스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.
우리나라의 반도체와 디스플레이 산업의 발전으로 해당 분야에 대한 인력 수급이 더욱 활발해지고 있다. 이에 따라 학부의 반도체 수업에서는 기존의 이론에 최신 기술 동향뿐만 아니라 현장 중심형 실무 인재 양성을 위해 반도체 제작 공정도 심도 있게 다루고 있다. 하지만, 반도체 공정은 클린룸 안에 설치된 장비들과 고가의 재료들이 필요하기 때문에 대규모로 진행되는 학부 교육에서 공정 실습이 제공되기는 어렵다. 이 한계를 극복하기 위해 실제 공정이나 공정 이론을 시각화한 동영상 등이 보조 자료로서 사용되고 있으나, 실습으로 대체할 교보재로서는 부족하다. 본 연구에서는 이론 중심의 학부 교육에 간접적인 반도체 공정 실습을 제공하기 위해 3차원 기반의 가상 클린룸을 구현하고, 반도체 공정에서 가장 많이 사용되는 노광 장비에 대한 시뮬레이터를 구현하여 사진 공정 베이에 설치하였다. 본 연구에서 구현하는 공정 시뮬레이터는 학부 교육에서 다루는 이론을 시각화하는데 중점을 두었으며, 포토 마스크와 실리콘 웨이퍼의 정렬과 노광 공정의 진행 따른 감광제의 국부적 변화를 시각화하였다. 개발된 시뮬레이터는 모바일 기기 등과 같은 저성능의 컴퓨팅 환경에서도 실행될 수 있도록 메모리 사용을 최소화하여 실용성을 극대화 하였다.
카메라를 통한 객체의 움직임검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임검출 하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 본 논문에서는 초기의 배경영상을 기준으로 입력영상과의 차를 구하고 시간에 따라 변화하는 배경영상을 N×M 픽셀 마스크만큼 교체하여 갱신한다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참여시키지 알고 일정한 간격의 그물형으로 이미지의 픽셀을 검색하여 보다 효과적으로 움직임을 검출한다. 또한 픽셀검사를 통하여 검출된 객체의 윤곽점을 이용하여 객체의 최소영역을 설정하여 객체의 움직임을 검출하므로, 매 프레임마다 이미지 검사를 하지 않고도 빠르고 정확하게 움직임 검출이 가능하다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.
최근 IT 기술이 발전함에 따라서 디스플레이 등 영상장치들에 대한 수요가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 전송하는 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하고 주로 Salt and Pepper noise가 대표적이다. 이러한 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 A-TMF, CWMF, AMF 등이 있고, 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 잡음 환경에서 효과적으로 잡음 처리를 하기 위해, 잡음 유무를 판단하여 비잡음인 경우 원 화소를 대치하고 잡음인 경우 $3{\times}3$의 국부마스크를 처리한 요소의 영역과 처리할 요소의 영역으로 구분한다. 그리고 각 요소마다 다르게 가중치를 적용하여 평균필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 성능 판단을 위해서 PSNR을 이용하여 기존의 Salt and Pepper noise의 제거 방법들과 비교하였다.
잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.
최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
We provided general anesthesia management to a patient with advanced atrioventricular block, which was discovered in the remote period after open-heart surgery. A 21-year-old man with Noonan syndrome was scheduled to undergo excision of a median intramandibular tumor. At 2 months of age, the patient underwent endocardial repair for congenital heart disease. During our preoperative examination, an atrioventricular block was detected, which had not been previously noted. Emergency drugs were administered, and a transcutaneous pacemaker was placed. During anesthesia induction, mask ventilation was easy, and intubation was performed smoothly using a video laryngoscope. The transcutaneous pacemaker was activated in demand mode at a pacing rate of 50 cycles/min approximately throughout the anesthesia time, and the hemodynamic status remained stable. The effect of intraoperatively administered atropine was brief, lasting only a few seconds. Although body movements due to thoracoabdominal muscle spasm were observed during pacemaker activation, they did not interfere with surgery. In postoperative patients with congenital heart disease, an atrioventricular block may be identified in the remote period, and preoperative evaluation should be based on this possibility. In addition, during anesthesia management, it is important to prepare multiple measures to maintain hemodynamic status.
의학드라마 <슬기로운 의사생활>은 '사람' 중심의 스토리로 전개되어 시청자의 공감대를 높였다. 드라마의 스토리는 의사, 환자, 가족들의 진정한 삶의 이야기이다. 또한 '평범한 우리들의 조금 특별한 매일'을 떠오르게 하는 이야기이다. 그리고 드라마 5명 캐릭터가 직접 연주하고 불렀던 노래는 향수를 자극하고, 몰입을 높이는 요소가 되었다. 최고시청률 14.1%를 달성했으며, 블로그만 51,584건이 등록되었다. 빅데이터 분석에 따르면, 연관어는 '슬기로운 OST', '앨범명', '아티스트명', '2시간 연속재생', '음원', '리메이크', 'OST 공개', '슬기의사생활 전곡방송본', '광고수익', '신청곡', '플레이리스트', '아로하', '조정석'이 추출되었다. 의학드라마의 상품화는 '드라마 OST 앨범 판매', '온라인 라이브 콘서트 주최(광고 PPL)', '피아노 악보 출간', '사람 중심의 사진전', '드라마 하이라이트를 편집한 뮤직 비디오 제작', '유튜브 업로드 수익', '마스크', '소독제'가 있다. <슬기로운 의사생활2>에서는 코로나19에 발생한 감동적인 사연과 매력적인 인간미가 있는 이야기가 펼쳐질 것으로 예측한다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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