다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.
DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
디지털 통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 Turbo Code의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의해 결정된다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신 과정에서 많은 지연 시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 Turbo Code는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT2000과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 기존의 블럭 인터리버를 변형한 인터리버와 MAP(Maximum A Posteriori)알고리듬을 이용한 병렬 구조의 터보 복호기를 제안하였다. 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공할 때 CDMA 환경에서의 AWGN과 페이딩 채널에 대해 가변 복호방법을 이용하여 감소된 복호지연의 관점에서 컴퓨터 모의실험을 통해 성능 분석을 하고 기존의 다른 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 영상으로부터 생성된 깊이맵을 합성곱 신경망(CNN)으로 재생성하는 방법을 제안한다. 합성곱 신경망은 영상인식, 영상분류에 좋은 성능을 보여주는데, 이 기술을 깊이맵 생성에 활용하여 기 제작된 깊이맵 생성 기법을 간단한 합성곱 신경망으로 구현하고자 한다. 성능 실험에서는 10개의 비디오 세트에 제안 방법을 적용한 결과, 만족스러운 결과를 얻었다.
최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 애니메이션, 드라마, 영화 등 영상으로 제작된 콘텐츠를 OpenGL를 사용하여 3D영상으로 재구성한다. 먼저 현재영상과 이전영상의 움직임의 차이로부터 운동 축적 데이터를 사용하여 모션 깊이맵을 생성한다. 그 깊이맵을 사용하여 OpenGL에서 사용하는 텍스쳐 맵핑으로 영상을 출력하고 3D 영상을 구현하기 위해 좌영상과 우영상을 생성하여 3D 입체영상을 만든다.
디지털 홀로그래픽 비디오 시스템을 제작하기 위해서는 디지털 홀로그램을 가능한 빠르게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램의 전체 좌표를 대상으로 반복적인 가산 연산을 이용하여 Fresnel 홀로그램의 생성 속도를 높이는 알고리듬을 제안한다. 디지털 홀로그램을 계산하기 위한 3차원 객체는 컴퓨터 그래픽(computer graphic, CG)으로 제작한 깊이영상(depth-map image)을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 부동소수점 형식의 반복가산기법을 이용하여 디지털 홀로그램의 위상을 고속으로 계산하는 기법이다. 실험결과 제안한 알고리듬은 일반적인 CGH 수식을 이용한 기법의 70%, [3]에서 제안한 기법보다 30%이상 연산속도가 빨라졌다.
네트워크 구축 시 방화벽 설치에 대한 어려움이 있으며, 이를 운용하기에 막대한 비용이 요구된다. 개인용 컴퓨터에 홈 네트워크 방화벽을 구축하기에는 경제적으로 많은 부담이 된다. 이러한 경제적 부담에 의해 각 가정에 대해 방화벽을 구축하지 않고 개인용 PC들은 기업용 방화벽을 적용해서 방화벽 내부 해킹에 대해서 많은 문제점이 나타난다. 본 논문에서는 API 후킹 모듈을 이용한 개인 방화벽 운용에 관한 것으로 휴대용 저장장치에 쓰기 및 삭제가 불가한 영역을 형성하였다. 그리고 해당 영역으로 API 후킹을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 개인용 컴퓨터에 방화벽 설치 및 활용이 손쉽게 이루어져 사용 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 사료된다.
최근의 이동통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 터보 코드의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의한 것이다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신과정에서 많은 지연시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 터보 코드는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT-2700과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 복잡도는 2배로 증가하나 성능을 개선시킨 병렬 구조의 4-New 터보 복호기를 제안하고, 차세대 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공 시 복호 지연시간을 단축시키기 위해 가변 복호 방법을 이용하여 AWGN과 페이딩 채널 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통해 성능 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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