 위한 최적의 한계값을 실제 자료와의 비교를 통해 결정하였다. 또한, 배경잡음에 민감하게 반응하는 기존 곡률 계산 방법을 개선하여 고유값의 합을 사용하는 새로운 곡률 계산법을 적용한 결과 추출한 지형요소간의 주향방향 연장성을 향상시킬 수 있었다. 곡률계산에 의한 지형요소 추출법은 망간단괴 채광 가능지역 추출을 위한 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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