• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.262-265
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• 2010

본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.825-828
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• 2007

오늘날 영상정보는 여러 분야에 있어 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 다량의 정보를 가진 영상 신호의 효율적인 전송이나 저장에는 많은 제약이 따르게 되므로 고속의 영상 압축 관련 기술의 개발은 필수적이다. 본 논문은 JPEG에서 표준규격으로 채택하고 있는 DCT 및 양자화의 하드웨어에 적합한 고속연산 알고리즘을 연구하였고, JPEG 인코더에 적용 가능한 효율적인 회로 구조를 설계하였다. 연구된 DCT 및 양자화 모듈을 VHDL언어로 설계 및 합성하였으며 설계된 모듈은 영상 압축의 고속데이터 처리에 응용 가능하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.493-496
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• 2000

본 논문에서는 TMS320C6201 DSP (Digial Signal Processor)를 이용하여 실시간 영상 부호화기를 구현하였다. 기본적인 영상 압축 방법으로는 baseline-JPEG을 사용하였고 이에 움직임 검출 알고리즘을 부가하여 영상의 시간적인 중복성을 제거하였다. 특히 저속 메모리와 고속 메모리의 효율적인 분배 사용, 계산량이 많은 모듈의 최적화, 데이터의 병렬 연산과 DMA (Direct Memory Access)를 이용한 데이터 전송 등의 방법을 통하여 실시간 영상 부호화기의 고속 영상 처리에 중점을 두었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.39-40
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• 2014

카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.

• 전기의세계
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• 제34권8호
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• pp.489-496
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• 1985

VLSI기술의 독특한 특징들은 이에 맞는 VLSI 지향적 아키텍쳐를 요구하게 된다. 이러한 아키텍쳐들은 영상신호 처리에 있어 중요한 실시간 처리를 위한 병렬처리 및 pipeline처리에도 잘 조화되어 고속영상신호 처리를 위한 시스템에서 VLSI기술이 필수적으로 사용 되어야 함을 알 수 있다. 현재 고속 영상신호 처리를 위한 VLSI 구조로 화면의 병렬성에 근거를 둔 CLA(Cellular Logic Array) 및 이의 단점을 보완한 피라밋 구조가 활말히 연구되고 있으나 거대한 양의 하드웨어 및 주변 시스템의 요구로 그 규모가 방대하여 지는 흠이 있다. 이에 반하여 화소 Kernel의 병렬성에 근거를 두는 pixel-kernel 프로세서는 영상신호 데이타의 공간의존성의 기본 단위인 Kernel을 병렬처리하고 그 거대성 및 균일성은 Pipeline 처리를 함으로써 비교적 작은 하드웨어로 높은 성능을 얻을수 있다. 또한 기존 영상 Sensor 로부터의 데이타 흐름을 중단 시키지 않고 처리할 수 있으며 기본 프로세서의 다양한 조합 방법에 의해 시스템 구조상의 유연성을 갖는다. 따라서 로보트 등의 실제적인 응용분야에서 후자의 구조가 효율적으로 사용될 것으로 전망된다. 앞으로 효과적인 pixel-Kernel 프로세서의 개발을 위해 PKF 계산구조의 연구와 함께 효과적인 Kernel 병렬성을 실현할 수 있는 VLSI 지향적 구조의 개발이 요구된다.

• 천문학회보
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• 제35권1호
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• pp.35.2-35.2
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• 2010

한국천문연구원은 미국 BBSO(Big Bear Solar Observatory)에 건설 중인 1.6 m NST(New Solar Telescope) 개발사업에 참여하고 있다. 고속태양영상분광기, FISS(Fast Imaging Solar Spectrograph)는 한국천문연구원과 서울대학교가 공동으로 개발하는 태양관측용 영상분광기로서, Echelle 회절격자를 분광소자로 사용하고 있다. FISS는 빠른 영상 스캐닝과 고속 CCD 카메라를 이용하여 동시에 두 파장을 관측할 수 있으며, NST의 적응광학계로부터 영상을 입력받기 때문에 회절한계에 가까운 분광영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 FISS 제작을 위한 요구사항 분석, 분광기 구성과 광학설계, 구성품의 제작, 그리고 분광기의 성능검증을 위한 태양 시험관측 결과에 대해 소개한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.184-185
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• 2012

H.264/AVC 는 다중 참조영상을 사용하여 움직임 예측/보상을 수행함으로써 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 다중 참조영상에 대한 움직임 예측으로 인하여 부호화 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 이용하여 참조영상 수를 제한함으로써 부호화기의 복잡도를 줄이는 고속 참조영상 결정 기법을 제안한다. 즉, 주변 블록의 부호화 정보와 현재 부호화하는 매크로블록의 $16{\times}16$ 화면간 예측 결과를 적응적으로 이용하여 참조영상 후보의 수를 줄인다. 모의실험에서 제안한 알고리즘은 JM17.2 에 비해 0.67%의 평균 비트율 증가의 미미한 부호화 효율 감소에 평균 47% 정도의 부호화 시간을 감소하였으며, 기존의 고속 기법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.349-351
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• 2016

본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.