• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1738-1743
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• 2017

본 논문은 전처리를 이용하여 고해상도 영상을 얻어내는 효율적인 이미지 스티칭 기술을 제안한다. 2D스캐너는 문서처리를 위해 다양한 분야에서 꾸준히 사용되고 있으나 용지 크기 및 재질의 제한을 가지고 있다. 이런 한계를 저가 시스템으로 극복하기 위해서, 본 논문에서는 고해상도의 파노라마 영상을 생성하기 위한 효율적인 영상 스티칭 방법을 제안한다. 크기가 큰 문서를 모바일폰을 이용하여 스캔하기위해서, 촬영 높이를 고정해줄 간단한 휴대형 거치대를 이용하여 입력 영상 집합을 준비한다. 영상 정합 성능을 개선하기 위해서 전처리를 적용한 후, 연결 포인트를 검색한다. 알파 블렌딩으로 고해상도의 파노라마 이미지를 생성한다. 제안하는 기술은 기존 기술인 Open CV가 제공하는 영상 스티칭 기술보다 빠르고 간편하게 결과 영상을 제공한다. 실험 결과는 제안하는 기술이 기존 방법보다 약 3배 빠르며 성능 또한 더 우수함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.325-326
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• 2020

고해상도의 홀로그램을 얻기 위한 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 고해상도의 위상 홀로그램을 획득하기 위하여 딥러닝 기반의 학습과 복원 결과를 가지고 분석을 진행한다. 사용된 위상 홀로그램은 보편적인 이미지와 값의 범위가 동일하다. SISR(Single Image Super Resolution)에서 좋은 결과를 보인 네트워크를 사용하여 위상 홀로그램에 대한 학습을 진행하였다. 네트워크로 획득한 홀로그램과 원본 홀로그램의 복원 결과를 비교하여, 차이점과 개선해야할 것들에 대해서 심도 있게 분석한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.192-201
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• 2010

본 연구에서는 영상 콘텐츠의 표현밀도를 화면의 해상도와 피사체와의 거리감으로 정의하고, 표현밀도가 보는 이에게 미치는 감정의 변화를 살펴보고자 하였다. 부산지역 대학교에 재학 중인 학생 61명에게 HDTV방송화면에서 캡처한 영상이미지를 제시하고, 즐거움, 흥분, 통제 3가지 차원의 감정측정을 위해 SAM평가를 실시하였다. 서로 다른 해상도에 대한 비교결과 저해상도보다 고해상도의 콘텐츠 이미지를 볼 때 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 방향으로 나타났다. 또한 해상도가 연속해서 동일할 때보다 변화가 있을 때 감정 변화 폭이 크게 나타났는데, 고해상도를 보다가 저해상도 이미지를 볼 때 감정이 유쾌하지 않은, 차분해지는 경향을 볼 수 있었다. 그러나 통제 감정에 대해서는 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 또한 피사체와의 거리감에 대해 근거리, 중거리, 원거리를 사후다중비교 결과 근거리의 경우 다른 경우들 보다 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 감정의 값이 더 높아졌다. 다변량 검증결과 해상도와 거리감에 대한 즐거움과 흥분 감정차원은 정의 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.410-415
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 가장 주요한 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특정 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 고해상 도의 학습 데이터를 이용하여 저해상도로 주어진 시험 데이터 이미지를 고해상도의 이미지로 복원하는 문제에 적용함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용될 수 있는지에 대해서 다룬다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2002년도 하계학술발표회
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• pp.246-247
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• 2002

OCT(Optical Coherence Tomography)는 실시간에 생체의 단면을 절개하지 않고도 고해상도의 단층 이미지를 얻을 수 있다는 장점을 지니고 있다. 이러한 면에서 OCT는 현재 사용되고 있는 여러 image modality들의 낮은 분해능을 해결할 수 있는 진보된 대안으로 각광을 받고 있다. 최근 OCT에서 가능한 이미지의 분해능은 수 $\mu$m 정도까지 보고되고 있다. (1) 이러한 OCT의 분해능은 사용하는 광원에 의해서 결정된다. (중략)

• 전자공학회논문지D
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• 제36D2호
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• pp.62-70
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• 1999

본 논문에서는 저 비용, 고해상도 반도체 지문 센서칩에 대하여 논한다. 제작된 테스트 칩은 $64{\times}256$ 센싱 셀(sensing cell)로 구성되어 있으며, 칩의 크기는 $2.7mm{\times}10.8mm$이다. sensing cell 내부에서 일어나는 전하 재분포를 감지하는 새로운 방식을 이용하여 내부의 기생 캐패시턴스의 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 센싱 셀의 감지 능력을 키우므로 센싱 셀의 크기를 줄일 수 있고, 따라서 고해상도의 이미지를 추출할 수 있다. 표준 0.6${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작된 칩은 600dpi의 해상도를 가지는 지문 이미지를 추출한다. 제조 단가를 낮추기 위하여 지문의 부분 이미지들로부터 전체 지문 이미지를 얻어내는 이미지 합성 방법의 가능성과 문제점에 대해서도 논의하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.69-78
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• 2023

산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 제11회 정기총회 및 00년 동계학술발표회 논문집
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• pp.292-293
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• 2000

Silver-halide sensitized gelatin(SHSG)의 처리 과정에서 silver-halide입자가 감광유제(emulsion)로부터 제거되고, 노출영역과 비노출영역 사이의 gelatin경화정도로 인한 굴절률 변조로 홀로그램 이미지를 기록한다. 일반적으로 널리 사용되는 홀로그램 감광물질로는 silver-halide, dichromated gelatin, photoresist, photochrome 등이 있는데, 이중 silver-halide는 다른 감광물질과 비교하여 고해상도와 큰 감광대역폭, 높은 S/N비, 취급의 용이성과 경제적 이점, 균일한 제품으로 상용화될 수 있다는 점에서 가장 편리하게 사용되고 있는 기록 매질이다. (중략)

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-12
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• 2007

최근들어 디지털 영상 기술의 발달로 많은 영화들이 디지털화되어 제작되고 있고, 이러한 디지털 영화를 직접 상영할 수 있는 디지털 시네마로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 아직 까지 디지털시네마에서 요구하는 2K이상의 고해상도를 지원하는 촬영 장비는 매우 고가이기 때문에 디지털 영화의 제작에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 저가의 일반 비디오 카메라와 디지털 스틸 카메라의 조합을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 비디오 카메라로 촬영한 저해상도 비디오 영상과 동시에 일정한 간격의 키프레임마다 함께 촬영된 고해상도 이미지들을 이용하여 새로운 고해상도 비디오 영상을 합성하는 것이다. 비디오 합성은 프레임 단위로 이루어지는데, 먼저 현재 프레임의 픽셀마다 대응되는 점의 위치를 앞뒤 키프레임들에서 찾는다. 대응점은 현재 프레임과 키프레임 간의 광흐름(optical flow)을 계산하여 찾게 된다. 대응점이 구해지면 키프레임의 고해상도 이미지에서 대응점 위치의 이미지 블럭을 가져와 현재 프레임의 해당 픽셀 위치에 복사한다. 만일 키프레임에서의 대응점을 찾을 수 없는 경우에는 현재 저해상도 비디오 프레임의 확대 이미지를 빈곳 채움에 이용하여 이미지를 완성한다. 본 연구의 결과는 고해상도 비디오 합성 외에 비사실적 비디오 렌더링 등과 같은 영상 효과의 구현에도 적용할 수 있다.