• 대한전자공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.8-22
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• 1978

근래에 발전하고 있는 Artificial Intelligence 또는 Synthetic Image 등 넓은 의미에서의 영상처리에 관하여 해석학적인 설명을 시도하였다. 일반적으로 얻어지는 "영상" 또는 "사진"에 반하여 간접적으로 얻어진 Synthetic Image의 대표적인 예로서 3차원 영상 재 구성 (3-Dimensional Image Reconstruction)을 들 수 있으며, 이의 최근 의학 및 생명 과학 분야는 물론 공학 및 물리학 분야의 비파괴 검사(NDT)등 많은 분야에의 응용에 급격한 발전을 보고 있다. 본 논문은 3차원 CT (Computerized Topography)의 기본을 이루는 3차원 영상 재구성 처리에 관한 기본적인 문제를 two-dimensional signal processing의 관점에서 다루었다.

• 보존과학회지
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• 제27권2호
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• pp.181-190
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• 2011

2006년 전남 고흥군 안동고분에서 발굴된 5세기의 백제 금동관모의 3D 스캐닝작업을 통하여 정밀실측 및 디지털 영상복원을 실시하였다. 3D 스캐닝은 대상물의 정밀한 형상을 3차원 공간상에 구현하여 디지털데이터로 보존하는데 목적이 있다. 데이터 구축은 3차원 형상과 색상정보를 획득하는 과정인 3D 스캐닝(부위별 원시 데이터 촬영) - 3D 모델링(원시 데이터 정합 및 비촬영부 재생과 손실부 복원) - CG영상 제작 순으로 이루어 졌다. 복원 CG영상은 원시데이터의 정합된 형상을 기초근거로 하였고 도면상(CAD)의 각 부재 실측 수치를 참고하여 제작하였다. 이때 비촬영 부분과 소실된 부분은 각 부재의 실측자료와 더불어 옛 백제지역에서 출토된 5~8세기의 관모들을 조사하여 복원하였다. 이러한 3D영상 복원은 손상된 유물의 복원방법 중 하나로써 고증과 검증을 통해 유물의 직접적인 손상 없이 유물을 재구성하여 복원함으로써 역사적 및 학술적 가치향상과 유물 복원에 의미가 있다고 하겠다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.112-119
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• 2005

본 논문에서는 심리학 생리학적 지식을 기초로 하여 좌우 망막을 양안 입체시로 대응시켜 얻은 2매의 화상으로부터 깊이 정보를 추출하는 신경회로 모델을 제안하고 3차원 표면의 복원법을 검토한다. 화상의 특징을 근거로 하여 시차를 추출할 경우, 경계 부분에 유사한 특징이 반복된다면 경우 올바른 깊이 정보를 검출할 수 없다. 본 논문에서 제안된 신경회로 모델은 시차의 추출, 시차의 통합, 시차의 보간에 의하여 시차를 결정한다. 또한, 깊이 정보를 보간하여 3차원 형상을 복원하고 그 복원된 3차원 형상에 좌입력 화상을 투영하여 3차원 표면을 복원하는 법을 제안하고, 실험을 통하여 시차 추출 시간을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권3호
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• pp.237-247
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• 2023

In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1979년도 하계 전자.전기연합학술발표회논문집
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• pp.158-159
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• 1979

Based on minimum-mean-sqare error criterion, a noise filtering algorithm for the reconstruction of an image function from noisy projection data is suggested. The filter is constructed with a few projection data. This algorithm requires less computational time compared with other noise filtering algorithm.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.723-731
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• 2017

고고자료의 복원은 과거 기록물로 남겨진 사진과 도면자료를 이용하여 진행하였다. 크게 유구와 유물로 구분하여 살펴보았다. 유구에 대한 복원은 사진으로 남겨진 개개 부위 및 부분을 모델링하고, 이들을 정렬 및 합성하여 하나의 객체로 3차원 복원하였다. 유물에 대한 복원은 사진을 통한 모델링 작업을 우선한 후, 모델링된 유물의 파손 부위에 대한 텍스쳐 이미지를 수정하여 원상 복원하거나, 유물 내 결실부위에 대한 모델링 제작과 합성을 통한 원상을 복원하는 방식이 있다. 도면을 통한 복원은 3차원 모델링 제작과 함께 이미지의 실사맵핑을 통한 복원을 진행하였다. 이렇게 복원된 고고자료는 과거 2D자료를 통한 수치 분석과 해석의 연구성과를 검증하고 비교를 진행할 수 있으며, 추후 더욱 정확한 분석 방안을 제시할 수 있다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.153-159
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• 2004

본 연구는 동일지역에서 시공간 변화에 따른 공간정보의 복원을 위하여 3차원 영상조감도를 생성하고 활용하기 위해 시도된 연구결과로서, 연구 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작을 위해 DEM 및 위성영상들을 이용한 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 현재 수집 가능한 지형도 및 위성사진과의 합성을 통하여 사라져간 수몰지역에 대한 3차원 위성영상 조감도를 제작하고 최근의 영상과의 비교를 통하여 투시 조감도를 생성하였고 최근의 영상과 비교를 통하여 그 변화를 살펴보았다. 그결과, 기존의 사진 및 인위적인 판단에 의한 3차원 영상복원보다는 더 나은 또 다른 개선방법을 제시할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.135-142
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• 2013

본 연구에서는 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보인 스마트 공간정보를 도시 하천의 이수 및 치수 목적에 부합되는 친환경 생태학적 하천복원의 3차원 계획 및 설계에 적용시키는 최적화 방안을 모색하고 개발 전 후의 3차원 모델링을 통하여 하천복원 등에 관한 기초자료를 제공하고자 하였다. 또한 기존의 2차원 기반의 계획 및 설계 환경을 3차원 기반의 계획 및 설계 환경으로 전환하여 하천 분석의 정확도를 확보하고 하천복원에 따른 다양한 민원을 사전에 분석하고자 하였다.

• 보존과학회지
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• 제25권2호
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• pp.115-130
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• 2009

이 연구에서는 공주 마곡사오층석탑을 대상으로 3차원 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털 복원 및 구조안정성평가를 수행하였다. 이를 위해 16방향에서 측정한 레이저 스캐닝 데이터를 7단계의 데이터처리 프로그램 과정에 활용하여 석탑의 디지털복원을 완성했다. 디지털복원 결과, 전반적으로 층별 부재의 높이와 폭은 방위에 따라 약간의 차이가 있었고, 각 층별 옥개석의 폭은 매우 큰 차이를 나타냈다. 탑신의 층별 폭은 1층에서 5층으로 갈수록 줄어들지만 체감비율은 일정하지 않았다. 구조해석을 위한 3차원 영상분석 결과, 1층 탑신이 남동쪽으로 기울어진 것을 제외하고는 2층 탑신부터 상륜부까지 모두 북서쪽으로 변위가 발생하였다. 이와 같은 3차원 영상분석이 석조문화재에 지속적으로 사용되기 위해서는 측정방법의 정량화가 필요하며, 훼손도 정량평가와 같은 다양한 분야에도 적용되어야 할 것이다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권4호
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• pp.331-337
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• 2020

Purpose: As cone-beam computed tomography (CBCT) has become the most widely used 3-dimensional (3D) imaging modality in the dental field, storage space and costs for large-capacity data have become an important issue. Therefore, if 3D data can be stored at a clinically acceptable compression rate, the burden in terms of storage space and cost can be reduced and data can be managed more efficiently. In this study, a deep learning network for super-resolution was tested to restore compressed virtual CBCT images. Materials and Methods: Virtual CBCT image data were created with a publicly available online dataset (CQ500) of multidetector computed tomography images using CBCT reconstruction software (TIGRE). A very deep super-resolution (VDSR) network was trained to restore high-resolution virtual CBCT images from the low-resolution virtual CBCT images. Results: The images reconstructed by VDSR showed better image quality than bicubic interpolation in restored images at various scale ratios. The highest scale ratio with clinically acceptable reconstruction accuracy using VDSR was 2.1. Conclusion: VDSR showed promising restoration accuracy in this study. In the future, it will be necessary to experiment with new deep learning algorithms and large-scale data for clinical application of this technology.