• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.445-449
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• 2009

본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2783-2797
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• 1997

본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.289-296
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• 1999

본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.9-16
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• 2020

영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 하나의 영상을 통해 다른 영상으로 재구성하거나 새로운 영상을 생성하는 문제는 하드웨어의 발전에 따라 꾸준히 주목받고 있다. 그러나 컴퓨터를 통해 생성한 이미지를 사람의 눈으로 바라봤을 때 자연스럽지 않다는 문제 또한 계속해서 대두되고 있다. 최근 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 이를 활용한 영상 생성 및 개선 문제 또한 활발히 연구되고 있으며 그 중에서도 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)이라는 네트워크가 영상 생성 분야에 있어 좋은 결과를 보이고 있다. 적대적 생성 신경망이 제안된 이후 이를 기반으로 하는 다양한 네트워크가 제시됨에 따라 영상 생성 분야에서 더 자연스러운 영상을 생성하는 것이 가능해졌다. 그 중 pix2pix은 조건 적대적 생성 신경망 모델로 다양한 데이터셋에서도 좋은 성능을 보이는 범용적인 네트워크이다. pix2pix는 U-Net을 기반으로 두고 있으나 U-Net을 기반으로 하는 네트워크 중에서는 더 좋은 성능을 보이는 네트워크가 다수 존재한다. 때문에 본 연구에서는 pix2pix의 U-Net에 다양한 네트워크를 적용해 영상을 생성하고 그 결과를 상호 비교 평가한다. 각 네트워크를 통해 생성된 영상을 통해 기존의 U-Net을 사용한 pix2pix 모델보다 어텐션, R2, 어텐션-R2 네트워크를 적용한 pix2pix 모델이 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고 그 중 가장 성능이 뛰어난 네트워크의 한계점을 향후 연구로 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.351-358
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• 2002

DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.71-73
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• 2015

본 논문에서는 여러 대의 Microsoft Kinect 와 NVidia 사의 GPGPU 라이브러리 CUDA 를 사용하여 실시간 Free Viewpoint TV System 을 제안한다. Kinect 로부터 얻어진 컬러 및 깊이 영상을 통하여 두 카메라 사이의 가상시점에서 영상을 실시간으로 출력하는 시스템을 설계한다. 이 과정에서 많은 연산량을 요구하는 좌표계 변환 과정과 IR 패턴의 간섭문제를 해결하기 위해 사용되는 Nearest Neighbor 홀 채움 방식을 CUDA 를 이용해 병렬화시켰다. 실험 결과 CUDA 를 이용해 구성한 시스템이 기존의 CPU 만을 이용해 구성한 시스템보다 같은 시간 동안 더 많은 합성영상을 만들 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.355-361
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• 2010

영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권5호
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• pp.323-328
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• 2004

대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.183-196
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• 2016

위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.156-166
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• 2014

2014년 현재 한국항공우주연구원에서는 아리랑 위성 2호와 3호 등 총 2기의 고해상도 광학위성을 운용 중이다. 특히 아리랑 위성 3호는 동일궤도 스테레오 영상 취득이 가능하기 때문에 목표 지역의 3차원 정보추출에 유리한 기능을 가지고 있으나, 위성운영의 특수성 및 영상 취득 효율 등의 이유로 특별한 경우를 제외하고는 주로 단영상 획득을 주로 수행한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 2호와 3호의 이종 영상 조합으로 관심 대상지에 대한 3차원 공간정보를 취득할 수 있도록 단일 영상 조합에 기반한 입체 기하를 분석하고 에피폴라 영상을 생성하여 그 품질을 확인하였다. 분석은 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)에 기반한 piecewise기법을 이용하여 진행되었고, 2차원 포물선 형태의 에피폴라 커브 및 3차 다항식에 기반한 에피폴라 영상 변환이 필요함을 알 수 있었다. 최종적으로 생성된 에피폴라 영상은 영상 전반에 걸쳐 종시차가 1화소로 최소화될 수 있었으며 두 영상간의 해상도 또한 정규화 되어 3차원 디스플레이 및 디지타이징에 활용될 수 있다.