• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.76-80
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• 2009

지문 인식은 입력된 지문 영상과 컴퓨터 단말기 혹은 호스트 컴퓨터에 보관중인 지문 영상을 상호 비교하여 일치 또는 불일치를 판단함으로써 이루어진다. 지문 인식 과정에 암호화 및 복호화 과정은 필수적이며 이 과정에서 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 사용하며 CGH로부터 재생된 지문 영상을 상호 비교하게 된다. 본 논문에서는 광학적 패턴 인식 시스템을 사용하여 지문 영상들의 CGH로부터 재생된 지문 영상들을 비교하는 방법과 이와는 달리 지문 영상들의 CGH를 직접 비교하는 방법을 상호 비교하여 두 가지 방법의 근본적인 지문 인식 능력의 차이점을 분석하였으며, 후자의 경우가 전자의 경우 보다 약 150배 정도 인식률이 높았다. 특히 CGH를 이용한 지문 인식의 경우 CGH의 형성 방식에 따른 특성 변화를 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.3-20
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• 2023

물체의 진폭과 위상 정보가 free space에서 전달되는 과정을 디지털로 계산하여 기록한 것을 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)라고 한다. 이 CGH는 복소 홀로그램의 형태이지만, 이를 Phase-only 공간광 변조기(SLM)를 통해 디스플레이 하기 위해 위상 홀로그램의 형태로변환하게 된다. 본 논문에서는, 물체의 진폭 정보를 위상 정보에 포함시키는 과정에서 DPAC 등 subsampling이 포함된 기법을 사용한다면 위상 홀로그램의 대역폭이 커지며, 그 결과로 복소 홀로그램 복원 시에는 없던 aliasing이 발생할 수 있음을 실험적으로 밝혔다. 또한, 이렇게 aliasing에 의해 복원성능이 저하되는 거리에서도 공간 주파수 범위를 제약하는 방법을 통해 좋은 화질의 위상 홀로그램 생성이 가능함을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제13권1호
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• pp.92-97
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• 2009

In this paper, a conventional simulated annealing (SA) method for optimization of a kinoform computer generated hologram (CGH) is analyzed and the SA method is modified to reduce a reconstruction error rate (ER) of the CGH. The dependences of the quantization level of the hologram pattern and the size of the data on the ER are analyzed. To overcome saturation of the ER, the conventional SA method is modified as it magnifies a Fourier-transformed pattern in the intermediate step. The proposed method can achieve a small ER less than 1%, which is impossible in the conventional SA method.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.767-774
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• 2005

본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Display
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• 제10권1호
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• pp.6-15
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• 2009

In this paper, a new approach is proposed for the efficient generation of computer-generated holograms (CGHs) using the spatially redundant data on a 3D object and the novel look-up table (N-LUT) method. First, the pre-calculated N-point principle fringe patterns (PFPs) were calculated using the 1-point PFP of the N-LUT. Second, spatially redundant data on a 3D object were extracted and re-grouped into the N-point redundancy map using the run-length encoding (RLE) method. Then CGH patterns were generated using the spatial redundancy map and the N-LUT method. Finally, the generated hologram patterns were reconstructed. In this approach, the object points that were involved in the calculation of the CGH patterns were dramatically reduced, due to which the computational speed was increased. Some experiments with a test 3D object were carried out and the results were compared with those of conventional methods.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.452-462
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• 2019

차세대 영상시스템의 하나인 디지털홀로그램은 다양한 형태로 생성되고 재생될 수 있고, 디지털홀로그램은 재생을 위한 시스템의 특성에 맞게 생성된다. 다양한 조건으로 생성된 디지털홀로그램이 다양한 재생환경에서 어떠한 특성을 나타내는지에 대한 척도로써 회절효율의 측정을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 조건으로 생성된 컴퓨터생성홀로그램(Computer-generated Hologram, CGH)에 대한 회절효율을 측정하였다. 이를 통해 홀로그램 재생 시 고려해야되는 생성 조건에 대해 논의한다. 위상 방식의 복소 홀로그램을 대상으로 프레넬 조건 하에서 생성된 프린지의 1차 회절 패턴의 강도를 측정함으로써 각 조건들을 비교한다. 본 논문을 통해서 객체 포인트, 복원 거리, 레이저 및 SLM의 종류에 따른 회절효율의 특성에 대한 경향성을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.9-15
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• 2019

홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.444-446
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• 2015

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 홀로그램의 광학적 장치의 단점을 보완하여 범용 컴퓨터에서 홀로그램을 생성할 수 있도록 하는 기술이다. CGH는 입력으로 주어지는 물체의 3차원 정보와 출력으로 나오는 디지털 홀로그램의 해상도에 따라 그 연산량이 결정 된다. CGH는 단순하고 반복적인 수학적 계산을 통하여 디지털 홀로그램을 생성하게 되는데, 기존의 연구들에서는 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 알고리즘들을 병렬적으로 처리한다. 본 논문에서는 기존연구에서 쓰인 GPU를 이용한 CGH을 개선하여 GPU가 장착되지 않은 상용 컴퓨터에서 GPU가 장착된 다른 컴퓨터들의 연산 자원을 활용하여 CGH를 수행 할 수 있는 프로그램의 개발 방법을 제안 한다. 본 시스템은 GPU가 요구되지 않는 한 개의 서버 컴퓨터와 GPU가 장착된 다수의 클라이언트들로 구성되어 있다. 서버 측에서 물체의 3차원 정보를 입력 받아 각각의 클라이언트들에게 적절한 연산량을 분배하고, 각 클라이언트들은 이미 알려진 GPU 기반 CGH를 통하여 연산을 수행 한 뒤, 그 결과를 서버로 다시 전송하게 된다. 서버는 수신한 각 결과들을 누적하여 입력 받은 물체에 대한 하나의 온전한 홀로그램을 생성할 수 있게 된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.18-21
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• 2011

디지털 홀로그램은 일반적으로 computer generated hologram(CGH)기법에 의해서 생성된다. 하지만 원리적으로 CGH 기법은 많은 연산량과 복잡도를 요구하고 있기 때문에 실시간으로 디지털 홀로그램을 생성하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 CGH 고속연산을 위해 graphics processing unit(GPU)의 병렬처리구조인 CUDA를 사용하였고, 추가적으로 다중 GPU 연산처리를 위해 OpenMP를 사용하였다. 더 나아가 이를 최적화하기 위해서 상수화, 벡터화, 루프풀기 등의 기법들을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 기법을 통해서 기존 CPU에서의 CGH 연산속도에 비해 약 8,300배 정도의 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.322-324
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• 2011

컴퓨터-생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 기법은 실사객체 혹은 가상의 객체로부터 계산에 의해 디지털 홀로그램을 생성해 낼 수 있다. 하지만 HD급 해상도의 디지털 홀로그램 한 프레임을 일반적인 PC를 이용해 계산하기 위해서는 약 10분 정도가 소요된다. 이는 실시간 홀로그래픽 비디오 서비스를 어렵게 하는 문제점 중에 하나이다. 본 논문에서는 CGH 기법의 과도한 연산량을 줄이기 위해 깊이정보(depth-map) 비디오 프레임간의 공간적인 중복성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 인접한 깊이정보 프레임간의 차이를 구해 동일한 깊이값을 갖는 좌표들의 CGH 계산을 생략하는 것이다. 제안한 방법을 적용한 결과 연산속도가 52%정도 향상되는 것을 확인할 수 있었다.