분젠버너에서 당량비에 따른 연료부족, 적정, 과잉의 경우로 예혼합된 프로판-공기 화염에서 발생된 C2, CH, OH 라디칼의 농도형태 측정을 영상처리법을 이용하여 가시화하였다. 영상처리 시스템에서 협대역 통과필터, 영상증폭장치, CCD 및 PC를 사용하여 라디칼의 발광 파장대의 영상을 처리하였다. 영상처리 시스템을 통하여 화염에서 라디칼의 반응영역을 관찰하고, 라디칼의 농도분도를 예측할 수 있었다. 반응영역에서 각각의 라디칼의 공간적 분포는 CmHn 계열 화염의 반응 메카니즘을 이해할 수 있는 충분한 정보를 제공하였다. 이 정보로부터 C2 라디칼의 형광은 반응영역 앞부분에 먼저 나타나며 CH와 OH 라디칼의 형광은 화염의 하류부분에 분포함을 알 수 있었다.
현대 그래픽스 장치의 발전은 수년전까지 Pre-Rendered 방식을 사용해서 볼 수 있었던 영상들을 Real-Time Rendering을 통해 실시간으로 인터렉티브하게 제공하고 있다. 이러한 장치의 발전은 게임, 시뮬레이션, 미디어 아트 등의 많은 분야에서 변화를 불러 일으켰으며, 앞으로도 많은 변화를 촉진시킬 것이다. 이러한 변화 중 하나로 기존까지 실시간으로 영상을 생성하기 힘들었던 분야 중의 하나인 미술 기법들의 실시간 재생이 가능해졌다. 본 논문은 미술 기법 중 판화기법과 탁본기법을 가상의 환경에서 모사할 수 있는 어플리케이션인 Virtual Engraving과 Virtual Frottage를 제안한다. Virtual Engraving은 3차원 공간상의 가상의 물체에 대해 3차원 입출력장치와 Bump Mapping을 이용하여 조각행위에 대한 경험을 사용자에게 제공하며, Virtual Frottage는 탁본의 대상을 영상으로 받아들여 영상 처리 기법과 Pixel Shader를 통한 렌더링을 통하여 사용자에게 흥미로운 프로타주 기법의 경험을 제공한다. 두 어플리케이션 모두 시각적인 정보를 통해 사용자에게 미술 기법의 경험을 제공하며, Virtual Engraving의 경우 3차원 입출력장치를 통해 촉각적인 정보를 제공하였고 Virtual Frottage 역시 촉각 피드백을 제공할 수 있도록 연구 중이다. 이러한 미술 기법의 모사 연구는 사용자에게 보다 더 실감적인 경험뿐만 아니라 실 공간에서는 가능하지 않은 여러 효과를 제공할 수 있다.
오프로딩(offloading)은 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션의 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식이다. 최근에는 컴퓨팅 자원과 처리능력에 한계를 갖고 있는 모바일 컴퓨팅 분야에서 처리속도를 높이고 배터리 소모를 줄이기 위해 모바일 게임, 멀티미디어 데이터, 360도 동영상 처리, 인터넷 방송용 이미지 처리 분야에서 응용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 촬영된 360도 구면 영상을 사용자가 쉽게 영상 내용을 이해할 수 있도록 다양한 평면 영상을 변환하고 내용을 확인할 수 있는 뷰어를 무선 인터넷 환경에서 오프로딩 기술을 적용하여 구현하고 실제 실험 결과를 제시한다. 360도 구면 영상은 인터페이스를 통해 360도 카메라의 영상 획득 위치에 따라 Double Panorama, Quad, Single Rectabgle, 360 Overview + 3 Rectangle로 평면영상으로 변환이 성공적으로 수행된다. 실험과정에서 100가지 이상의 360도 구면 영상을 아래 인터페이스를 통해 평면 영상으로 변환을 성공적으로 진행하였다.
현대 사회가 정보화 사회로 변천해 감에 따라 정보처리 장치를 많이 사용하게 되었으며 기계와 인간을 연결하는 매체가 필요하게 되었다. 이러한 매체중의 하나로 부각되어진 것이 영상정보표시장치이며 현재는 다종의 DISPLAY가 사용되고 있다. 이러한 DISPLAY중에서도 현재까지 가장 많이 이용되고 있는 DISPLAY DEVICE는 CRT와 CPT가 있지만 소비전력이 많고 무거우며 부피가 크다는 단점을 가지고 있기 때문에 보다 새로운 DISPLAY DEVICE가 요구되게 되었다.
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
항공기의 임무컴퓨터는 외부영상과 비행관련 정보들을 시현하기 위한 그래픽 처리를 담당한다. VIOM은 외부영상신호를 임무컴퓨터의 각 모듈에 전달하고, 내부모듈에서 생성한 비행관련정보들을 원하는 시현장치로 전송하는 역할을 한다. 현재 개발하고자 하는 KHP용 임무컴퓨터의 VIOM은 영상수신처리회로, 영상분배 및 선택회로, 모듈영상수신 및 분배회로, 모듈영상선택회로, 그리고 영상선택 정보를 획득하기 위한 데이터 인터페이스 등으로 구성된다. 본 논문은 KHP 임무컴퓨터 VIOM 의 전체 인터페이스 구성과 이를 위한 각 회로 설계에 대한 정보를 제시함을 목적으로 한다.
영상 감시 시스템은 광범위한 영역에서 쉽게 설치되고 있으며, 감시 지역을 녹화한 영상 정보는 대게 인터넷을 통한 클라우드 상의 저장소에서 관리하는 중앙 관리 방식을 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템의 주요한 문제점은 저장 영상의 전송 과정과 저장 대해서 객관적으로 신뢰할 수 있는 방법이 제공되지 않고 있으며, 개인정보보호를 위한 장치 유무와 별개로 모든 권한을 서비스 제공자에게 위임한 상태에서 운영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 공개키 기반 암호화와 블록체인 기반의 키 관리 시스템을 조합한 아키텍처를 이용하여 민감한 정보를 사용자가 안전하게 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 아키텍처에서는 대칭키를 사용한 블록 암호화(block-cipher) 과정을 통해 영상 정보를 암호화하고, 이때 사용하는 대칭키를 사용자의 공개키로 암호화하여 블록체인의 레저(ledger)로 기록하는 기법을 사용한다. 영상정보를 암호화하는 과정을 블록체인 네트워크의 특성(분산, 투명성, 데이터 변조 불가)을 활용하여 개인정보 영상의 생성부터 소멸까지 사용자가 추적이 가능하도록 한다.
실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
한국천문연구원에서 개발 중인 외계행성 탐색시스템(Korea Microlensing Telescope Network, KMTNet)은 칠레, 남아프리카 공화국 및 호주에 3대의 동일한 사양을 갖는 1.6m 광시야 망원경과 $18K{\times}18K$ 모자이크 CCD 카메라를 설치하여 우리은하 중심방향에 대한 24시간 측광 모니터링을 통해 외계행성을 발견하는 것을 주된 연구목표로 가지고 있다. 특히 3개 관측소 중 가장 좋은 시상조건을 갖는 칠레 관측소의 경우에는 하룻밤에 최대 200GB의 관측 자료를 생산하고, 관측된 영상을 관측 다음날 네트워크를 통하여 모두 한국으로 가져온 후 일괄 자료처리과정을 거쳐 측광자료로 변환할 계획이다. 이에 우리는 효율적인 자료처리를 위해 관측영상을 특정 크기로 자르고 클러스터 시스템을 이용하여 분산 처리할 수 있는 파이프라인을 개발하였다. 이 발표에서는 우리가 구현한 KMTNet 자료처리 파이프라인의 전반적인 구성과 모의 관측 자료를 이용한 성능시험 결과 및 향후 영상자료의 증가에 따른 저장장치와 클러스터 시스템의 확장 계획에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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