• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.2
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• pp.77-85
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• 2013

본고에서는 의료용, 보안용, 정밀거리 측위 등 다양한 분야에 응용이 가능한 근거리 고해상도 레이더 칩 기술에 대하여 소개한다. 먼저 근거리 고해상도 레이더 칩의 대표적인 구조와 동작원리에 대하여 기술하고 상용제품, 최신 논문에서 발표된 레이더 칩에 대하여 소개하였다. 고해상도를 얻기 위한 짧은 펄스 폭(나노초, 십억분의 1초)을 가지는 펄스를 송신하고 목표물을 맞고 되돌아온 에코 펄스를 고해상도로 수신하여 복원된 펄스로부터 얻어지는 거리정보로부터 신호처리 과정을 거쳐 고도화된 응용 분야에 따른 부가적인 정보를 얻는다. 수신기는 상관(correlation)법에 의한 수신 방식과 샘플링(sampling)에 의한 수신 방식으로 크게 나눌 수 있다. 끝으로 한국전자통신연구원에서 개발 중인 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 기술을 이용한 근거리 레이더 칩의 목표 성능, 구조, 설계 및 측정 결과에 대하여 소개하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.2
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• pp.169-178
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• 2001

The demand for high-resolution images is gradually increasing, whereas many imaging systems have been designed to allow a certain level of aliasing during image acquisition. Thus, digital image processing approaches have recently been investigated to reconstruct a high-resolution image from aliased low-resolution images. However, since the sub-pixel motion information is assumed to be accurate in most conventional approaches, the satisfactory high-resolution image cannot be obtained when the sub-pixel motion information is inaccurate. Therefore, in this paper we propose a new algorithm to reduce the distortion in the reconstructed high-resolution image due to the inaccuracy of sub-pixel motion information. For this purpose, we analyze the effect of inaccurate sub-pixel motion information on a high-resolution image reconstruction, and model it as zero-mean additive Gaussian errors added respectively to each low-resolution image. To reduce the distortion we apply the modified multi-channel image deconvolution approach to the problem. The validity of the proposed algorithm is both theoretically and experimentally demonstrated in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.220-223
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• 2020

초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.571-572
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• 2020

3D 디스플레이 산업에 있어서 홀로그램의 상용화는 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. Computer Generated Hologram(CGH)은 홀로그램 분야 중에서도 3D 물체를 생성하는데 여러 가지 강점을 가지고 있지만 큰 해상도를 가진 CGH를 생성하는데 많은 연산시간이 걸려 상업화에 걸림돌이 되고 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 오목 렌즈 함수를 이용한 초 고해상도 CGH를 생성하는 알고리즘을 이용하여 초 고해상도 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 초 고해상도 CGH를 생성하기 위하여 필요한 일반적인 방법으로 실제로 계산해야 될 CGH의 크기는 4 메가픽셀(2k X 2k) 수준의 저해상도로서, 저사양의 컴퓨터로서도 충분히 빠르고 부담 없이 계산해낼 수 있는 사이즈이다. 생성된 CGH로 Array를 형성한 후, 해당 위치에 알맞은 임의의 오목 렌즈 함수를 곱해줌으로서 임의의 크기 및 복원 거리를 가지는 초고해상도 CGH를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.37 no.10
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• pp.29-37
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• 2010

• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.2 s.261
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• pp.72-78
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• 2006

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.12-18
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• 2006

This paper presents a method to extract a good high-resolution image from a low-resolution video in an automatic manner. Since a high-resolution image reconstruction method utilizing several low-resolution input images works better than a conventional interpolation method utilizing single low-resolution input image only if the input images are well registered onto a common high-resolution grid, low-resolution input images should be carefully chosen so that the registration errors can be carefully considered. In this paper, the statistics obtained from the motion-compensated low-resolution images are utilized to evaluate the feasibility of the input image candidates. Maximum motion-compensation error is estimated from the high-resolution image observation model. U the motion-compensation error of the input image candidate is greater than the estimated maximum motion-compensation error, the input image candidate is discarded. The number of good input image candidates and the statistics of the motion-compensation errors are used to choose final input images. The final input images chosen from the input image selection block are given to the following high-resolution image reconstruction block. It is expected that the proposed method is utilized to extract a good high-resolution image efficiently from a low-resolution video without any user intervention.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.1
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• pp.54-63
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• 2011

This paper proposes a fast learning-based interpolation algorithm to up-scale an input low-resolution image into a high-resolution image. In conventional learning-based super-resolution, a certain relationship between low-resolution and high-resolution images is learned from various training images and a specific high frequency synthesis information is derived. And then, an arbitrary low resolution image can be super-resolved using the high frequency synthesis information. However, such super-resolution algorithms require heavy memory space to store huge synthesis information as well as significant computation due to two-dimensional matching process. In order to mitigate this problem, this paper presents one-dimensional patch-based learning and synthesis. So, we can noticeably reduce memory cost and computational complexity. Simulation results show that the proposed algorithm provides higher PSNR and SSIM of about 0.7dB and 0.01 on average, respectively than conventional bicubic interpolation algorithm.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.10 no.2
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• pp.101-104
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• 2011

For high resolution electro-optical payload, the alignment and assembly of the secondary mirror with respect to the primary mirror is the most important step of the whole camera assembly process. For the purpose of the secondary mirror alignment, Wave front sensor and Collimator would rather be useful than the interferometer because of its small size and easiness of handling. In this paper the brief alignment procedure and method of the secondary mirror of a high resolution electro-optical camera system was introduced.