In this study, we investigate the trends and prospects of spatial light modulation (SLM) technology that enables full complex modulation as a next-generation SLM. Current SLM technology, which is used as a key element in holography, augmented reality (AR), XR, and realistic displays, has performance limits that modulate only amplitude or phase. Notably, SLM capable of full complex modulation does not produce diffraction noise, unlike DC and twin image, and thus has a high-efficiency performance. In the future, the application field of next-generation SLM, which can be full-complex modulated, is expected to cover a wide range of holography-AR and-XR devices, optical artificial intelligence, and 6G free space optics communications, which will greatly contribute to the development of a super-realistic metaverse platform and service.
최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
스마트폰의 영상정보처리에 기반한 현장 진단기기 개발을 목표로 입자계수용 형광 smartscope와 DC 모터로 제어되는 입자정렬 시스템을 제작하였다. 크기가 작고 저렴한 비용으로 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 smartscope는 LED, 볼렌즈, 형광필터가 설치된 어댑터가 스마트폰 카메라 앞에 장착되어 전용 애플리케이션으로 형광입자와 형광염색된 백혈구를 계수할 수 있었다. 모터는 안드로이드 스마트폰의 블루투스 무선통신 기능을 통해 제어되었다. 나선형 미세유동채널이 축을 중심으로 회전하는 동안 백혈구와 크기가 유사한 입자가 정렬되는 현상을 관찰하였다. 모터로 회전 방향과 속도가 조절되는 입자 정렬 시스템은 많은 시간이 소요되는 수작업을 최소화하고 시료 전처리 과정을 자동화할 수 있으므로, smartscope와 통합될 경우 스마트폰을 이용한 현장진단기기에 활용될 수 있을 것이다.
점진적인 장면전환 종류로는 비디오 편집 과정에서 삽입되는 디졸브(dissolve), 페이드인/아웃(fade-in/out), 와이프(wipe) 등과, 카메라 움직임에 의한 팬(pan), 줌(zoom), 스크롤(scroll) 등이 있다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 종류 중 편집과정에서 사용되는 디졸브, 그리고 카메라 움직임에 의한 팬과 줌의 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하였다. 디졸브 구간의 검출을 위하여 각 프레임에 대한 공간적 영역 분할을 하고, 영역별 화소값의 평균치를 제곱하여 전환 프레임의 특징 요소로 사용하였다. 팬과 줌의 검출을 위하여 배경화면을 대표할 수 있는 4개의 국부 영역으로 선정하여 각 국부 영역의 움직임 벡터로부터 대표 움직임 벡터를 결정하고, 이들의 방향 성분을 사용하였다. 제안된 방식들은 검출의 정확도를 향상시키기 위해 모든 프레임(I, P, B)을 사용하였으며 아울러 검출 속도를 높이기 위해 완전 복원된 영상을 사용하는 대신 DCT DC 계수와 움직임 벡터를 이용한 축소영상을 사용하였다. 실제 MPEG 비디오에 적용하여 기존의 방법들에 비해 우수한 검출 결과를 확인하였다.
High temperature superconducting coated conductor has a structure of ///. The buffer layer consists of multi-layer, this study reports the deposition method and optimal deposition conditions of YSZ(Yttria-stabilized zirconia) layer which plays a important part in preventing the elements of substrate from diffusing into the superconducting layer. YSZ layer was deposited by DC reactive sputtering technique using water vapor for oxidizing deposited elements on substrate. To investigate optimal thickness of YSZ film, four YSZ/CeO$_2$/Ni samples with different YSZ thickness(130 nm, 260 nm, 390 nm, and 650 nm) were prepared. The SEM image showed that the surface of YSZ layer was getting to be rougher as YSZ layer was getting thicker and the growth mode of YSZ layer was columnar grain growth. After CeO$_2$ layer was deposited with the same thickness of 18.3 nm on each four samples, YBCO layer was deposited by PLD method with the thickness of 300 nm. The critical currents of four samples were 0, 6 A, 7.5 A, and 5 A respectively. This shows that as YSZ layer is getting thicker, YSZ layer plays a good role as a diffusion barrier but the surface of YSZ layer is getting rougher.
디스크형 기록매질을 사용하는 홀로그래픽 메모리에서 뒤틀린 니매틱 액정 디스플레이를 사용하여 세기와 위상을 동시에 변조하는 방법을 제안한다. 세기변조에 대해서 액정 디스플레이 픽셀의 밝고 어두운 상태에 따라 2진의 off (0) 과 on (1)을 표현하기 때문에 기존의 방식과 다를 짓이 없다. 그러나 우리의 방식에서는 on의 상태에서 서로 다른 2가지의 위상지연을 만들 수 있다. 이 2 가지의 위상지연이 180도에 가까울 경우, Fourier 면 홀로그램을 기록할 때 데이터 영상의 dc 성분을 감소시켜 기록면에서의 빔 세기 분포를 향상시킬 수 있다. 제안한 방식에 대한 유용성을 실험으로 데모하였다.
본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.
HEVC 차세대 비디오 압축 표준은 ITU-TSG16 WP와 ISO/IEC JTC1/SC29, WG 11 두 단체 공동으로 2013년 표준화가 완료되었으며 기존 H.264 하이프로파일과 비교하여 압축효율은 두배 정도이다. HEVC에서 화면내 예측 (intra prediction) 모드는 planar와 DC 모드를 포함한 35개의 방향성 모드가 있으나 모든 모드를 적용한 부호화기를 구현하기 위해서는 하드웨어 복잡도가 증가하며 각 코딩유닛(coding unit) 사이즈에 따라 정확한 모드예측을 위한 RDO (rate distortion optimization) 계산에 필요한 DCT 사이즈도 증가하였기 때문에 본 논문에서는 하드웨어 사이즈를 줄이기 위하여 양자화를 위한 DCT와 SSE 계산을 위한 RDO 블럭내 DCT를 공유하는 화면내 예측부호기를 제안한다. 성능은 HEVC 참조소프트웨어인 HM-13.0과 비교하여 BD-rate는 평균 20% 증가하며 부호화시간은 4배 이상 단축되어 300MHz에서 FHD ($1920{\times}1080p$) 영상의 초당 60 프레임 실시간 부호화가 가능하다.
이 논문에서는 인쇄체 한글문자 인식에 있어서 신경회로망의 적용가능성을 알아 보았다. 한글 문자수의 과다와 그들 사이의 유사성, 많은 입력 영상 데이타 등으로 인하여 신경회로망을 한글인식에 적용시키는데는 많은 난점이 따른다. 한글 문자의 이진영상은 신경회로망의 입력으로 사용하기에는 그 데이타 수가 너무 많으므로 입력 영상으로부터 DC 성분을 추출하여 이것을 신경회로망의 입력으로 사용하기 위한 전처리과정을 두었다. 출력층은 한글의 특성에 맞도록 구성하였다. 한글인식에 도입된 신경회로망은 다층인식자이고, 적용된 훈련방법은 BEP 알고리듬을 한글인식에 적절하도록 변형시킨 형태이다. 이 방법을 통하여 정위치에 있는 2,300개 이상의 문자를 인식할 수 있었다. 이 결과로부터 신경회로망을 이용한 인쇄체 한글문자 인식은 적절한 방법임을 알 수 있다.
특히 디스크형 기록 매질에 홀로그래픽 데이터를 저장함에 있어서 뒤틀린 니매틱 액정디스플레이를 사용하여 세기와 위상을 동시에 변조하는 이진 데이터 표현 방법을 제안한다. 세기 변조만을 생각하면 제안한 방법을 이진 비트 값 0과 1이 액정디스플레이 픽셀의 어둡고(off) 밝은(on) 상태로 (또는 그 반대로) 각각 표현되기 때문에 기존의 방법과는 다르지 않다. 그러나 제안한 방법에서는 on 픽셀을 통과하는 빔들이 두 가지의 서로 다른 위상 지연을 가지도록 제어된다. 만약 이 두 종류의 빔들 간의 위상지연 차이가 180도에 가까우면 Fourier 면 홀로그램 기록 시 기록 면에서 데이터 영상의 dc 성분을 감소시킬 수 있으며 따라서 빔 세기분포를 향상 시킬 수 있다. 그리고 제안한 방법의 유용성을 실험적으로도 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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