드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.
최근 이미지들이 의료, 군사, 산업등 많은 분야에서 사용되고, 다양한 정보를 담고 있다. 하지만 유출시 많은 문제를 야기 시킬 수가 있으며, 컴퓨팅의 발전으로 이미지의 해상도는 점점 향상되고 있어서 예전보다 정확하고 많은 정보가 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 암호화에 관한 다양한 기법들이 소개 되었다. 하지만 이러한 기법들은 작은 크기나 적은 색 정보에서 가능한 기법들이 대부분이었다. 그리고 현재 많이 사용되는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구가 활발히 이루지지 않았다. 본 논문에서는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 병렬 이미지 암호화 기법을 제안한다. 병렬 연산을 위해 이미지를 작은 이미지 단위로 나눌 때 발생할 수 있는 Jigsaw puzzle 공격에 취약점을 노출하지 않도록 일정한 크기로 나누어서 처리하는 기법대신에 다양한 크기로 나눠서 처리하는 기법을 제안하고 구현 및 검증하고자 한다.
1984년 처음 SR 알고리즘이 제안된 이후, 많은 SR 복원 알고리즘이 제안되었다 SR의 접근방법 중에서도 공간적 접근방법은 저해상도 이미지의 픽셀 값을 고해상도 이미지 격자에 매핑 함으로써 이루어진다. 이때, 저해상도 이미지들 간의 각각 다른 노이즈와 다른 PSF(Point Spread Function) 함수, 왜곡으로 인해 매핑 시 문제가 된다. 때문에 저해상도 이미지들의 노이즈 성분을 최소화하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 노이즈 성분을 최소화하는 방법으로 L1 norm의 방법을 사용하고 이와 동시에 이미지의 경계를 보완해주는 Huber norm을 사용하는 SR의 구조를 제안한다. 실험에서는 타 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘이 저해상도 이미지 상에 존재하는 노이즈를 줄이고 이미지 경계부분의 보완을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간적인 요소와 높은 경험의 질을 요구하는 다자간 협업 환경에서 고해상도 비디오를 제공하기 위하여, 무손실과 저지연, 저비용의 특징을 갖는 비압축 HD 비디오를 처리할 수 있는 '비압축 HD 비디오 전송 응용' (Scalable Video Tool)을 구현하여 초고해상도 디스플레이를 위한 비압축 HD 가시화 서비스'를 구성한다. Scalable Video Tool (SVT)은 Microsoft 사의 Direct Show를 기반으로, 비압축 HD 카메라와 DV 카메라, WebCam의 영상도 실시간으로 처리가 가능하다. 초고해상도 디스플레이에 고해상도 비디오와 이미지 가시화를 지원하는 SAGE(Scalable adaptive graphics environment)[2]와 SVT를 연동하여 다자간 협업 환경에서 다양한 형태의 고해상도 비디오와 그래픽스 자료를 공유할 수 있는 시스템을 구성한다. 본 논문의 마지막에서는 $5{\times}11$의 격자 형태로 구성된 타일드 디스플레이 (Tiled Display)를 이용하여 제안된 시스템을 검증한다.
Tile Map Service는 정적인 이미지들을 모아둔 저장소를 이용하여 매우 빠르게 지도 서비스를 수행하는 서비스이다. 지도 이미지 저장소는 특정 축척별로 지도 영역을 Tile 이미지로 저장한 디렉토리 구조이다. 따라서 디렉토리 구조로부터 이미지를 불러오는 것은 사용자의 요구에 따라서 지도를 데이터베이스로부터 직접 생성하는 것보다 훨씬 시간 단축이 이루어진다. 이와 같은 Tile Map Service를 이용하면 사용자가 복잡한 지도를 생성할 때 획기적으로 지도 생성 시간을 단축시키는 효과와 성능 향상을 위한 제반 노력을 제거할 수 있다. 본 논문은 Open Source GIS를 사용하여 고해상도 영상의 Tile Map Service 시스템을 구축하는 방안을 제시하는 것이다. Open Source GIS중 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)을 사용하여 Tile Map Image를 생성하였으며, OpenLayers를 이용하여 웹브라우저를 통한 서비스를 구축하였다. 또한 Tile Map Service 시스템을 구축 한 후 전통적인 방식으로 지도 렌더링을 수행하는 시스템과 성능테스트를 수행하여 결과를 비교 분석하였다. 수행 결과 본 연구를 통하여 제안된 방법으로 고해상도의 영상 데이터를 상용소프트웨어의 도입 없이 고가용성의 Tile Map Service 시스템을 구축할 수 있었다.
본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈은 소형 $360^{\circ}$ 고해상도(4MegaPixel) 렌즈 광학계, 15mm 이미지 센서부, 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 외형 등으로 구성된다. 소형 $360^{\circ}$ 고해상도 렌즈 광학계는 총 9매의 렌즈로 어린이부터 성년까지 전 연령에 걸쳐 사용이 가능하도록 렌즈 외경을 15mm 이하로 제작한다. 소형 $360^{\circ}$ 고해상도 렌즈 광학계에 의해 입사되는 빛을 $90^{\circ}$ 굴곡을 시켜 이미지 센서에 영상 이미지를 전달하게 한다. 15mm 이미지 센서부는 이미지 센서의 열, 행 주소를 통해 이미지 배열을 거친 후 전압으로 변환된 값을 임베디드 보드의 ISP(Image Signal Processor)에 전송한다. 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 외형은 개발된 렌즈의 고정을 위하여 경통을 설계하였다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, $360^{\circ}$ 렌즈 광학계 분해능은 150cycles/mm에서 30% 이상, $360^{\circ}$ 렌즈 화각은 수평은 $360^{\circ}$, 수직은 $42^{\circ}{\sim}85^{\circ}$, 렌즈 왜곡률은 5% 이하의 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.
MPEG-VCM(Video Coding for Machine)은 입력된 이미지/비디오의 특징(feature)를 압축하는 Track 1 과 입력 이미지/비디오를 직접 압축하는 Track 2 로 나뉘어 표준화가 진행 중이다. 본 논문은 Track 1 의 비전임무 네트워크로 사용하는 Detectron2 의 FPN(Feature Pyramid Network)에서 추출한 멀티-스케일 특징을 효율적으로 압축하는 MSFC 기반의 압축 모델의 개선 기법을 제시한다. 제안기법은 해상도를 줄여서 단일-스케일 압축맵을 압축하는 기존의 압축 모델에서 저해상도 특징맵을 고해상도 특징맵에 바텀-업(Bottom-Up) 구조로 합성하여 단일-스케일 특징맵을 구성하는 바텀-업 MSFF 를 가지는 압축 모델을 제시한다. 제안방법은 기존의 모델 보다 BPP-mAP 성능에서 1 ~ 2.7%의 개선된 BD-rate 성능을 보이며 VCM 의 이미지 앵커(image anchor) 대비 최대 -85.94%의 BD-rate 성능향상을 보인다.
볼륨 렌더링은 스칼라 데이터로 구성된 3 차원 볼륨 데이터를 가시화하는 기법을 가리키며, 유체 역학, 지진, 기상, 해안, 천문, 의료 등 다양한 분야에서 데이터를 분석하는데 널리 사용된다. 최근에는 대용량 볼륨 데이터가 생성되면서 고해상도 디스플레이에 대한 요구가 높아졌으며, 이에 따라 타일형 디스플레이 장치에서 볼륨 데이터를 가시화하려는 시도가 많이 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 타일형 디스플레이 장치에서 볼륨 데이터를 가시화하는 기법을 구현했다. 볼륨 데이터 렌더링은 타일형 디스플레이 장치와 연결된 PC-클러스터에서 그래픽스 하드웨어를 사용하는 볼륨 렌더링 기법으로 수행했으며, 이렇게 렌더링된 결과 이미지를 컴포지팅함으로써 해당 디스플레이 장치에 적절한 이미지를 생성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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