빛의 양자역학적 성질인 얽힘(entanglement)을 이용한 양자 고스트 이미징(quantum ghost imaging)은 고전적인 동시계수 측정(classical coincidence measurement)에 의해서도 정성적으로 재현됨이 알려져 있다[1,2]. 본 실험에서는 진행방향에서 고전적인 상관관계를 가지는 빛을 이용하여 고전 동시계수 이미징(classical coincidence imaging) 실험을 수행하여 양자역학적 얽힘 상태에서 볼 수 있는 현상들을 관측하고 고스트 이미지가 나오는 원리를 분석하였다. 고전적인 상관관계를 가지는 광원은 아르곤이온 레이저에서 나오는 빛의 경로를 스피커에 부착되어 회전하는 거울에 반사시켜 진행방향에 대해 상관관계를 가지도록 만들어 사용하였다.
최근에 확산방정식을 영상처리에 응용하는 연구가 세계적으로 활발하다. 특히 이방성확산 방정식은 영상에서 잡음을 제거하면서도 경계선을 강화시키는 성질로 인하여 영상잡음제거의 알고리즘으로 각광을 받고있다. 그러나 2차원 이방성확산방정식을 그대로 동영상의 영상잡음제거에 적용할 경우, 각 프레임간의 밝기 차로 인한 깜빡임 현상(flickering artifact)과 프레임간 필터링으로 인한 고스트 현상(ghost artifact)이 나타난다 그러므로 본 논문에서는 2차원 이방성확산방정식을 시퀀스 축으로 확장시킨 3차원 이방성확산방정식을 제안한다. 제안한 3차원 이방성확산방정식은 2차원 이방성확산방정식보다 더 효율적으로 영상잡음을 제거할 뿐만 아니라, 깜빡임 현상과 고스트 현상도 효율적으로 제거한다는 것을 이론적으로 그리고 실험적으로 검증하였다.
본 논문은 대량의 입력 신호를 받아들이기에 부족한 수십 개의 입출력 포트를 가지는 저가의 8비트 원칩 마이크로 컨트롤러로 키패드 인터페이스 회로와 RS485통신을 이용하여 평면에 25mm의 간격으로 2차원적으로 균일하게 배치된 1600개의 대용량 스위치 입력 신호를 초당 10회의 실시간으로 PC로 읽어 들이고, 얻어진 스위치 정보의 물리적 패턴을 분석한 보행 분석실험의 실례를 들어 스텝분석이나 물리적인 입력의 패턴 분석이 필요한 각종 스포츠, 댄싱, 오락분야 혹은 대량의 스위치 및 센서 입력이 필요한 산업분야 등에 사용되어질 수 있음을 보이고자 한다.
문화콘텐츠의 소재로 문화원형에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중 대표적인 것이 신화이다. 신화를 소재로 할 때 중요한 점은 원형 서사를 전환하는 스토리텔링 전략이다. 오늘날 인류의 필수 요소가 된 디지털 문화는 과거 아날로그 시대와 구분되는 새로운 사회문화적 현상이자 두드러지는 차별성이다. 그런 점에서 신화와 디지털 문화의 결합은 신화에 익숙하지 않은 오늘날의 사람들에게 공감을 얻을 수 있는 스토리텔링 전환 전략이다. <고스트 메신저>는 신화에 나타나는 이승과 저승의 세계관, 신화속의 캐릭터, 저승차사의 다양한 요소들을 스토리에 반영하고 있다. 그리고 초월적 존재인 령(靈)을 물리적 형태인 데이터로 전환한 세계를 설정하였으며, 신화의 세계를 디지털 시스템으로 운영되는 세계로 재해석했고, 소울폰을 통해 저장과 전송과 같은 디지털 문화를 반영하면서 향유자들이 신화의 세계를 낯설지 않게 받아들일 수 있도록 하였다. 또한 디지털 기술의 발달이 가져올 수 있는 도구화된 인간, 디지털 매체에 의존한 소통의 위험성, 복제로 인한 자기상실 등의 부작용을 통해 디스토피아적 시각을 상징적으로 그려내고 있다. 즉, <고스트 메신저>는 신화의 세계를 디지털 세계로 전환하는 스토리텔링 전환 전략을 통해 향유자와의 공감대를 형성하고, 디스토피아적 시각을 제시하면서 신화의 서사와 차별화된 세계관을 보여주고 있음을 알 수 있다.
본 논문은 도로상의 차량용 지능형 후방 감시를 위한 레이더의 신호 처리 기법에 관하여 소개한다. 주파수변조 연속 파형(Frequency Modulation Continuous Wave: FMCW) 신호에 주파수 편이(Frequency Shift Keying: FSK) 변조 방식을 결합한 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying, LFM-FSK) 신호를 차량의 차로 변경 보조 장치에 적용하여 도로 상의 차량의 거리 및 각도와 속도를 추정할 수 있다. 또한 이 신호는 후방 차량 감시에 용이하게 사용할 수 있다. FMCW 신호는 높은 거리 분해능을 가지는 장점이 있지만, 다중 표적 상황에서 고스트 표적이 발생하는 문제점이 있다. 또한 FSK 신호는 높은 속도 분해능을 가지며 고스트 현상을 피할 수 있지만, 레이더의 가시선 방향에 다중 표적이 존재할 때 구분하지 못하는 문제점이 있다. LFM-FSK 신호를 이용하면 다중 표적 상황에서 높은 거리 분해능과 속도 분해능을 가지면서 고스트 발생의 문제를 완벽히 해결할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 위의 LFM-FSK 신호가 차량의 차선 변경 보조장치적용에 적합함을 보여준다.
본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.
영상 스티칭은 다수의 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하여 사용자들에게 몰입감과 현장감을 제공하는 기술이다. 그러나 영상에 시차(Parallax)가 존재하는 경우 스티칭된 영상에서 왜곡이 발생할 수 있는데 이는 사용자의 몰입을 방해할 수 있다. 따라서 스티칭 영상의 다양한 활용을 위해서는 시차로 인한 왜곡을 최소화하여 자연스러운 스티칭 영상을 만드는 것이 중요하다. 기존 호모그래피 추정 방법으로 발생할 수 있는 고스트 현상을 최소화하기 위해서 seam 기반 스티칭 방법이 사용되었지만, 단순히 작은 특징값을 따라 생성된 seam은 사물 영역 정보가 반영되지 않아 seam이 특징이 있는 부분을 지나가면서 시차 왜곡이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반의 MegaDepth를 활용한 depth 예측 정보를 에너지 함수 기반의 seam 생성 행렬의 가중치로 사용하여 seam이 사물을 피해 생성되면서 시차가 작은 영역으로 유도되도록 하는 seam optimization 기법을 제안한다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.
HDR(high dynamic range) 영상 기법은 일반 카메라에서 획득되는 영상의 LDR(low dynamic range)의 한계를 극복하는 방법을 일컫는다. 일반적으로 이 기법은 카메라의 노출에 따른 단계별 LDR 영상들을 획득하고 통합함으로써 획득된다. 그러나 기존의 연구에서는 여러 번에 걸친 영상획득 과정이 필요하고 그에 따른 고스트(ghost) 현상을 야기한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 센서에서 획득되는 단일 Bayer 영상으로부터 사용자가 요구하는 노출의 LDR 영상을 채널상관성을 고려하여 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 입 출력 간의 상관관계를 나타내는 노출(exposure) look-up table(LUT)를 각 채널별로 생성을 한다. 그리고 입력 영상의 평균휘도와 노출을 LUT에 적용하여, 최종 LDR 영상을 위한 새로운 노출을 추정한다. 다음으로 입력 영상의 각 픽셀 값과 추정된 노출을 LUT에 적용함으로써 목적하는 밝기를 가지는 LDR 영상을 추정 할 수 있다. 이 때, 포화된 영역의 경우는 채널의 상관성을 고려하여 추정함으로써 실제 노출로 획득한 영상과의 차이를 줄이는 방법을 제안하였다. 결과영상은 PSNR을 비교하여 정확성을 증명하였으며, 또한 디스플레이를 위하여 톤맵핑(tone mapping)을 적용한 영상을 사용한 비교에서 실제 획득된 영상과 추정한 영상의 차이가 비슷함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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