본 논문에서는 윤곽선들의 집합으로부터 다각형 곡면을 복원하는 다중해상도적 방법을 제안한다. 그 방법의 첫 단계에서는 방사 조사법을 적용해서 체적 데이타로부터 추출된 여러 장의 영상들로부터 윤곽선을 추출한다. 그리고 이 윤곽선을 구성하는 선분들의 유형들을 분류한 다음, 이를 이용해서 윤곽선을 context-free 문법으로 표현하는 방법을 제시한다. 두 번째 단계에서는 이웃하는 두 윤곽선들 사이에 다각형들을 생성하는 것으로, 이를 위하여 context-free 문법의 유도 트리를 검색함으로써 두 윤곽선들 사이에서 서로 대응되는 꼭지점과 선분을 찾는 방법을 제시한다. 이러한 단계를 거쳐서 생성된 가장 낮은 해상도의 다각형 곡면은 각 윤곽선을 세분화함으로써 더 높은 해상도의 다각형 곡면으로 세분화된다. 여기서 윤곽선은 각 영상에서 더 많은 광선을 방사함으로써 세분화된다. 본 연구에서는 방사 조사법을 이용해서 추출된 다양한 해상도의 윤곽선들의 연결도가 일정하게 유지됨을 이용해서 다양한 해상도의 다각형 곡면들의 연결도는 일정하게 유지됨을 보장한다. 제안된 방법은 효율적인 복원과 복원된 물체의 외형적인 특징을 보장하는 압축 방법을 제공한다.
본 논문에서는 Full-HD 영상에서 사용되는 H264/AVC의 정수 단위 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘에서는 다중 해상도 고속 움직임 예측 기법에 기반을 두어 두 계층이 각기 탐색된다. 낮은 해상도의 계층에서는 움직임 벡터 예측자를 중심으로 좁은 탐색 영역을 2 단계로 탐색하여 최적의 점을 찾는다. 높은 해상도의 계층에서는 4 단계로 탐색을 하여 탐색점의 개수를 줄인다. 그리고 두 계층에서 각기 구해진 탐색점들의 비용을 비교하여 매크로블록의 최종 움직임 벡터를 구한다. 시뮬레이션 결과에서는 기존의 연구 결과보다 JM을 기준으로 BD-Rate는 1.55 % 높았고, BD-PSNR은 0.05 dB 낮아진데 비해 시간은 63% 만큼 감소하여 높은 속도를 낼 수 있었다.
본 논문에서는 연속 프레임에서 움직임이 큰 얼굴을 자동으로 추적하기 위해 두 단계 합성 기울기 지형 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 세 가지 단계로 이루어진다. 첫째, 활성 외곽선이 빠르게 수렴하기 위한 두 단계 해상도 기울기 맵을 생성한다. 둘째, 연속하는 프레임 간의 변위를 파악하고 주변 배경을 제거하기 위하여 이전 프레임과 현재 프레임의 합성 기울기 맵과 차별 마스크를 산정하여 가중 합성 기울기 맵을 구성한다. 셋째, 활성 외곽선이 지역적 최소값에 수렴하는 것을 막기 위해 닫기 연산을 사용하여 에너지 비탈면을 생성한다. 이 때, 닫기 연산의 계산 비용 문제는 빠른 닫기 연산을 통해 해결한다. 제안방법의 정확성을 평가하기 위해 기존 활성 외곽선 모델 기반 방법들과 제안방법의 수행 결과를 통한 육안 평가와 활성 외곽선의 평균 에너지 변화를 통한 견고성 평가를 수행하고, 수행 시간을 분석한다. 실험 결과 제안방법의 경우 배경의 영향을 받지 않으면서 얼굴의 움직임이 큰 경우에도 빠르고 정확하게 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 배율로 디지털 영상을 확대와 축소하는 개선된 cubic convolution 보간법을 제안한다. 제안하는 공간해상도조정 방법은 압축된 HD 비트스트림이나 SD 비트 스트림을 transcoding시키는 과정에서 다양한 형식의 해상도를 조정하기위해 사용된다. Transcoder등 다양한 응용분야에서 영상의 화질은 유지하면서 크기를 조정하는 것은 매우 중요한 기술이다. 해상도조정은 원본 디지털 데이터를 연속함수로 변환하는 단계와 새로운 샘플링간격에 맞게 재표본화하는 단계, 이렇게 두 단계로 구분된다. 우리는 원본영상과 해상도조정 된 영상사이의 관계를 고려하여 보간 필터의 kernel 개선에 초점을 맞췄다. 본 논문에서는 MPEG 표준에서 고려하는 다양한 영상포맷들간 해상도를 변환시키기 위한 기술을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법과 비교하였을 때, 정보 손실을 최소화하여 고화질의 해상도 변환 기능을 가능하게 한다.
최근 자율주행에서 안전한 주행을 위해 영상 기반 다중객체 검출 기술이 활발히 연구되고 있다. 이때, 저해상도 영상은 객체 검출 단계에서 정확도가 떨어지는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 초해상화와 객체 검출을 위한 방법을 함께 사용하는 기법을 제안한다. 더 나아가 초해상화 단계에서 하나의 구분자만 사용하는 기존의 방법과 다르게 이미지 생성 과정 중간에서 추가의 구분자를 사용하여 총 두 개의 구분자를 사용하여 성능을 향상하고자 하였다. 본 논문은 한국 고속도로 교통 데이터를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 제안된 방법의 성능이 mAP@0.5 및 F1 점수 측면에서 기존 방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
디지털 영상 기기의 발전과 함께 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성기법을 차량 주차시 운전자의 넓은 영상확보를 위해 구현한다. 본 논문에서는 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에 기반한 차량 후방 감시 장치에 관한 것이다. 차량 후방 감시용으로 두 대의 CCD 카메라 장비를 이용하여 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 획득되는 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 조건하에 수행되어지며, 카메라 움직임의 모델링, 변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 기술을 접목한다. 첫 단계에서는 두 영상의 중첩 영역을 획득하고 두 번째 단계에서는 중첩된 영상을 기준으로 파노라마 영상을 구현하는 것이다.
해상운송에서 규모의 경제 이익을 달성하기 위해 선박의 크기가 대형화되고, 항만이 중심항만과 주변항만으로 양분화 되어감에 따라 컨테이너 터미널의 효율적 운영을 통한 경쟁력 확보가 중요시되고 있다. 컨테이너의 효율적인 적하는 선박의 효율과 양적하에 직접 관여하는 터미널 중심 장비인 켄트리 크레인의 효율을 극대화하도록 계획되어야 한다. 적하 문제는 선박의 크기와 각 터미널에서의 적하량에 종속되는 NP-hard 문제이다 본 연구에서는 컨테이너 적하 문제를 크게 두 개의 단계로 나누어 적하 계획을 수행한다. 무한한 경우의 수를 두 단계로 나눈 계획 시스템에 의해 크기를 줄인다. 첫 번째 단계는 컨테이너를 선박의 각 해치별로 배치하는 단계이고, 두 번째 단계는 각 해치별로 배정된 컨테이너를 특정 슬롯에 배치하는 것이다. 이렇게 분해된 문제의 각 단계에서 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하여 최적의 적하계획을 세운다. 그리고 정기 컨테이너선의 운항모형을 수립하고, 각 항구에서의 양·적하를 수행하여 구축된 시스템의 적합성을 시뮬레이션하여 평가한다
본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
이 논문에서는 경계면을 이용하여 볼륨데이터를 고속으로 가시화하는 한 방법을 제안한다. 일반적으로 경계면을 이용한 레이캐스팅은 두 단계로 처리되는데 첫 번째 단계에서는 경계면을 찾아 관측점에서 경계면까지의 거리를 3차원 버퍼에 저장하여 놓고, 두 번째 단계에서는 이 거리를 이용하여 볼륨 공간을 고속 탐색하여 가시화한다. 제안하는 방법은 첫 번째 단계에서 일반적인 방법과 다르다. 즉 첫 번째 단계에서 경계면에 관한 정보를 볼륨데이터 좌표계 주축에 직각인 관측평면에 투영하여 6개의 2차원 깊이버퍼에 저장하여 놓고 두 번째 단계에서 이 깊이 값을 이용하여 볼륨 공간을 탐색한다. 제안한 방법은 객체의 복잡도와 관계없이 처리 시간이 거의 일정하고 사용 메모리양도 볼륨데이터 공간 xy, yz, zx 평면 해상도의 2배로 항상 일정하다. 제안된 방법에 내재하는 문제점과 해결 방법에 대해 고찰하고 구현 예를 보인다.
본 논문에서는 디지털 위상동기루프에서 사용하는 고해상도와 넓은 입력 범위를 가지는 2 단계 시간-디지털 변환기(TDC)구조를 제안한다. 디지털 위상동기루프에서 디지털 오실레이터의 출력 주파수와 기준 주파수와의 위상 차이를 비교하는데 사용하는 TDC는 고해상도로 구현되어야 위상고정루프의 잡음 특성을 좋게 한다. 기존의 TDC의 구조는 인버터로 구성된 지연 라인으로 이루어져 있어 그 해상도는 지연 라인을 구성하는 인버터의 지연 시간에 의해 결정되며, 이는 트랜지스터의 크기에 의해 결정된다. 따라서 특정 공정상에서 TDC의 해상도는 어느 값 이상으로 높일 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 인버터보다 작은 값의 지연 시간을 구현하기 위해 위상-인터폴레이션 기법을 사용하였으며, 시간 증폭기를 사용하여 작은 지연 시간을 큰 값으로 증폭하여 다시 TDC에 입력하는 2 단계로 구성하여 고해상도의 TDC를 설계하였다. 시간 증폭기의 이득에 영향을 주는 두 입력의 시간 차이를 작은 값으로 구현하기 위해 지연 시간이 다른 두 인버터의 차이를 이용하여 매우 작은 값의 시간 차이를 구현하여 시간증폭기의 성능을 높였다. 제안하는 TDC는 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계 되었으며 전체 면적은 $800{\mu}m{\times}850{\mu}m$이다. 1.2 V의 공급전압에서 12 mA의 전류를 사용하며 0.357 ps의 해상도와 200 ps의 입력 범위를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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