본고에서는 실제감 있는 3차원 영상을 구하기 위한 차세대 디스플레이로서 주목을 받고 있는 집적영상을 기반으로 한 초다시점 시스템 기술의 개발 현황을 확인하고, 기존에 제안된 연구들을 바탕으로 최근 보고된 집적 영상 기반 초다시점 디스플레이 시스템의 소개와 이를 보다 발전시키기 위한 조건 및 요구사항들을 알아본다.
본 논문에서는 3D 깊이우선 집적영상(DPII) 디스플레이에서 키넥트(Kinect)를 이용하여 3D 물체에 대한 2D 요소영상들을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 깊이우선 집적영상에서의 요소영상 생성원리를 기하광학적으로 분석하고 이 분석에 기초하여 키넥트의 RGB영상과 깊이영상으로부터 요소영상들을 생성한다. 3D 영상 복원을 위해서 집적영상에 기반한 컴퓨터적 시점재생 실험을 수행하고, 복원된 3D 영상에 대한 많은 시점영상들을 서로 비교한다. 제안하는 방식의 유용함을 보이기 위해서 기초적인 광학적 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식은 완전시차를 가지는 올바른 3D 영상을 제공함을 확인하였다.
합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.
본 논문에서는 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 활용한 3차원 QR 코드 생성 기술을 제안한다. 제안하는 기술에서는 2차원 QR 코드를 네 개의 면으로 나누어 각각의 면을 서로 다른 깊이에 배치한 뒤 깊이가 추가된 3차원 QR 코드를 합성조리개 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 사용하여 생성한다. 이 과정에서 3차원 영상 기술 중 하나인 집적 영상 기술을 사용한다. 마지막으로, 3차원 QR 코드를 집적영상을 이용하여 컴퓨터 재생을 한 뒤 각 면을 배치했던 깊이 부분에서 영상을 재생하고 조합하면 3차원 QR 코드를 읽을 수 있다. 따라서 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술이 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있음을 보이기 위하여 광학적 실험과 컴퓨터 재생을 수행하였다. 또한, 재생 깊이를 알고 있을 때, 3차원 QR 코드를 읽을 수 있음을 보였다.
집적 영상 (integral imaging) 기술은 렌즈배열을 이용하여 3D 영상을 공간상에 표시할 수 있어서 차세대 유망 3D 디스플레이 기술 중에 하나이다. 집적 영상 시스템의 성능은 디스플레이 장치, 렌즈 배열, 이미징 광학 장비 등에 매우 의존적이다. 본 논문에서는 제한된 리소스에서 집적 영상 시스템의 해상도 분석을 수행하는 해석 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 해상도 측면에서 최적화된 집적 영상 시스템 설계를 수행할 수 있다. 제안하는 방법의 유용함을 위하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 보고한다.
3D 집적 영상 기술은 연속적인 시점, 완전 시차와 풀칼라 영상을 공중에 표현하는 유망한 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라를 이용한 새로운 형태의 인터렉티브 3D 집적영상 시스템을 제안한다. 이 장치는 기존의 3D 집적 영상 디스플레이 시스템에 단순한 한대의 카메라를 추가적으로 사용하여 유저 인터페이스가 구현될 수 있다. 제안하는 시스템의 가능성을 보이기 위해서, 실험적인 장치 구현을 수행하고 기초적인 실험 결과를 보고한다.
본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
현대의 스마트폰 및 태블릿pc등을 가능하게 만든 집적 기술 중의 하나는 3차원 집적 회로(3D-IC)와 같은 패키징 기술이다. 이러한 첨단 3차원 집적 기술은 메모리집적을 통한 대용량 메모리 모듈 개발뿐만 아니라, 메모리와 프로세서의 집적, high-end FPGA, Back side imaging (BSI) 센서 모듈, MEMS 센서와 ASIC 집적, High Bright (HB) LED 모듈 등에 적용되고 있다. 3D-IC의 3차원 모듈 제작 시에는 기존에 발생하지 않았던 여러 가지 파괴 모드들이 발생하고 있는데 Thermal/Photonic Emission 장비 등 기존의 2차원 결함분리 (Fault Isolation) 기술로는 첨단의 3차원 적층 제품들에서 발생하는 불량을 비파괴적으로 혹은 3차원적으로 분리하는 것이 불가능하므로, 비파괴 3차원 결함 분리 기술은 향후 선행 제품 적기 개발에 매우 필수적인 기술이다. 본 연구는 3D-IC 반도체의 비파괴적 내부결함 검사를 위하여 가시광선-근적외선 대역(351nm~1770nm)의 InGaAs (Indium Galium Arsenide) 계열 영상검출기 (imaging detector)를 사용하여 분광 시스템 광학 설계를 통한 초분광 영상 기반 검출 모듈을 제작하였다. 제작된 초분광 영상 기반 검출 모듈을 이용하여 구리 회로 위에 실리콘 웨이퍼가 3단 적층 된 반도체 더미 샘플의 초분광 영상을 촬영하였으며, 촬영된 초분광 영상에 대하여 Chemometrics model 기반의 분석기술을 적용하여 실리콘 웨이퍼 내부의 집적 구조에 대한 검사가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 완전 시차 배경 영상을 가지는 새로운 형태의 2D-3D 겸용 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 집적 영상 시스템과 기존의 2D 평면 디스플레이 구성이 되며, 3D 모드와 2D 모드에서 구동이 가능하다. 3D 모드에서는 집적 영상 기술을 이용하여 배경영상을 만들어서 주요 영상과 결합함으로써 3D 영상을 만든다. 2D 모드에서는 집적영상 시스템이 2D 평면 디스플레이의 백라이트 역할을 수행하고 2D 평면 디스플레이에 2D 영상이 표시된다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초 실험을 수행하고 성공적인 실험 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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