본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
유방확대수술이 미용을 위한 성형뿐만 아니라 유방암 절제술 후 재건의 목적으로 받는 등의 증가 추세이다. 유방확대수술을 받은 여성은 유방에 삽입한 보형물이 유방실질을 가려 유방질환을 진단하기 어려운 경우가 점점 증가하고 있고, 압박대로인한 보형물 파열 우려로 환자의 두려움은 증가하고 있다. 그러므로 유방보형물 삽입 여성에게 적용 가능한 압박대를 개발하여 그 유용성을 알아보고자 하며, 기존의 압박대와 새롭게 개발한 압박대를 유방보형물 삽입 환자모형의 phantom에 적용시켜 영상을 얻은 후 유방의 Inner, Outer 부분과 유두후방길이(Posterior Nipple Line; PNL), 전체적인 포함면적을 비교하여 그 유용성을 비교해보고자 한다. 개발한 압박대로 압박 시 전체 면적은 CC view에서 $9,813.797mm^2$로 10.09% 증가하였고, CC-ID view에서 $7,621.531mm^2$로 3.88% 증가하였으며, PNL은 CC view에서 90.916mm로 3.41% 증가, CC-ID view에서 75.357mm로 1.64% 증가하였다. 또한 흉벽 측 유방조직은 CC view에서 177.725mm로 3.53% 증가하였고, CC-ID view에서 152.510mm로 6.57% 증가되는 것으로 나타났으며, 기존의 압박대에 비해 개발한 압박대의 CC-ID 영상에서는 보형물이 완전히 제거된 것을 확인할 수 있었다.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근까지 단일 영상이나 동영상을 영역화하는 기법들은 다양하게 제시되어 왔으나, 유사한 장면에 대한 여러 장의 영상을 동시에 영역화하는 기법은 많지 않았다. 본 논문에서는 한 장소에서 연속적으로 촬영하였거나 전경 물체가 유사한 여러 영상들을 동일 장면 영상으로 정의하고, 이런 동일 장면 영상들을 적은 양의 사용자 입력을 통해 효과적으로 영역화하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 사용자가 최초의 영상 한 장을 직접 영역화한 후, 그 영상의 영역화 결과와 영상의 특성을 토대로 다중 단계 신호를 적응적 가중치를 주어서 인접 영상으로 전파하고, 이를 통해 제안하는 기법은 인접 영상을 반복적으로 영역화한다. 영역화는 마르코프 랜덤 장에서의 에너지 최소화를 통해 이루어지는데, 전파되는 신호는 각 픽셀에 대한 에너지를 정의하는 바탕이 되며, 픽셀, 픽셀 패치, 그리고 영상 전체로부터 비롯되었는가에 따라 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 신호로 지칭된다. 또한 에너지 최소화 틀 안에서 전파된 신호를 통해 정의되는 에너지 역시 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 세 단계로 정의한다. 이런 과정을 통해 전파된 신호를 최대한 다양하게 활용하고, 이를 통해 다양한 영상에 영역화 결과가 일관되게 유지된다. 다양한 동일 장면 영상들에 제안하는 기법을 적용하여 성능을 평가하고, 픽셀 패치를 바탕으로 하는 중간 단계 신호만을 이용한 결과와 제안하는 다중 신호를 적용하는 기법의 결과를 비교한다.
디스플레이는 장치는 아날로그 또는 디지털 시스템에서 발생되는 문자, 도형, 영상, 패턴 형태의 정보를 인간의 육안으로 판별 가능하도록 전달함으로써 인간과 기계를 연결시켜주는 중요한 영상정보통신시스템 장치이다. 이러한 장치를 활용해 보여주는 기능이 중시되면서 정보를 정확하고 신속하게 표출하기 위한 핵심적인 기능과 역할이 절대적으로 필요하다. 아날로그 시대의 대명사였던 브라운관(CRT)에 PPI Scope 주사방식 시스템 신호를 CRT에 표시함으로써, CRT에 표시된 정보를 통해 기계적인 시스템에서 발생된 신호를 인간인 판독할 수 있도록 전달하는 중간 매개체 역할을 통해 정보를 분석하였다. 본 연구는 이와 같이 수신된 신호를 정보로 표출하는 레이더 디스플레이 장치에 관한 것으로, 디스플레이 장치의 수직 블랭킹 간격(Vertical blanking interval)과 버퍼스왑(Buffer swap)을 통한, 고정함수 그래픽 파이프라인 고속 대용량 처리형태의 알고리즘을 적용하였다. 발생될 수 있는 오차를 제거하기 위해 FPGA 및 내부 알고리즘, H/W로직을 동기화 처리로 표출정보 끊김 현상을 제거하고, 고속으로 영상정보가 표출될 수 있도록 구현함으로써, 별도의 고가 고성능 그래픽 연산장치 GPU 없이 구현된 FPGA 로직에 수행알고리즘을 적용하여 경제성은 물론 레이더 정보표출 신뢰성과 성능을 향상시켰다. 이를 통해 기존 아날로그 신호에 따라 동작하는 CRT 레이더 디스플레이를 구비한 레이더 시스템에서 디스플레이를 평면 디스플레이로 교체할 수 있도록 한 레이더 디스플레이 장치에 관한 연구이다.
일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
사람이 두 눈을 통하여 3차원 공간을 지각하는 것과 같이 두 대의 카메라로부터 얻어진 스테레오 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻을 수 있다. 스테레오 영상은 많은 데이터량을 가지기 때문에 최근 수년간 디지털 비디오 압축 기술의 발전과 함께 스테레오 영상을 효율적으로 압축하기 위한 기술이 개발되고 있다. 스테레오 영상을 압축하고 3차원 정보를 추출하는데 이용되는 양안차 추정은 일반적으로 두 스테레오 영상의 화소 간의 밝기 차이를 이용한다. 하지만 두 카메라의 초점거리, 방향, 상대적 위치, 조리개에 의해 입사되는 빛의 양 등의 미세한 차이에도 스테레오 영상 간의 밝기차가 발생한다. 밝기차가 있는 스테레오 영상은 부정확한 양안차 벡터와 이에 따른 낮은 압축 효율과 같은 문제점을 발생시킬 수 있다. 따라서 이런 스테레오 영상 간의 밝기차를 사전에 보상한 후 압축함으로써 압축의 효율을 높이고, 또한 재생 시 두 눈을 통하여 들어오는 서로 다른 시각 정보로 인한 눈과 두뇌의 피로를 덜어 줄 수 있다. 본 논문에서는 간단하면서도 효율적인 전처리 방법으로 전역 밝기 보상과 국부지역 밝기 보상 및 계층적 밝기 보상을 제안한다 실험결과는 제안된 보상 방법이 효율적으로 스테레오 영상을 압축하는 것을 보여준다.
고 에너지 방사선을 이용하여 종양을 치료하는 과정 중 발생하는 오차를 확인하여 보다 정교한 치료를 시행하는 것은 매우 중요하다. 특히, 두경부 종양을 치료하기 위해 작은 조사면에 방사선을 집중 조사하는 정위 방사선 분할치료와 같은 특수 치료에서는 치료위치의 확인을 더욱 요구하고 있다. 작은 조사면에 고선량의 방사선을 표적체적에 집중 조사하는 정위 방사선 분할 치료법에서 치료 중심점의 정확도 검증은 매우 중요하므로 표적에 3mm 납 볼을 놓고 정위 방사선 분할 치료용 25mm 콘을 장착한 후 얻은 전자 포탈 영상으로부터 콘 원의 중심점과 볼 원의 중심점을 영상처리를 통해 서로 비교해 본 결과 1픽셀(0.76mm)의 정확도까지 얻을 수 있었다. 정위 방사선 분할 치료에 전자 포탈 영상 장치를 적용하여 치료위치오차 여부를 검증하였다. 이를 위해 첫 번째 정위 방사선 분할 치료 영상과 임의로 2mm 이동시킨 후 얻은 영상의 두개골 외곽선을 검출한 후 서로 비교해 본 결과 발생된 2mm 오차를 검증할 수 있었다. 본 논문에서는 개발된 비디오 기반 전자포탈영상장치와 정위 방사선 분할치료장치를 이용하여 실시간적으로 포탈영상을 획득할 수 있었으며 치료위치 검증을 통해 보다 정교한 방사선 치료를 할 수 있으리라 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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