• Title/Summary/Keyword: 스캔 변환 회로

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오차 역전파 알고리즘을 이용한 분광 반사값과 XYZ 값에 대한 스캐너의 칼라 보정 비교 (Comparison of Color Reproduction on Scanner with Spectral Reflectance Value and XYZ using Error Back Propagation)

  • 김홍기;강병호;한규서;윤창락;김진서;조맹섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.345-347
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    • 1998
  • 스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.

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${\cdot}$병렬 회로의 백색 LED 조명램프 금속배선용 포토마스크 설계 및 제작

  • 송상옥;송민규;김태화;김영권;김근주
    • 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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    • 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 춘계 학술대회
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    • pp.84-88
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    • 2005
  • 본 연구에서는 백색광원용 조명램프에 필요한 고밀도로 집적된 LED 어레이를 제작하기 위하여 반도체제조 공정에 필요한 포토마스크를 AutoCAD 상에서 설계하였으며 레이저 리소그래피 장비를 이용하여 포토마스크를 제작하였다. 웨이퍼상에 LED칩을 개별적으로 제작한 후 이들을 직렬 및 병렬로 금속배선하여 연결하였다. 특히 AutoCAD로 각 공정의 포토마스크 패턴을 설계 작업한 후 DWG 파일을 DXF 파일로 변환하여 레이저빔으로 스캔닝하였다. 이를 소다라임 유리판 위에 크롬을 증착한 후 각 패턴에 맞추어 식각 함으로써 포토마스크를 제작하였다. 또한 2인치 InGaN/GaN 다중 양자우물구조의 광소자용 에피박막이 증착된 사파이어 웨이퍼에 포토마스크를 활용하여 반도체 제조공정을 수행하였으며, 금속배선된 백색LED램프를 제작하였다.

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시계열 이동평균 변환을 이용한 노이즈 제어 윤곽선 이미지 매칭 (Noise Control Boundary Image Matching Using Time-Series Moving Average Transform)

  • 김범수;문양세;김진호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제36권4호
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    • pp.327-340
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    • 2009
  • 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.

단일 프레임 기반의 실시간 입체 영상 변환 방법 (A Real-Time Stereoscopic Image Conversion Method Based on A Single Frame)

  • 정재성;조화현;최명렬
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권1호
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    • pp.45-52
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    • 2006
  • 본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.

멀티미디어 프로세서 구현에 사용되는 메모리를 줄이기 위한 저 복잡도의 영상 압축 알고리즘 (A Low-Complexity Image Compression Method Which Reduces Memories Used in Multimedia Processor Implementation)

  • 정수운;김이랑;이동호
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권1호
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    • pp.9-18
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    • 2004
  • 본 논문은 최근 많은 관심이 되고 있는 멀티미디어 프로세서 구현에 사용되는 메모리를 줄일 수 있는 성능이 우수하면서 하드웨어적으로 쉽게 구현이 가능한 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 특히 고화질 영상을 처리하는 멀티미디어 프로세서는 영상 프레임을 저장하기 위하여 외부에 많은 양의 프레임 메모리를 사용하며, 또한 대부분의 프로세서에서 저 대역 필터와 같은 선형 필터를 구현하기 위하여 많은 양의 라인 메모리를 프로세서 안에 포함한다 이러한 메모리들은 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 많은 비중을 차지하기 때문에, 만약 화질의 손상이 없으면서 이러한 메모리를 대폭 줄일 수 있다면 프로세서의 경쟁력을 높일 수가 있다. 기존의 JPEG과 같은 표준 압축 방법은 2차원 블록 단위로 처리하고 구현하기에 복잡하기 때문에 멀티미디어 프로세서에서 요구하는 래스터 스캔 입출력을 갖는 용도에는 적합하지가 않다. 본 논문에서는 래스터 스캔의 입출력을 위해 1${\times}$8 블록 단위로 처리하고 하드웨어적으로 쉽게 구현하고 압축 효율을 높이기 위해 Hadamard 변환을 이용하고, 변환된 계수의 특성을 분석하여 그에 따라 적응적으로 thresholding을 적용한 후 양자화를 하였다. 모의실험을 통해 메모리를 반으로 줄였을 때 기존의 압축 방법과 성능을 비교하였으며, 하드웨어의 구현을 통해 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 어느 정도 경쟁력을 높일 수 있는 지를 분석하였다.

저화질 영상에서 강건한 번호판 추출 방법 (A Robust License Plate Extraction Method for Low Quality Images)

  • 이용우;김현수;강우윤;김경환
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제45권2호
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    • pp.8-17
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    • 2008
  • 본 논문에서는 매우 다양한 조건하에서 취득된 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상정보와 에지정보를 보완적으로 사용함으로써 다양한 조명조건은 물론 압축영상에서 흔히 나타나는 영상의 블록화 현상에 강건하게 번호판을 추출한다. 번호판 기울기 각도 보정은 탐색된 영역만을 허프 변환을 통해 각도를 추정, 보정함으로써 연산량을 줄였다. 최종 번호판 후보지 결정은 대상 영역의 가로 대 세로 비율 평가, 수평 스캔하여 영점 교차되는 양상 평가, 레이블링 방법을 이용한 연결 성분 수 측정 등의 방법을 이용하여 결정한다. 다양한 시간대에 수집된 차량 영상을 대상으로 수행된 실험을 통해 제안하는 방법이 강건하게 번호판을 추출 할 수 있음을 확인하였다. 실제 주정차 단속 영상을 대상으로 실험한 결과 94.9%의 번호판 추출 결과를 얻었다.

다중 회귀분석법을 이용한 스캐너-모니터간 색보정에 관한 연구 (A study on the color management between scanner and monitor using multiple regression method)

  • 박진희;김홍석;박승옥
    • 한국광학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.473-479
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    • 2003
  • 본 연구는 스캔된 이미지의 원본색이 모니터에 그대로 디스플레이 될 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 색보정 과정은 스캐너의 색 특성 묘사를 통한 원본색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, XYZ와 RGB간의 색공간 변환으로 구성된다. 특히, XYZ 추정에 있어서 스캐너에 입사되는 빛의 세기와 출력신호간의 비선형적 관계를 두 구간으로 나누어 묘사함으로써 그 정확도를 높였다 EPSON Expression 1680 스캐너를 대상으로 실시한 결과, 228가지 기준색의 기준값과 추정값의 평균 색차는 1.47 $\Delta$ $E_{UV}$ * 이었으며, 36가지의 유채색과 22가지의 무채색으로 구성된 시험색의 평균 색차가 각각 1.51 $\Delta$ $E_{UV}$ * 와 0.90 $\Delta$ $E_{UV}$ * 이었다. 또한 시험색 36가지에 대해 기준값과 추정값으로 부터 산출된 sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다. sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다.

블록의 잔여 변환 계수를 이용한 적응적인 QP 선택 (Adaptive QP Selection using residual transform coefficients of block)

  • 전혜민;서정훈;이영렬
    • 방송공학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.219-227
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    • 2009
  • H.264/AVC에서 각 블록은 블록의 특성을 고려하여 적응적으로 양자화 파라미터(QP)를 선택하여 양자화를 수행한다면, 개선된 화질을 기대할 수 있다. 본 논문에서는, 블록 기반의 적응적인 QP 선택 방법은 주변 블록들의 지그재그 스캔 된 정수 변환 계수의 비트량과 현재 블록의 QP 값 변화를 이용하여 화질을 개선하도록 제안된다. 제안된 방법은 QP 값의 변화를 디코더로 전송하지 않고, 인코더에서와 같은 방법으로 디코더에서 직접 처리한다. 제안된 방법의 실험 결과는 H.264/AVC에 비하여 대략 $0.1{\sim}0.3\;dB$ 정도의 성능 향상을 보인다.

딥러닝 기반 CT 스캔 재구성을 통한 조영제 사용 및 신체 부위 분류 성능 향상 연구 (A Study on the Use of Contrast Agent and the Improvement of Body Part Classification Performance through Deep Learning-Based CT Scan Reconstruction)

  • 나성원;고유선;김경원
    • 방송공학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.293-301
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    • 2023
  • 표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

이동 최소제곱 근사법을 이용한 파면오차 계산 알고리즘 (Wave-Front Error Reconstruction Algorithm Using Moving Least-Squares Approximation)

  • 연정흠;강금실;윤형식
    • 한국광학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.359-365
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    • 2006
  • 광학계의 파면오차는 광학계의 성능을 나타내는 주요 지표이며, 광학면의 변형에 의해 발생한다. 광기계의 개발에 있어서 주요 하중조건에서 발생하는 파면오차 양은 중요 규격으로 설정되고 관리되어 진다. 광학면의 변형은 유한요소해석 등의 발달과 더불어 정확한 수준까지 계산할 수 있게 되었다. 유한요소해석 결과로부터 파면오차를 계산하기 위해서는 광학면에서의 변형량을 근사하고 분석해야 한다. 이를 위해 추가적인 격자나 요소망으로 결과를 변화하여 근사하는 방법이 사용되고 있으나, 격자 구성의 번거로움과 변환으로 인한 오차 발생 소지를 가지고 있다. 본 연구에서는 추가적인 격자의 구성없이 절점 정보만으로 효과적인 근사를 할 수 있는 이동 최소제곱 근사법을 사용하여 변형량을 근사하고 파면오차를 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 해양탑재체 스캔 미러의 자중에 의한 파면오차를 계산하였고, 기존의 방법과 비교 분석하였다.