칼러 텔레비젼에서 기준 백색은 CPT(color picture tube)의 RGB 세 빔 전류를 조절함으로써 설정되며, 이들 빔 전류비는 RGB 비디오 증폭기의 이득비를 조정함으로써 조절된다. 일반적으로 전자총의 빔 전류 밀도 프로파일은 가우스 분포를 가지며, RGB 각 채널 증폭기의 이득과 대역폭의 곱은 일정하다. 따라서 스크린상의 밝기와 공간 해상도는 수상기의 기준 백색 설정에 따라 달라진다. 본 논문에서는 칼라 텔레비젼의 기준 백색 설정시에 RGB 전류비가 밝기에 미치는 영향과 비디오 증폭기의 이득 및 전류 밀도 분포에 따른 영상 경계 부분에서의 열화 정도를 이론적으로 해석하였다. 해석 결과 기준 백색의 색 온도 증가에 따라 Helmholtz-Kohlrausch 현상에 의해 밝기가 증가하고, RGB 증폭기의 이득비 편차가 작을수록 스크린상의 공간 밝기 분포의 상승거리는 감소하는 경향이 있음을 밝혔다. 또한 본 해석에 근거하여 P22 형광체에 대하여 더 밝으면서도 해상도를 높일 수 있는 기준 백색의 설정 가능한 범위를 제시하였다.
스미어 현상은 CCD 센서의 전하 전달 과정에 기인한다. 정지 영상에서는 기계적 셔터와 같은 하드웨어적인 구조로 이를 제거하지만, 동영상에서는 수행 시간의 제약 등의 문제로 이러한 방식이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 신호처리 관점에서 스미어 현상을 제거하여 정지 영상뿐만 아니라 동영상에도 적용이 가능한 스미어 제거 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 CCD 센서의 모서리 부분에 존재하는 화소들의 집단인 광학암흑영역(optical black region)을 이용한다. 광학암흑영역은 실제로 빛의 영향을 받지 않아 상이 맺히지 않지만, 스미어가 발생할 경우 전하 전달에 의하여 스미어 신호가 저장된다. 따라서 제안하는 방식은 스미어 신호를 정확하게 추정하기 위해서 광학암흑영역에 발생한 신호로부터 스미어와 잡음에 의한 영향을 구분하고 잡음은 제거하면서 스미어 신호는 유지하는 과정을 선행하며, 이렇게 처리된 광학암흑영역 신호를 영상 전반에 빼주어 스미어 현상을 제거한다. 또한 스미어 현상에 의해 포화가 발생한 경우는 손실된 원 신호의 정보를 주변의 화소 값으로 대체하여 스미어 현상에 의한 시각적 열화를 개선한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
부호화된 동영상 데이터를 전송할 때 발생하는 전송 채널상의 에러로 손실된 정보는 수신측의 복호화 된 영상의 화질을 크게 열화 시킨다. 특히 움직임 벡터나 매크로 블록 모드 정보와 같이 중요도가 높은 정보가 손실될 경우, 에러로 인한 이러한 화질 저하는 더욱 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 에러 강인 기술의 하나로, 압축동영상 정보의 중요도에 따라 정보를 분할하여 중요도가 높은 정보를 더욱 강하게 보호할 수 있는 데이터 분할 기술이 제안되었다. 그러나 실제 채널 망의 경우 전송 데이터의 서로 다른 중요도를 지원할 수 있도록 하기 위해 일반적으로는 중요한 정보의 경우 동일 패킷을 여러 번 보내는 방식으로 UEP 효과를 얻도록 한다. 본 논문은 이러한 전송환경 하에 동일한 패킷을 중복 전송하는 종래의 기법에 비해 전송 데이터 량을 감소시키면서도 전송 데이터 량 대비 화질을 증가시키기 위하여, H.264/AVC 표준의 데이터 분할 기술에 다중 표현 부호화 기술을 적용하여 데이터 분할 기술의 성능을 향상시키는 새로운 부호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 데이터 분할된 H.264/AVC 표준의 움직임 벡터 정보를 효율적으로 다중 표현 부호화하고 독립적인 패킷으로 분할 전송함으로써 전송 에러에 의해 일부의 패킷을 손실하더라도 올바르게 전송된 패킷만으로 유사한 움직임 벡터 정보를 추정함으로써 에러 은닉 기술의 성능을 향상시키고 채널 에러의 영향을 최소화시킨다. 또한 제안된 다중표현 정합 알고리즘을 사용하여 움직임 벡터의 추정정확도를 향상시켜 복원영상의 화질을 개선한다.
본 연구는 돼지의 체온 발산에 따른 행동에 근거하여 환경을 제어할 때 몸체에서 발산되는 체열과 환경의 온도차이를 이용하여 환경을 제어할 수 있는 방법을 모색하고자 하였으며, 열환경에서 얻어진 자료를 바탕으로 축사의 환경제어 시스템에 접목하고자 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 환경온도에 따른 돼지의 행동을 칼라영상을 통하여 획득한 후 가시화 시스템 (열화상 프로그램)을 통한 행동상태를 고온, 적온, 저온기로 분류하였다. 2. 영상처리 시스템의 하드웨어를 적외선 CCD 카메라, 영상처리 보드DIF(TH3100) 모델과 컴퓨터는 400Hz, 128M, 586 Pentium로 구성되었으며, 프로그램은 C++ 언어로 작성되었다. 3. 영상처리시스템을 온도에 따라 분류했던 결과 저온, 적온, 고온으로 분류되어 돈사내 환경제어 시스템에 응용이 가능할 것으로 판단되었다. 4. 사료섭취량은 저온구가 다른 환경온도에 비하여 사료를 많이 섭취하였던 반면에 종료체중과 일당증체량에서는 낮게 나타났다 (p<0.05).
본 논문에서는 탄소섬유를 이용한 면상발열체의 발열 상태를 영상처리 기술을 이용한 분석을 제안하였다. 면상발열체의 제작 방법은 탄소섬유를 작게 잘라 촙 상태로 만든 다음 분산제를 통하여 다시 결합시켜 준다. 그 다음 부직포 위에 분산제를 통해 결합된 탄소섬유 용액을 필터링 한다. 마지막 단계는 필터링된 탄소섬유를 건조 하면 부직포 형태의 면상 탄소 섬유를 얻을 수 있다. 면상발열체는 이렇게 제작된 면상 탄소 섬유에 전기를 인가하면 된다. 본 논문에서는 면상발열체를 4가지 방법으로 분석하였다. 분석 방법 중 면상 발열체의 발열특성 분석과 면상발열체의 발열속도 분석은 제작된 면상발열체가 정상군에 해당하는지를 확인한다. 절연 코팅 및 면상 발열체 모듈 분석은 실제 제품의 제작에 사용될 수 있는 면상발열체에 대해 영상처리 기술을 이용하여 2차원 이미지 분석이다. 면상발열체의 열화상 이미지 분석은 2차원 및 3차원으로 발열 상태를 분석할 뿐만 아니라, 발열의 상위온도 15~20%와 하위온도 15~20%를 이미지에 표시하는 프로그램 기법이다. 마지막 분석은 제작된 면상발열체의 상태를 화면에 직접 보여줌으로써 제작 과정 중 잘못된 부분을 쉽게 찾을 수 있다. 이와 같은 면상발열체의 이미지 분석 방법은 기존의 방법과 결합하여 발열상태를 더욱 정밀하게 분석할 수 있었다.
본 연구는 배경의 밝기와 색상 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색상 속성이 차이가 있을 수 있다는 가정 아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 Peripheral vision에 해당하는 $10^{\circ}$와 $20^{\circ}$의 자극을 colour matching하는 실험을 진행 하였다. 실험결과, 배경의 밝기 및 실험 자극으로 사용된 Munsell 색상 속성의 조합에 따라 동일한 색상임에도 불구하고 colour를 각기 다르게 인지할 수 있다는 경향성을 볼 수 있었으며, 자극의 크기에 대한 색상 인지 관련 선행 연구 결과와 다르게 배경의 밝기의 변화에 따라 색상 자극의 크기가 상대적으로 작다고 하더라도 더욱 colourful하거나 더욱 밝게 인지될 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 진행된 실험 결과를 바탕으로 향후 영상의 크기가 변환 될 때 발생할 수 있는 화질 열화를 개선할 수 있으며 2D 뿐만 아니라 3D나 홀로그램 영상처리 시, 시감적 특성을 반영한 효과적인 입체 영상 재현에도 기여할 수 있다.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 JPEG2000의 EBCOT에서 과다한 연산량을 요구하는 컨텍스트 추출과정의 연산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 계수들의 트리구조와 그 계수들의 상관도를 이용하여 특정 임계값을 설정하고 그 임계값보다 작은 계수와 그 자손계수들은 컨텍스트 추출과정을 거치지 않게 하는 것이다. 이 임계값이 증가함에 따라 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 따라서 이 임계값을 네트워크의 환경 또는 조건에 따라 설정하면 네트워크에 적응적으로 수행할 수 있는 컨텍스트 추출방법이 가능하다. 이 방법을 실험한 결과 수용할 만한 화질의 범위(30dB 이상)의 임계값은 0에서 4사이이었으며, 이 범위에서 연산량은 평균 $3\%$에서 $64\%$를 감소할 수 있고, 출력데이터는 평균 $32\%$에서 $73\%$의 감소율을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소와 데이터량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 제안한 방법은 무선 환경에서 영상/비디오 데이터의 실시간 통신 등에 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
몰카범죄의 증가에 발맞추어 은닉형 카메라는 스마트폰의 기술발전 속도에 따라 소형화 및 기술 집적이 고도화되어 성능이 날로 발전하고 있다. 이러한 외적인 네트워킹 컴퓨팅 환경이 고도화 되고, 활동이 많은 현대인의 생활양상이 다양화됨에 따라 일반 안전용 카메라외에 은닉형 카메라에 노출 또한 증가되고 있는 추세이다. 반면 은닉형 카메라를 탐지하고 예방하기 위한 기술은 이러한 은닉형 카메라 기술발전과 속도를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반영상과 열화상 이미지 합성기술을 바탕으로 적외선 열 방식의 탐지기술을 이용하여 은닉카메라의 발열을 감지하고, 주변 온도 차이에 따른 각 파장의 반사율을 분석하여 오탐율도 줄이도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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