• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.143-147
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• 2001

본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제15권3호
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• pp.31-39
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• 2009

본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.143-144
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• 2015

최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.22-24
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• 2011

본 논문에서는 3차원 디스플레이 시스템에서 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성할 수 있도록 GPU 기반의 고속 영상 합성기법을 제안하였으며 그에 대한 성능을 알아본다. 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 정보를 이용하여 중간 시점 영상을 생성하였으며, 영상 합성 방법을 GPU에서 병렬 처리함으로써 고속화할 수 있었다. GPU를 효율적으로 다루기 위해 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)$^TM$를 이용하였다. 제안한 기법은 CUDA의 SIMD(Single Instruction MUltiple Data) 구조를 사용하여 중간 영상 합성을 처리할 수 있도록 설계하였다. 본 논문은 고속 영상 합성에 중점을 두었고, 제안한 고속화 기법의 결과를 분석함으로써 다시점 3차원 디스플레이 시스템의 적용 가능성을 알아본다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.111-112
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• 2007

본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1197-1205
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• 2014

최근 초고화질(4K-UHD) 영상 시스템의 신호전송은 비압축 고속 데이터로 전송되며 고속 신호의 인터페이스 구간에 서로 다른 케이블 사이에서 나타나는 EMI, 스큐(skew) 문제로 인하여 영상신호의 왜곡, 지터 등으로 시스템 구현에 한계가 있다. 이와 같이 비압축 고속 데이터를 고속전송하기 위하여 V-by-One HS 인터페이스 기법을 적용하여 본 논문에서는 고속 영상신호에 대하여 HSD(High Speed Differential) 전송선로의 신호무결성을 분석하였다. UHD 영상패턴 제어 인터페이스의 PCB 설계 방법을 RF 전송기법으로 적용하였으며 구현된 4K-UHD급 영상패턴 제어 신호발생기의 V-by-One HS 영상신호를 측정한 결과, 전송품질이 고속전송신호규격에 만족함을 보였다.

• 정보와 통신
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• 제31권3호
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• pp.54-61
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• 2014

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2280-2286
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• 2012

본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 2015

본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.859-874
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• 2008

본 논문은 3차원 디스플레이 시스템에서 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 맵 정보가 주어졌을 때, 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성하는 고속 영상 합성 기법을 제안한다. 기본적으로 본 논문에서는 영상 합성 기법의 모든 과정을 GPU에 서 병렬 처리함으로써 고속화 할 수 있었다. 병렬처리를 이용한 고속화 효율을 높이기 위해 최근 NVIDIA사에서 발표한 $CUDA^{TM}$를 이용하였다. 영상 합성을 위한 모든 중간 과정을 CUDA로 처리하기 위해 병렬구조로 변환하고, GPU 상의 고속메모리의 사용을 극대화하고, 알고리즘 구현을 최적화함으로써 고속화 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서는 양안 영상과 깊이 지도를 이용하여 가로 720, 세로 480 크기의 9개의 시점 영상을 0.128초 이내에 생성할 수 있었다.