CT 장치는 물체 내부의 단면 영상 획득이 가능하기 때문에 여러 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 단면 영상을 획득하는 여러 단계의 에러 요인들로 인해 다양한 아티팩트가 유발되고 있다. 장치에 의해 발생하는 링 아티팩트를 조사하였다. $512{\times}512$ 크기의 수치 팬텀을 구현하고 대수적 재구성 기법으로 링 아티팩트의 특성을 연구하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 720개의 투영 및 1,280개의 검출기 픽셀을 갖는 상황에서 구현하였다. 링 아티팩트는 검출기 픽셀의 검출 효율이 서로 달라서 발생한다는 것을 확인하였다. Ring Value 값이 증가할수록 Ring Intensity의 값도 증가하였고, 영상의 원점에 가까울수록 링 아티팩트가 강하게 나타났다. 단면 영상에서 링 아티팩트가 발생하는 위치를 파악하고 역으로 검출기 픽셀의 위치를 추적해 검출효율을 보정함으로써 링 아티팩트를 제거할 수 있을 것이다.
경엑스선은 물체의 내부구조 관찰에 유용하고 의료 및 산업분야에 광범위하게 사용되고 있다. 전산화단층촬영기법은 수백장의 투영영상을 이용하여 재구성함으로써 물체의 2차원 단면 영상을 얻을 수 있다. 단면 영상의 품질은 투영영상에 크게 의존한다. 투영영상을 얻는 검출기의 픽셀에 따라 링 아티팩트가 나타난다. 본 연구는 visual C++기반으로 한 원형 팬텀에서 검출기의 검출 에러에 따른 링 아티팩트 비를 조사하였다. 평행빔 및 부채살빔에서 링 아티팩트 비는 검출기의 검출 에러에 비례하여 나타났고, 회전 중심에 가까울수록 링 아티팩트는 강하게 나타났다. 전산화단층촬영의 단면 영상에서 링 아티팩트를 줄이기 위해서는 영상재구성 이전에 검출기의 보정이 필요함을 알 수 있었다.
디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.
최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
최근 어라운드 뷰 모니터링 시스템이나 보안 시스템 등에서는 광각 카메라를 이용하여 사용자에게 영상을 제공하고 있다. 광각 카메라로 촬영된 영상은 보다 넓은 범위의 장면을 제공하는 장점이 있으나 영상에 왜곡이 존재하고 특히 영상 외곽 부분은 초점이 맞지 않아 영상의 선명도가 저하되는 단점이 존재한다. 따라서 광각 영상에 대하여 초해상도 기법을 적용할 경우 영상 외곽에서의 블러 영향이 그대로 남아 있어 고해상도 영상의 선명도가 저하되고 아티팩트가 발생하는 등 결과적으로 초해상도 기법의 성능 저하로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 자기 유사성 기반의 전처리 기법을 적용하여 영상 외곽부에서의 화질 저하를 개선하고자 한다. 추가로 전체 알고리즘에 대하여 GPU 환경에서의 가속화를 수행하여 알고리즘의 가속성을 확인한다.
IT 기술의 발전으로 따른 디지털 기기 사용의 보편화와 함께, 익명 통신 기술의 규모 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 특히, 다크 웹(Dark web)과 딥웹(Deep web) 등 익명성을 보장하는 보안 메신저가 디지털 범죄의 온상지가 되고 있다. 익명 네트워크를 이용한 범죄 행위는 사용 기기에 로컬 데이터를 거의 남기지 않아 행위 추적이 어렵다. 미국 연방형사소송규칙과 영국 수사권한법에서는 온라인 수색 관련 법 및 제도 도입을 통해 대응하고 있으나, 한국은 관련 법의 부재로 인하여 수사적 대응 또한 전무한 실정이다. 종래의 (해외에서 사용되는) 온라인 수색 기법은 프로세스가 종료되면 아티팩트(Artifact) 수집을 할 수 없고, 메모리에만 데이터를 저장하는 악성코드에 대응할 수 없으며, 민감 데이터 식별이 어렵고, 무결성이 침해된다는 기술적 한계가 확인된다. 본 논문에서는 기본권 침해를 최소화하는 방향에서 물리 메모리 데이터 분석을 통한 익명 네트워크 사용자 행위 추적 기반 블록체인 범죄 수사방식의 국내 도입 방안을 제안한다. 클로링을 통해 수집한 다크 웹 사이트 사용자의 행위를 추적해 물리 메모리의 잔존율과 77.2%의 합의 성공률을 확인함으로써 제안 방안의 수사로서의 실효성을 입증하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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