• 지구물리와물리탐사
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• 제5권3호
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• pp.178-184
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• 2002

탄성파굴절법 탐사는 절차가 단순하고 경제적이기 때문에 대형 구조물 건설을 위한 지반조사나 지질조사에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 굴절법 탐사자료에 Kirchhoff 구조보정 방법을 적용하여 다양한 모형자료의 반응을 알아보고, 이에 대한 결과를 고찰하여 굴절법 탐사 자료를 이용한 지하 경계면 영상화 기법의 적용성을 파악해보고자 하였다. 모형반응 계산에 필요한 인공주시곡선의 작성에는 Vidale(1988)이 제시한 알고리즘을 사용하였고, 모형에 따른 반응을 살펴보기 위해 2층, 3층 모형 및 불규칙한 지표면을 가지는 모형 등에 대해 다양하게 살펴보았다. 구조보정을 위한 초기 속도 모형으로는 실제 구조와 같은 모형, 토모그래피에 의한 역산 단면, 실제 구조를 평활화한 모형 등을 사용해 초기 속도 모형이 달라질 때 결과에 어떤 영향을 미치는가 살펴보았다. 각각의 모형에 본 연구에 사용된 기법을 적용해 본 결과 반사법 구조보정에 비해 초기 속도 모형에 더욱 민감하다는 것을 확인할 수 있었으며, 현장 자료에 적용되기 위해서는 적절한 초기속도모형을 결정해야 할 것임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.775-778
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• 2002

영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.426-428
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• 2000

화상회의 시스템의 영상 압축표준 중 하나인 H.261은 화상전화기에서 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 H.261 영상에 부가영상을 삽입하는 방법을 제안한다. H.261 영상에 단순히 부가영상을 삽입하면 움직임보상 데이터 처리를 하지 않기 때문에 전달된 H.261 영상으로부터 원래의 영상을 복원하기 어렵다. 이를 해결하는 방법으로 원시 H.261 영상 전체를 복호화 한 후 부가영상을 삽입하고 다시 부호화 하는 방법이 있으나 이 경우 처리해 주어야 할 데이터가 너무 많아 수행속도의 저하를 가져온다. 제안한 방법은 움직임 보상 정보가 영상에 아무 영향을 미치지 않을 경우에는 허프만 복/부호화만을 사용하여 단순 삽입을 하고, 움직임 보상 정보가 부가영상과 겹치게 되어 부가 영상이 포함된 영상을 전달 받는 측에서 문제가 될 경우만 복호화해 두었던 영상데이터를 보낸다. 간단한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석한 결과 전체를 복/부호화하는 방법에 비하여 대략 3배의 속도의 향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.109-112
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• 2001

영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2021

몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.19-22
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• 2019

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.147-155
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• 1998

장면 전환 검출 알고리듬은 매 프레임마다 프레임간의 밝기차나 히스트그램 차이를 계산하므로 계산량이 많으며, 검출 속도 또한 느리게 된다. 검색 속도의 향상을 위해 시간적 표본화 방법이 제안되었으나, 적절한 검색 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며, 따라서 검색 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없었다. 이 논문에서는 동영상의 통계적, 특성, 장면 전환 검색 간격과 장면 전환 검출 시간의 관계를 수식으로 유도하고 실험으로 확인하였다. 또한 최적의 표본화 간격을 유도된 식으로부터 구하고, 동영상의 평균 장면 전환 간격과 관계함을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검색 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.316-328
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• 2014

본 논문에서는 최신 embedded GPU를 사용하여 영상의 특징 추출 알고리즘(SIFT, SURF)을 병렬화하고, 특징 추출 및 정합 결과를 이용하여 파노라마 영상을 GPU에서 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 병렬화 된 알고리즘의 GPGPU(general purpose computation on GPU) 구현은 최신 스마트폰의 embedded GPU에서 지원하기 시작한 OpenCL을 이용하였다. 본 논문에서는 GPU에서 OpenGL Shading Language(GLSL)를 이용한 기존의 병렬화와 OpenCL을 이용한 새로운 병렬화 구현 결과를 효과적인 코드 구현 방법과 수행속도 관점에서 비교하였다. 실험결과, OpenCL은 GLSL과 유사한 수행 속도를 보였으며 embedded CPU와 비교하여 약 3~4배 빠른 수행속도를 보였다. 구현한 특징 추출 결과의 응용 사례로써, 특징 정합을 통한 영상 정합을 GPU상에서 병렬 수행하여 여러 장의 영상으로부터 파노라마 영상을 고속으로 생성하는 사례를 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.