International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.1-7
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2023
Large-size, organic light-emitting device (OLED) panels based on highly reliable gate driver circuits integrated using InGaZnO thin film transistors (TFTs) were developed to achieve ultra-high resolution TVs. These large-size OLED panels were driven by using a novel gate driver circuit not only for displaying images but also for sensing TFT characteristics for external compensation. Regardless of the negative threshold voltage of the TFTs, the proposed gate driver circuit in OLED panels functioned precisely, resulting from a decrease in the leakage current. The falling time of the circuit is approximately 0.9 ㎲, which is fast enough to drive 8K resolution OLED displays at 120 Hz. 120 Hz is most commonly used as the operating voltage because images consisting of 120 frames per second can be quickly shown on the display panel without any image sticking. The reliability tests showed that the lifetime of the proposed integrated gate driver is at least 100,000 h.
본 논문에서는 웹 환경에서 WebCL을 이용한 초고해상도 이미지 처리 기법의 성능을 분석하고자 한다. WebCL로 인한 성능의 변화를 측정하고 평가하기 위해 자바스크립트로 작성된 대표적인 이미지 처리 라이브러리인 Pixastic 라이브러리를 WebCL 기반의 코드로 수정하였다. WebCL 기반 라이브러리는 8K Ultra HD의 이미지에서 기존 라이브러리 대비 최대 4.2배의 성능 향상을 얻을 수 있었으며 평균적으로 2.8배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
In this research, we presented a data integration, which integrates ultra high resolution images and complementary data for 3D building reconstruction. In our method, as the ultra high resolution image, Three Line Sensor (TLS) images are used in combination with 2D digital maps, DSMs and both of them. Reconstructed 3D buildings, correctness rate and the accuracy of results were presented. As a result, optimized combination scheme of data sets , sensors and methods was proposed.
Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
Fourier ptychographic microscopy (FPM) is a recently proposed computational imaging method that achieves both high resolution (HR) and wide field of view. In the FPM framework, a series of low-resolution (LR) images at different illumination angles is used for high-resolution image reconstruction. On the basis of previous research, image noise can significantly degrade the FPM reconstruction result. Since the captured LR images contain a lot of dark-field images with low signal-to-noise ratio, it is very important to apply a noise-reduction process to the FPM raw dataset. However, the thresholding method commonly used for the FPM data preprocessing cannot separate signals from background noise effectively. In this work, we propose an improved thresholding method that provides a reliable background-noise threshold for noise reduction. Experimental results show that the proposed method is more efficient and robust than the conventional thresholding method.
기존 방송 콘텐츠 대비 더욱 생생한 현장감을 주는 초고해상도 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 기존의 방송 서비스에서 초고해상도 콘텐츠를 제공하기 위해서는 영상 획득 장치의 화각 및 개별 해상도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러대의 입력 장치를 통한 영상합성 방법인 스티칭에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 스티칭 연구에서의 단점 중 하나인 수평방향으로 촬영된 영상들 정합과정에서 이동하는 물체의 시불변성 훼손을 극복하기 위해, 최소 오류 경계를 활용한 동적 물체 기반 동영상 정합 방안을 제안한다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
본 연구에서는 무인항공영상의 품질 평가를 위해 공간해상도 검정 방법 중 하나인 MTF(Modulation Transfer Function)를 Circular target을 이용하여 평가하는 방안을 제시하고, MATLAB GUI 기반 해상도 분석 Tool을 제작하여 무인항공영상 품질의 신뢰도와 작업의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 무인항공기체인 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체는 80m, 120m, 150m, Matrice 600(iXM-100)기체는 150m, 200m, 400m의 서로 다른 고도에서 촬영하였으며, 유인항공영상과 비교를 위해 UltraCAM Eagle Mark 2 센서로 비행고도 1000m에서 영상을 촬영하여 MTF를 비교하였다. 연구 결과 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.431, 0.524, 0.699, Matrice 600(iXM-100)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.332, 0.393, 0.631의 결과를 나타내어 촬영고도가 높아질수록 영상의 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 동일한 고도인 150m의 경우 탑재된 카메라의 성능이 높은 Matrice 600(iXM-100)기체의 영상품질이 매우 높은 결과를 나타내어 카메라의 성능이 영상의 품질에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 또한, UltraCAM Eagle Mark 2 센서를 탑재한 유인항공영상의 ${\sigma}MTF$ 수치는 높은 비행고도로 인하여 0.711의 결과를 나타내어 모든 무인항공영상의 품질보다 낮은 결과를 나타내었다. 하지만 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 150m 고도에서 촬영한 무인항공영상에서 ${\sigma}MTF$ 수치는 0.699의 결과를 나타내어 유인항공영상의 품질과 거의 비슷한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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