• Spatial Information Research
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• 제7권1호
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• pp.89-101
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• 1999

이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 하계학술대회 논문집 Vol.9
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• pp.32-32
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• 2008

X-ray detector는 의료용, 산업용 등 다양한 분야에서 사용되어지고 있으며 기존의 Analog X-ray 방식의 환경오염, 저장공간 부족, 실시간 분석의 어려움 등의 문제점들을 해결하기 위하여 Digital X-ray로의 전환과 연구가 활발하며 이에 따른 관심도 높아지고 있는 살점이다. Digital X-ray detector는 p-영역과 n-영역 사이에 아무런 불순물을 도핑하지 않은 진성반도체(intrinsic semiconductor) 층을 접합시킨 이종접합 PIN 구조의 photodiode 이다. 이 소자는 역바이어스를 가해주면 p영역과 n영역 사이에서 캐리어 (carrier)가 존재하지 않는 공핍 영역이 발생하게 된다. 이런 공핍 영역에서 광흡수가 일어나면, 전자-정공 쌍이 발생한다. 그리고, 발생한 전자-정공 쌍에 전압이 역방향으로 인가되는 경우, 전자는 양의 전극으로 이동하고, 정공은 음의 전극으로 이동한다. 이와 같이, 발생한 캐리어들을 검출하여 전기적인 신호로 변환 시킨다. 고해상도의 Digital X-ray detector를 만들기 위해서는 누설전류에 의한 noise 감소와 소자의 높은 안정성과 내구성을 위한 높은 breakdown voltage를 가져야 한다. 본 연구에서는 Digital X-ray detector의 leakage current 감소와 breakdown voltage를 높이기 위하여 guradring과 gettering technology를 사용하여 전기적 특성을 분석하였다. 기판으로는 $10k\Omega{\cdot}cm$ resistivity를 갖으며, n-type <111>인 1mm 두께의 4인치 Si wafer를 사용하였다. 그리고 pixel pitch는 $100{\mu}m$이며 active area는 $80{\mu}m{\times}80{\mu}m$인 $32\times32$ array를 형성하여 X-ray를 조사하여 소자의 특성을 평가 하였다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.78.1-78.1
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• 2019

There are a huge number of faint objects that have not been observed due to the lack of large and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional image stacking technique or the expensive large and deep surveys. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) stripe 82 which provide repeatedly scanned imaging data, a training data set is constructed: g-, r-, and i-band images of single pass data as an input and r-band co-added image as a target. Out of 151 SDSS fields that have been repeatedly scanned 34 times, 120 fields were used for training and 31 fields for validation. The size of a frame selected for the training is 1k by 1k pixel scale. To avoid possible problems caused by the small number of training sets, frames are randomly selected within that field each iteration of training. Every 5000 iterations of training, the performance were evaluated with RMSE, peak signal-to-noise ratio which is given on logarithmic scale, structural symmetry index (SSIM) and difference in SSIM. We continued the training until a GAN model with the best performance is found. We apply the best GAN-model to NGC0941 located in SDSS stripe 82. By comparing the radial surface brightness and photometry error of images, we found the possibility that this technique could generate a deep image with statistics close to the stacked image from a single-pass image.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.158-158
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• 2017

비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.689-699
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• 2016

LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.149-156
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• 2011

본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.

• 방사선산업학회지
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• 제6권1호
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• pp.31-40
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• 2012

There are two methods to fabricate the readout electronic to a large-area CMOS image sensor (LACIS). One is to design and manufacture the sensor part and signal processing electronics in a single chip and the other is to integrate both parts with bump bonding or wire bonding after manufacturing both parts separately. The latter method has an advantage of the high yield because the optimized and specialized fabrication process can be chosen in designing and manufacturing each part. In this paper, LACIS chip, that is optimized design for the latter method of fabrication, is presented. The LACIS chip consists of a 3-TR pixel photodiode array, row driver (or called as a gate driver) circuit, and bonding pads to the external readout ICs. Among 4 types of the photodiode structure available in a standard CMOS process, $N_{photo}/P_{epi}$ type photodiode showed the highest quantum efficiency in the simulation study, though it requires one additional mask to control the doping concentration of $N_{photo}$ layer. The optimized channel widths and lengths of 3 pixel transistors are also determined by simulation. The select transistor is not significantly affected by channel length and width. But source follower transistor is strongly influenced by length and width. In row driver, to reduce signal time delay by high capacitance at output node, three stage inverter drivers are used. And channel width of the inverter driver increases gradually in each step. The sensor has very long metal wire that is about 170 mm. The repeater consisted of inverters is applied proper amount of pixel rows. It can help to reduce the long metal-line delay.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.228-237
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• 2013

본 논문에서는 배경과 객체의 색상이 유사한 상황에서 강인한 정규 상관도(Normalized Cross Correlation) 기반 다중 시점 배경 차분 기법을 제안한다. 인위적으로 배경을 구성한 경우가 아닐 경우, 다중 시점 영상의 배경 영상에서 객체로 인해 가려지게 되는 영역들은 서로 다른 색상을 가지고 있을 확률이 높다. 그러나 객체의 등장으로 인해 이러한 영역들은 서로 유사한 색상을 가지게 된다. 이에 기반하여 본 논문은 GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation)을 제안한다. GoNCC는 임의 시점 영상의 한 화소와 에피폴라 제약조건 관계에 있는 인접 영상 내 화소와 해당 화소와의 정규 상관도 값의 분포를 의미한다. 제안하는 다중 시점 배경 차분 기법은 현재 영상의 GoNCC와 배경 영상의 GoNCC를 비교함으로써 이루어진다. 계산량을 줄이기 위해 다중 시점 배경 차분 기법을 모든 화소에 적용하지 않고 간단한 단일 시점 배경 차분 기법으로 판단하기 어려운 영역에 대해서만 제안 방법을 수행한다. 실험 결과 단순한 단일 시점 배경 차분 기법에 비하여 매우 우수한 성능을 보였고, 기존의 다중 시점 배경 차분 기법에 비해서도 보다 정확하게 객체 영역을 검출하는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.265-279
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• 2010

디지털 영상에서 색을 표현하기 위해서는 최소 세 개 이상의 색 채널이 필요하다. 하지만 디지털 카메라에서 영상을 얻기 위해 사용되는 영상 센서는 빛의 밝기 정보만을 받아들일 뿐 색 정보를 분리해낼 수 없으므로 각 화소당 세 개의 영상 센서를 배치 한 뒤 색필터를 사용하여 색 영상을 얻어내게 된다. 대다수의 디지털 카메라는 제품의 크기를 최소화 하고 제조 단가를 절감하기 위하여 단일 영상 센서 배열을 사용한다. 이런 단일 영상 센서를 통해 얻어진 영상들은 각 화소당 하나의 색 정보만을 포함하고 있기 때문에, 사람이 본래의 색으로 영상을 보기 위해서는 각 화소당 나머지 두 개의 손실된 색 정보를 복원해야 하며 이 과정을 색 필터 보간(color filter array interpolation) 혹은 디모자이킹(demosaicking) 과정이라 부른다. 본 논문에서는 두 차례에 걸친 디모자이킹 단계를 통해 여러 가지 기법을 복합적으로 사용함으로써 더 정확한 색을 복원하는 기법을 제안하고 있으며, 에지 기반 보간법, 2차 미분값을 보정값으로 사용하는 기법, 색차를 이용하는 기법, 가중치 합을 이용한 기법 등이 사용되어서 화질을 개선하고 있다. 기존의 기법들과 객관적, 주관적 비교를 수행하여 제안하는 기법이 다른 기법들에 비해 더 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.627-639
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• 2014

인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.