(주)칩스앤미디어는 2003년 반도체 설계 자산(Semiconductor IP)생산을 시작으로 현재는 표준 영상 압축 기술인 MPEG 표준을 비롯하여 UHD 표준 압축 기술인 HEVC 등을 시장에 공급하고 있으며, 이미지 신호 처리(ISP) 및 CV IP 등의 시장 출시를 준비 중이다. HEVC의 개발 이후 ISO/IEC에서는 차세대 영상 압축 기술에 대한 표준화를 논의하고 있다. (주)칩스앤미디어는 표준 규격이 완료되기를 기다려 이를 구현하기보다, 한 발 더 앞서 행동하는 것이 현명하리라 판단했다. 직접 국제 표준을 제안함으로써 원천 특허를 확보하고자 한 것이다. TTA 자문서비스의 도움으로 (주)칩스앤미디어는 차세대 영상 압축 기술 표준 관련 특허출원에 성공했다.
디지털 영상이 여러 종류의 다양한 정보와 결합되어 사용되면서 효율적인 영상정보 활용을 위한 영상유통포맷 표준 개발에 대한 필요성이 요구된다. 영상유통포맷 표준의 목적은 영상과 관련 자료의 교환을 용이하게 하는 일반적인 포맷을 제공하는 것이다. 본 논문에서는 현재까지 영상정보를 위해 요구되는 모든 종류의 영상을 포괄적으로 다룰 수 있으며, 군의 정보 분야에 필수적인 영상주기 및 메타정보를 체계적으로 관리할 수 있는 기반을 마련하고 있는 영상유통포맷 표준의 대표적인 사례인 미국의 NITF(National Imagery Transmission Format)을 중심으로 현재까지 개발된 대표적인 군과 민(民)의 영상유통포맷 표준들의 현황을 조사하여 각각의 표준들이 갖고 있는 규격과 기능을 분석함으로써 최적의 영상유통포맷이 가져야 할 조건을 정리하였다. 또한 영상 자료의 고해상도, 대용량화에 따라 필연적인 영상압축 기술과 관련한 현대의 영상포맷 발전 추세에 부응하여 영상유통포맷의 발전방향을 제시하였다.
통계적 파라미터를 이용한 뇌지도작성(SPM)은 어른에서부터 어린이에게까지 환자그룹간 또는 개개의 서로 다른 상태의 그룹간의 기능 영상을 비교하는데 널리 사용되고 있다. 그러나 SPM을 이용하여 어린이 뇌 영상을 분석할 경우 성인의 표준틀영상에 정규화되어 분석되고, 이로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 국내 어린이 2세에서 6세 사이 36명(평균 나이: 4.36세, 표준편차: 1.41세, 남자: 17명, 여자: 19명)의 MRI 영상을 이용하여 평균 MRI 영상을 만들고, 2세에서 6세 사이 13명의 어린이(평균나이: 4.80세, 표준편차: 1.17세, 남: 10명, 여: 3명)의 SPECT 뇌영상을 이용하여 평균 SPECT 영상을 만들었다. 이들 평균영상으로 국내어린이의 뇌 표준틀영상을 만들고, 어린이 ADHD의 뇌영상을 국내 어린이 표준틀영상과 SPM의 표준틀영상에 정규화 시켜 뇌혈류량에 따라 발생하는 화소덩어리의 위치를 비교하였다. 분석결과는 각 표준틀영상에 따라 최대 25 mm의 편차가 생겼다. 따라서 SPM을 이용한 어린이의 뇌영상을 분석할 경우 표준틀영상 또는 p값을 고려해야할 필요가 있다.
최근 다양한 VR/AR HMD 장비의 등장으로 영상표준에서는 3DoF 영상인 360 영상에 관한 표준이 정립되었다. 또한 이후 추가적인 표준인 3DoF+, 6DoF 로의 표준화가 계획 중이며 진행 중이다. 하지만 현제 실질적으로 6DoF 영상을 제작하거나 전송할 수 있는 표준은 존재하지 않으며, 표준화가 진행 되더라도 전송에 적합한 형태를 찾는 과정까지 오래 걸릴 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 기존에 표준화된 360 영상 표준과 전송 표준인 DASH를 활용하여 3DoF+ 이상의 6DoF를 구현하기 위한 DASH의 MPD 구조를 제안하여 실감 미디어 전송을 할 수 있도록 한다.
일반적인 영상처리는 원시영상을 표준영상과 부가가치영상으로 제작하고 생성된 데이터들과 보조 데이터들을 정기적으로 저장하며, 외부 사용자들에게 영상을 제공하기위해서 검색 데이터들을 Update하는 것이라고 할 수 있다. 표준영상을 제작하기 위해서는 EOC 처리시스템 소프트웨어를 사용하고, 이 데이터들로부터 부가가치영상물을 제작한다. 이렇게 만들어진 데이터들은 인터넷을 통해 외부사용자들에게 검색을 가능하게 하고, 영상을 신속하게 제공받을 수 있다. 본 기술논문에서는 EOC 처리시스템에 관해 간략히 설명하고, 위성으로부터 받은 원시영상을 표준영상으로 처리하는 과정을 체계적으로 정리하였다.
PACS(Picture Archiving Communication System)를 바탕으로 하는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 주요 의료영상장비들 사이에 데이터와 영상을 효율적으로 교환하고 전송할 수 있도록 마련한 표준안으로 현재 대부분의 최신형 의료영상장비(CT, MR, DSA, CR(Computed Radiology), 초음파검사, 핵의학검사, 내시경검사, 조직병리검사, 등)들은 의료 영상 분야의 국제 표준인 DICOM 표준방식에 의해 영상을 제공하고 있다. 최근 이러한 의료영상장비들은 독립적으로 사용하기보다는 의료수술 모니터링 장비 등의 비 의학영상장비와 서로 연계하여 사용하는 경우가 많아졌다. 그러나 이러한 의료수술 모니터링 장비들은 DICOM 표준 데이터를 고려하지 못하므로 PACS를 통한 데이터 연계에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 표준 DICOM 포맷과 의료수술 모니터링 장비의 데이터 구조를 분석하여 non-DICOM 의료수술 모니터링 장비의 PACS 연동을 위한 방안을 제안하였다.
멀티미디어의 표준화에 대한 관심이 컴퓨터, 방송, 통신 등의 분야에서 더욱 높아지고 있다. JPEG2000 표준안은 영상 부호화에 따른 새로운 형태의 영상압축 뿐만 아니라 높은 성능에 부응하고자 하는 것으로 기존의 표준안보다 왜곡율과 특정부분의 영상품질을 한 차원 상승시킬 수 있어서 효율적인 면에서 더욱 우수하다. 영상의 손실 및 무손실 압축, 대용량 영상압축, 그리고 화소의 정밀도와 해상도의 차이에 의한 점진적 전송이나 관심영역의 지정과 처리 등이 그 특징특이다 JPEG2000 표준안은 인터넷, 컬러 팩시밀리, 인쇄, 스캐닝, 디지털 사진, 원격 감지, 휴대기기 등과 의료 영상 디지털 도서관, 전자 상거래 등에 다양하게 응용할 수 있다. 본 논문은 JPEG2000 표준안의 최신동향과 전반적인 기술내역에 대하여 설명하고 영상압축 효율과 화질, 그리고 처리 속도 등을 기존 알고리즘과 비교하여 그 기술적 특징을 실험을 통하여 비교 제시한다.
DICOM 표준은 의학 영상 장비를 Network으로 연결하여 사용을 원하는 사용자의 욕구를 충족시키기 위하여 만들어 졌다. 이것은 영상 장비가 출력하는 정보의 표준화를 통하여 영상 정보는 물론 환자 및 검사 정보 교환을 가능케 하여 장비의 효율적인 운용을 목표로하고 있다. 이런 목적외에도 장기 저장 매체의 저장 방식 및 지원되는 영상 장비의 개념을 확대하여 기존의 방사선과 장비는 물론, Endoscopy, Pathology, 및 Dematology를 포함하는 포괄적 영상 장비 연동을 위한 표준화 작업이 진행중에 있다. 본문에서는 DICOM 표준을 적용하여 시스템간의 연동을 구현한 사례로 PACS 와 RIS 연동과 같은 Text-based 연동과 DICOM Gateway를 사용하여 서로 다른 시스템간의 Image 연동을 위한 Image-based 연동으로 구분하여 예를 들었다. 결론적으로 DICOM 표준을 사용하면 서로 다른 형태의 영상 정보를 가지는 장비들를 Network으로 연결하여 정보 전달이 가능해 지고 이와 같은 연동은 서로 다른 시스템의 정보의 무결성을 보장하며 정보의 중복 저장을 방지할수 있게 되어 전체 시스템의 운용 효율을 증가 시킬수 있다.
최근 영상처리 및 컴퓨터비전 등 많은 분야에서 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 문제들을 높은 성능으로 해결하고 있다. 이에 MPEG (Moving Picture Experts Group) 표준에서도 딥러닝 기반의 미디어 기술이 활발히 제안 및 논의되고 있다. 특히, 몰입형 입체영상 압축을 위한 MPEG-I (MPEG Immersive) 표준은 메타버스 산업으로 크게 관심받고 있는 가상현실, 증강현실, 그리고 혼합현실 등에 대응하기 위해 현재 활발히 연구 중이다. 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 컬러영상과 깊이영상으로 구성되어 있어 데이터의 양이 크기 때문에, MPEG-I 표준은 시점 간의 중복된 영역들을 제거하는 프루닝 과정을 통해 효율적인 압축을 수행한다. 하지만, 프루닝 과정에서 정반사 영역이 함께 제거되는 문제로 정확한 입체영상 복원에 한계가 있다. 본 학회지에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-I 표준에 기고된 딥러닝 기반의 정반사 영역 검출을 통한 몰입형 입체영상 압축에 대해 소개한다.
본 연구는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)표준 영상압축 방법을 이용한 원격측정 (remote measuring) 시스템을 다룬다. 많은 디지탈 비디오(digital video)이 응용중에서 주요 어려움은 디지탈 영상(digital image)을 직접적으로 표현하기 위해 필요한 방대한 데이터의 처리문제이다. 그리고 디지탈 영상의 직접적인 사용은 고수준 기억용량(high storage)과 전송비용(transmission costs)으로 인하여 응용상 여러가지 제약조건이 수반되었다. 이런 이유로 인하여 여러가지 영상압축 기법이 개발되어왔으며 본 연구는 정지영상(still pictures)에 대하여 JPEG 표준을 사용한 영상압축과 압축된 영상을 사용하여 실제 제조업의 공정검사에 응용하는 것이다. 수행도 평가척도로서 원래영상과 압축된 영상과의 압축비, 원래영상과 압축된 영상과의 픽셀(pixel)의 회색도 값(gray-level value)의 평균과 RMSE(root mean square error), 그리고 원래영상과 압축된 영상을 원거리(또는 근거리)로 전송하여 전송된 압축영상을 푼 후 두 지점간의 거리 측정에 따르는 실제거리와 측정거리에 대한 오차를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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