Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.187-188
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2017
최근 유럽과 미국을 중심으로 하이브리드 라디오 서비스 도입을 위한 표준, 기술 개발 및 서비스가 진행 중이다. 하이브리드 라디오는 기존 라디오 방송망과 통신망을 결합해 고품질 오디오 및 부가 데이터 서비스를 제공할 수 있는 서비스이다. 이를 통해 사용자들은 지상파 라디오 방송망에서 오디오를 제공 받으며 인터넷을 통해 실시간으로 고해상도 이미지와 영상 및 라디오 부가 정보 등을 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 라디오 서비스가 구현되기 위해 인터넷 라디오 스트리밍 기술에 대해 살펴보고, 유럽 하이브리드 라디오 표준에서 라디오스트리밍 방식에 DASH를 적용한 인터넷 스트리밍 서비스 기술을 소개한다. 현재 DASH 방식은 MPEG에서 HTTP 기반의 적응적 스트리밍 서비스 포맷을 통일하기 위해 정의된 기술 방식이다. 이를 하이브리드라디오 스트리밍 제공 기술로 적용할 수 있는 방안을 제시한다.
초광대역 임펄스를 이용한 비파괴 지중 매설물 탐지용 지반 탐사 레이더(Ground penetrating image radar: GPR)를 개발하였다. 최대 탐사 깊이를 고려하여, 900 picosecond(ps) 상승 시간을 갖는 초광대역 임펄스를 설계하였고, 임펄스 발생기의 주파수 특성을 고려하여, 소형 평판형 다이폴 안테나가 설계되었다. 또한, 지중으로부터 반사되는 신호를 수신하기 위해서 고속의 A/D를 사용하였다. 측정은 송수신 안테나의 간격을 고정한 Bistatic 방식을 사용하였으며, 지중 매설물의 영상처리 판별을 위해 마이그레이션(migration) 기법을 사용하였다. 개발된 시스템은 금속 물체와 비금속 물체가 매설된 실증 시험장에서 시험되었고, 평면 해상도 및 깊이에 대한 해상도가 우수함을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.858-860
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2014
최근 영상처리 기법과 하드웨어의 발달로 의학 분야에서는 질병의 진단에 다양한 영상 시스템을 활용하고 있다. 특히 OCT 기술은 인체조직의 고해상도 이미지 획득과 혈류속도 측정을 동시에 할 수 있어 의료분야에 다양하게 적용이 가능하여 많은 관심을 받고 있다. 이에 더욱더 선명한 OCT 영상을 획득하기 위해 다양한 알고리즘과 필터를 사용함에 따라 빠른 프로세스 처리가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 듀얼 코어 이상급의 CPU 를 탑재한 시스템에서 데이터 처리 모듈과 렌더링 모듈을 트리플 버퍼를 통해 비동기식으로 멀티스레드화 하였고, GPU 기반의 병렬처리를 통한 데이터 처리를 하여 속도를 향상시켰다. 이에 광학 카메라 촬영 시 선명한 실시간 OCT 영상을 확인할 수 있었다.
In this paper, I lay the foundation for creating a multiscale atlas that characterizes cerebrovasculature structural changes across the entire brain of a mouse in the Knife-Edge Scanning Microscopy dataset. The geometric reconstruction of the vascular filaments embedded in the volume imaging dataset provides the ability to distinguish cerebral vessels by diameter and other morphological properties across the whole mouse brain. This paper presents a means for studying local variations in the small vascular morphology that have a significant impact on the peripheral nervous system in other cerebral areas, as well as the robust and vulnerable side of the cerebrovasculature system across the large blood vessels. I expect that this foundation will prove invaluable towards data-driven, quantitative investigations into the system-level architectural layout of the cerebrovasculature and surrounding cerebral microstructures.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1226-1228
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2022
FHD 이상을 넘어선 UHD급의 고해상도 동영상 콘텐츠의 수요 및 공급이 증가함에 따라 전반적인 산업 영역에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하여 동영상 콘텐츠를 제공하는 데에 관심을 두게 되었다. 기존 방법을 통한 bi-cubic, bi-linear interpolation 등의 방법은 딥 러닝 기반의 모델에 비교적 인풋 이미지의 특징을 잘 잡아내지 못하는 결과를 나타내었다. 딥 러닝 기반의 초 해상화 기술의 경우 기존 방법과 비교 시 연산을 위해 더 많은 자원을 필요로 하므로, 이러한 사용 조건에 따라 본 논문은 초 해상화가 가능한 딥 러닝 모델을 경량화 기법을 사용하여 기존에 사용된 모델보다 비교적 적은 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구 개발하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 structure pruning을 이용하여 모델 자체의 구조를 경량화 하였고, 학습을 진행해야 하는 파라미터를 줄여 하드웨어 자원을 줄이는 연구를 진행했다. 또한, Residual Network의 개수를 줄여가며 PSNR, LPIPS, tOF등의 결과를 비교했다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.644-645
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2021
In this paper, we propose a hardware structure of a watermarking processor based on deep learning technology to protect the intellectual property rights of ultra-high resolution digital images and videos. We propose an optimization methodology to implement a deep learning-based watermarking algorithm in hardware.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.698-700
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2023
최근 들어, 미용 상품을 선택하기 전에 자신의 피부 타입과 상태를 정확히 파악하고 맞춤형 상품을 선택하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 피부 상태 측정을 위한 기술적 요소의 중요성이 더욱 두드러지고 있다. 그러나 현재까지 피부 상태 측정을 위한 데이터셋이 한국인을 대상으로 측정한 데이터셋이 없는 실정이다. 본 연구에서는 한국인의 피부 상태를 정밀하게 분석하기 위해 고해상도 디지털 카메라로 촬영된 이미지, 정밀 피부측정 장비를 활용하여 측정한 정밀 값, 그리고 피부과 전문의가 진단한 피부상태 진단 등급 데이트를 통합하여 제공을 한다. 추후 제작한 데이터셋을 활용하여 개인 맞춤형 미용상품 추천과 개발 등 다양한 분야에 활용하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.255-258
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2001
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV) is an extension of particle image velocimetry (PIV) for measurement of flows spanning large areas in laboratory or field conditions. LSPIV is composed of six elements - seeding, illumination, recording, image transformation, image processing, postprocessing - based on PIV. Possible error elements at each step of Mobile LSPIV (MLSPIV), which is a mobile version of LSPIV, in field applications are identified and summarized the effect of the errors which were quantified in the previous studies. The total number of elemental errors is 27, and five error sources were evaluated previously, seven elemental errors are not effective to the current MLSPIV system. Among 15 elemental errors, four errors - sampling time, image resolution, tracer, and wind - are investigated through an experiment at a laboratory to figure out how those errors affect to velocity calculation. The analysis to figure out the effect of the number of images used for image processing on the velocity calculation error shows that if over 50 images or more are used, the error due to it goes below 1 %. The effect of the image resolution on velocity calculation was investigated through various image resolution using digital camera. Low resolution image set made 3 % of velocity calculation error comparing with high resolution image set as a reference. For the effect of tracers and wind, the wind effect on tracer is decreasing remarkably with increasing the flume bulk velocity. To minimize the velocity evaluation error due to wind, tracers with high specific gravity is favorable.
3D scanners are applied to many industries, such as manufacturing, construction, and shipbuilding. Recently, 3D scanner is used in 3D imaging of worksite in order to control and guide earthmoving heavy equipments, which provides basic information for intelligent excavation. This study compares the accuracy and productivity between total stations and high-resolution 3D scanners. The analysis results show that 3D scanner has high accurate rate of greater than 99 percent and has low error rate of less than 2.0mm compared to total stations. In terms of productivity, 3D scanner saves 71 percent of measuring time compared to the total station. This study confirms that 3D scanner can measure the earthwork sites with high accuracy and better productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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