Febry-Perot 프린지 패턴의 광 반사성을 가지고 있는 다공성 실리콘을 이용하여 암호화된 광학 이미지를 제작하였다. 암호화된 광학이미지 다공성 실리콘 샘플은 p-type 실리콘 웨이퍼 (boron-doped,<100> orientation, resistivity $0.8{\sim}1.2m{\Omega}-cm$)를 이용하여 빔 프로젝트의 광원과 전기화학적 식각을 통하여 만들어 졌다. 광학 이미지 다공성 실리콘 샘플은 전기화학적 식각과정에 빔 프로젝트의 광원에 의하여 톡특한 Febry-Perot 프린지 패턴을 나타낸다. 실리콘 웨이퍼의 광 반사성의 프린지 패턴을 퓨리에 변환을 통하여 유효광학두께를 측정하고 실리콘웨이퍼에 암호화 시킨 광학이미지를 제작하였다.
집적결상(integral imaging)에서 렌즈어레이(lens array)를 이용하여 3차원적인 물체를 기본영상(elemental image)들로 결상한 후, 다시 그 기본 이미지들로부터 3차원 이미지를 재생하는 과정에서 기본 이미지들을 변환시키지 않으면, 3차원 이미지가 재생될 때, 렌즈어레이와 수직한 축에 대해 렌즈어레이에 가까운 쪽과 먼 쪽이 서로 바뀌는 슈도스코픽(pseudoscopic) 현상이 일어난다. 그래서 기본이미지들을 변환시키기 위해 렌즈어레이를 한번 더 사용한 이단 집적결상계를 이용하거나 영상처리 방법을 이용하는데, 이와 같은 방법은 광학적 손실을 크게 하거나 처리 속도를 느리게 한다. (중략)
현대의 정보통신 사회에 있어서 카메라는 여러 분야에 사용이 되고 있다. 카메라는 아날로그사진에서 피사체를 기록하기위한 필름을 사용하는데 이미지 센서는 빛을 변환하는 역할을 하는 필름대용품으로 사용되는 것이다. 이 이미지 센서는 전하결합소자(CCD : Charge Coupled Device)와 상보금속 산화물반도체(CMOS : Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)가 대표적이다. 특히 디지털 카메라를 이용하여 과거의 카메
휴대전화에 카메라가 탑재된 지도 10년 이상이 지났다. 점차 고해상도화와 더불어 카메라로서 점점 실용적으로 진화하고 있다. 장기간 배터리 구동의 필요성에서 저소비전력은 중요과제이고, 종래의 CCD 이미지센서에서 CMOS센서로 거의 대체되었다고 할 수 있다. 기기의 소형화에 동반해 탑재되는 카메라모듈의 소형화에 대한 요구는 매우 강하다. 특히 박형화된 표시부와 함께 실장되는 inside 카메라의 저배화(低背化)는 급속히 진행됐다. 모듈의 높이를 낮게 하기 위해서는 광학렌즈의 광로장을 적게 하는 것이 요구되지만 고해상도 때문에 이미 지사이즈가 대형화하는 경향과 상반된다. 본고는 광기술컨텍트 2010년 10월호에서 발췌한 것으로서 이미지사이즈를 유지하면서 고해상도화를 실현하는 미세 셀에서 성능을 확보하는 기술과 카메라모듈을 소형화하는 기술에 대해서 개괄하였다.
인포 트랜드 설문에 따르면 1000명이 넘는 프로사진작가들이 전문 분야를 전향했으며, 2007년 촬영된 89%의 이미지가 디지털사진이었다. 이는 2006년에 비해 약 69% 증가된 숫자이다. 이 설문은 디지털 이미지의 수는 점점 증가되는 추세이며 이에 힘입어 소프트웨어, 서비스, 프린팅 솔루션 제공사는 장기적으로 이익을 볼 전망이라는 것을 알려주고 있다.
이미지 센서와 렌즈를 모듈 상에 고정할 때, 기계적인 오차로 인해 취득된 영상의 기울임 또는 회전이 발생하기도 하고 화각이 좁아지기도 한다. 따라서 테스트 장비에서 이미지 센서 모듈의 광학적 특성을 테스트하여야 한다. 본 논문에서는 이미지 센서 모듈의 광학적 특성을 테스트하는 방법을 설명하고, 이를 영상 취득 특성과 유사한 방식으로 표준화한 기술 방법을 제안한다. 제안된 방법은 테스트 장비가 영상 취득 특성과 광학적 특성을 함께 테스트하는데 도움이 된다.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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