• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.36-44
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• 2012

전기 임피던스 단층촬영법은 대상물의 경계면에 부착된 여러 개의 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이를 바탕으로 대상물 내부의 도전율(또는 저항률) 분포를 영상으로 복원하는 비교적 새로운 영상복원 기법이다. 본 논문에서는, 대상물 내부의 저항률 분포를 추정하기 위해서 전극사이의 전기저항과 저항률 분포와의 관계를 선형으로 가정하고, 이 선형 관계로부터 가중행렬을 계산한 후, 수정된 반복 Landweber 알고리즘을 적용하였다. 그리고 제안한 방법의 수렴시간을 줄이고 영상 복원의 정확도를 향상시키고자 목적 함수를 최소화하는 최적의 step length를 찾아 제안한 방법에 적용하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안된 방법의 영상 복원 성능을 평가한 결과, 비교적 양호한 복원 성능을 나타내었다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-275
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• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.898-910
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• 2020

컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.376-377
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• 2011

본 논문에서는 스테레오스코픽 영상 및 깊이 프레임 오류 은닉 알고리즘을 제안한다. i) 좌측 컬러 프레임 오류 발생시 시간적 상관관계를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 우측 컬러 프레임 오류 발생시 깊이 정보 및 DIBR 기법을 이용하여 좌 우 시점간의 매칭 픽셀을 예측하고, 매칭된 픽셀의 움직임 벡터 및 밝기 차이를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 좌측 깊이 프레임과 iv) 우측 깊이 프레임의 오류 발생시 좌 우측 컬러 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 손실된 프레임을 복원한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 스테레오스코픽 컬러 및 깊이 프레임 오류 복원 성능을 확인한다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.457-462
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• 1998

유동장에서의 기포거동 정보의 중요성 때문에 이를 정확히 측정하기 위한 실험방법이 여러 가지로 발전해 왔지만 아직까지도 기포분포에 대한 정확한 정보 추출에는 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 원래 의공학분야에서 새로운 tomography 기술로 연구되고 있는 EIT(Electrical Impedance Tomography) 기술을 2상유동에서의 기포분포 측정방법 개발에 적용하기 위한 기초연구와 기포분포 가시화를 위한 전산실험을 수행하였다. 기포분포 가시화를 위해서는 EIT inverse problem solver로 많이 사용되는 iNR(improved Newton-Raphson) 계열의 EIT 염상복원 프로그램을 본 연구진이 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 fuzzy-based mesh grouping 방법을 추가하여 개선한 영상복원프로그램을 사용하였다. 전산실험 결과 본 영상복원프로그램으로는 12$\times$12의 분해능으로 모사되는 기포분포를 저항률 오차한도 $\pm$1%의 신뢰도로 PC상에서 복원이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.402-411
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• 2001

H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2018

자율주행기술은 오래전부터 연구되어왔으며 최근에 상용화를 위한 많은 연구개발이 빠르게 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율주행의 핵심 기술 중 영상처리기술을 사용하여 차선을 검출하고 차선이 가려지거나 지워진 불완전한 영상으로부터 차선을 복원하는 연구를 수행하였다. 불완전한 차선 이미지로부터 차선을 검출하고 차선 복원 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안한 차선을 복원하는 방법은 자율주행기술을 좀 더 신뢰할 수 있게 하며 자율주행 자동차의 상용화를 앞당기는데 기여할 것이다.

• 방송과미디어
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• 제26권3호
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• pp.59-70
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• 2021

미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.209-220
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• 2014

압축센싱은 성긴 (sparse) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 획득이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 개념이다. 그동안 영상분야 압축센싱을 위한 수많은 복원 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 낮은 측정률 하에서는 복원 화질 측면에서 아직 개선할 점이 많다. 일례로, 자연 영상의 압축센싱 복원 화질 향상을 위해, 영상과 관련한 사전 정보들로부터 정규화 식을 도출하여 복원에 적용해 볼 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 Dantzig selector 및 평활 필터(가우시안 필터 및 nonlocal 평균 필터)기반의 평활 잔차 오류 정규화 방법을 제안한다. 또한, 복원 영상의 객체 및 배경에서 발생하는 edge 정보를 우수하게 보전하는 것으로 알려진 Total variation 기반 최소화 알고리즘에 적용하여 복원 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 구조는 잔차신호의 평활화를 활용한다는 측면에서 새로운 압축센싱 복원 방식이라고 할 수 있다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법들에 비해 객관적 및 주관적 화질 측면에서 더 높은 성능 향상을 보여주었으며, 특히 기존 Bayesian 압축센싱 복원 방식과 비교 시 최대 9.14 dB 성능이 향상되었다.