• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.23-28
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• 2017

Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.11-18
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• 2013

본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.281-291
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• 2019

3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국병원경영학회지
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• 제26권1호
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• pp.55-70
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to examine the influencing factors of the patient leaning phenomenon in tertiary hospitals. Based on the results of this study, we intended to find implications for improving the problems of the delivery system imbalance in tertiary hospitals caused by patient leaning phenomenon. Methodology/Approach: Qualitative studies were conducted, using focus group interviews and in-depth interviews. The focus group interviews were conducted for 12 users of tertiary hospitals by 2 groups. And in-depth interviews were conducted for 6 tertiary hospital managers. This was considered to be the most effective approach to gather diverse and in-depth information about the influencing factor of patient leaning phenomenon in tertiary hospitals. Findings: In focus group interviews, the reason for choosing tertiary hospitals was the reliability of the hospital(physician, reputation, etc.). And the effect of the policy to strengthen coverage of National Health Insurance and private medical insurance was relatively small. In other words, we found that the individual's desire to receive medical services suitable for one's health status and disease condition was the biggest factor, rather than the cost and policy factors. Practical Implications: We suggested that the appropriate medical care provision should be strengthened according to the role and function of medical institutions. In addition, the education system needs to be reorganized to activate the referral program, expand community medical capabilities, and foster quality primary medical care.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.28-33
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• 2020

Plasma etching process employs high density plasma to create surface chemistry and physical reactions, by which to remove material. Plasma chamber includes silicon-based materials such as a focus ring and gas distribution plate. Focus ring needs to be replaced after a short period. For this reason, there is a need to find materials resistant to erosion by plasma. The developed chemical vapor deposition processing to produce silicon carbide parts with high purity has also supported its widespread use in the plasma etch process. Silicon carbide maintains mechanical strength at high temperature, it have been use to chamber parts for plasma. Recently, besides the structural aspects of silicon carbide, its electrical conductivity and possibly its enhanced life time under high density plasma with less generation of contamination particles are drawing attention for use in applications such as upper electrode or focus rings, which have been made of silicon for a long time. However, especially for high purity silicon carbide focus ring, which has usually been made by the chemical vapor deposition method, there has been no study about quality improvement. The goal of this study is to reduce surface roughness and depth of damage by diamond tool grit size and tool dressing of diamond tools for precise dimensional assurance of focus rings.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.191-197
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1081-1086
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• 2006

일반적으로 프로젝터는 심도(depth of field)가 제한되어 있기 때문에 스크린이 곡면일 경우, 일부 영역에서는 초점이 맞지 않게(out-of-focus) 된다. 이런 out-of-focus 영역의 정보는 블러링(blurring)되기 때문에 사용자에게 정확한 정보를 전달할 수 없다. 여러 대의 프로젝터를 이용할 경우, 각 프로젝터는 다른 in-focus 영역을 가지기 때문에 각 프로젝터 픽셀의 in-focus/out-of-focus 판별을 통해 in-focus 픽셀만을 투사함으로써, out-of-focus 픽셀의 영향을 제거할 수 있다. 그러나 여러 대의 프로젝터의 in-focus영역이 거의 일치할 경우, out-of-focus영역은 여전히 out-of-focus상태일 수 밖에 없다. 따라서, 각 프로젝터의 초점을 유연하게 조절하면서 동시에 여러 대의 프로젝터에 의한 in-focus 영역을 최대한 크게 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 각 프로젝터의 초점을 유동적으로 조절하면서 취득된 영상을 처리하여 in-focus 영역을 판별하고 각 프로젝터에 대한 in-focus 영역을 조합하여 전체in-focus 영역의 면적을 최대화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해, 각 프로젝터의 in-focus 영역을 적절한 컬러를 이용해 시각적으로 표현해주고 이 정보를 참조해 각 프로젝터의 초점을 유동적으로 조절하여 전초점 영상을 만들어내는 시스템을 구현하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.209-215
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• 2022

This paper proposes a novel approach for training an unsupervised depth estimation algorithm. The objective of unsupervised depth estimation is to estimate pixel-wise distances from camera without external supervision. While most previous works focus on model architectures, loss functions, and masking methods for considering dynamic objects, this paper focuses on the training framework to effectively use depth cue. The main loss function of unsupervised depth estimation algorithms is known as the photometric error. In this paper, we claim that direct depth cue is more effective than the photometric error. To obtain the direct depth cue, we adopt the technique of knowledge distillation which is a teacher-student learning framework. We train a teacher network based on a previous unsupervised method, and its depth predictions are utilized as pseudo labels. The pseudo labels are employed to train a student network. In experiments, our proposed algorithm shows a comparable performance with the state-of-the-art algorithm, and we demonstrate that our teacher-student framework is effective in the problem of unsupervised depth estimation.

• 대한기계학회논문집B
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• 제24권4호
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• pp.599-607
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• 2000

In this study, experiments have been performed to examine the effects of background gray-level on the depth-of-field and on the in-focus criteria. The normalized value of contrast(VC) and the gradient indicator(GI) were used as the in-focus criteria for the small and the large size-ranges of particles, respectively. The slightly larger number of pixels were detected with the brighter background. The maximum of the normalized value of contrast(VCmax) is decreased with the brighter background and its deviation from that with the background gray-level of 160 turned out to be about $pm$15% when the background gray-level changes from 100 to 200. However, the maximum gradient indicator(GImax) changes with the background gray-level within only $pm$5%. The depth-of-field for the VC-applicable particle-size range is largely dependent on the background gray-level. On the other hand, the depth-of-field for the GI-applicable particle-size range changes only slightly with the background gray-level. To keep the normalized standard deviation of the particle size within 0.1, the background gray-level should be set 160$pm$20 for both the VC-applicable and GI-applicable ranges which cover the particle size between $10{\mu}m$ and $300{\mu}m$.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.309-316
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• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.