• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.455-461
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• 2013

아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1777-1783
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• 2013

시간영역 해석 기법의 하나인 전달선로행렬 모델링을 이용하여 수중물체 이동시 나타나는 도플러 효과를 구현하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 수중물체가 이동하는 상황을 고려하기 위해 입력 신호의 위치를 수중물체의 이동속도에 맞추어 매 시각 마다 신호를 입력한 결과, 최대 2.47%의 아주 작은 오차 범위에서 도플러 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 수중물체의 이동 속도를 조절하기 위해 입력 신호의 입력 속도를 조절하는 것에 의해 이론치와 비교하여 최대 0.63% 이내의 오차를 가지는 신뢰할 수 있는 수치 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.414-420
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• 2015

3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-25
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• 2008

이 논문에서는 각기 다른 스케일에서 각각의 구조를 띤 텍스처를 합성하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 GPU로 실시간으로 수행되는 병렬 텍스처 합성 기법에 기반을 두었다. 새로 도입된 좌표 변환 연산자를 이용하면 이미 합성된 좌표 맵을 다른 스케일의 입력 텍스처로의 좌표 공간으로 변환할 수 있다. 이 연산자는 작은 룩업 테이블로 미리 연산될 수 있기 때문에 본 기법을 도입함으로써 생기는 오버헤드는 매우 적다. 우리의 업샘플 기법은 텍스처가 두드러전 이미지의 해상도를 높일 때 특히 유용하다. 그리고, 우리의 기법을 이용하여 저해상도 컨트롤 이미지를 이용한 텍스처 디자인도 가능하다. 이 디자인 툴은 지형을 특정한 스타일로 디자인하는 데에 유용하며 일반적인 높낮이 조절 브러시를 이용할 수 있으므로 직관적이다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2호
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• pp.179-194
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• 2020

기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권2호
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• pp.294-302
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• 2008

In this paper, we present a new image up-sampling method which registers low resolution images to the high resolution grid when Bayesian super-resolution image processing is performed. The proposed up-sampling method interpolates high-resolution pixels using high-frequency data lying in all the low resolution images, instead of up-sampling each low resolution image separately. The interpolation is based on B-spline non-uniform re-sampling, adjusted for the super-resolution image processing. The experimental results demonstrate the effects when different up-sampling methods generally used such as zero-padding or bilinear interpolation are applied to the super-resolution image reconstruction. Then, we show that the proposed hybird up-sampling method generates high-resolution images more accurately than conventional methods with quantitative and qualitative assess measures.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.398-400
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• 2012

최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.185-191
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• 2022

본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.80-89
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• 2024

본 연구는 지속적인 의류 환경 문제에 대응하기 위해, 지속 가능한 대안인 업사이클링(Upcycling)을 3D 의류 시뮬레이션 프로그램 Z-weave를 사용하여 해결책을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 업사이클링 제품은 한정된 소재와 자원으로 샘플 제작이 어렵고, 폐의류들로 바로 완성품을 제작해야 한다는 한계점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 3D 의류 시뮬레이션 프로그램을 도입해 폐의류의 한정된 자원을 효과적으로 활용하고자 한다. 본 연구의 목표는 Z-weave를 통해 생성된 가상공간에서의 의류 원단과 현실 원단의 유사도를 확인하고, 이를 통해 실제 패션 산업에서의 활용 가능성을 평가하는 것이다. 연구 방법은 실제 작품과 유사하게 표현하기 위해 Z-weave 프로그램 안에서 물성을 조절해 실제 소재와 비교하고 전공자들을 대상으로 설문 조사와 인터뷰를 시행하였다. 이로써 Z-weave 프로그램의 패션업계에서 활용 가능성과 잠재적 한계점을 알아보고자 한다. 이 연구는 디지털 기술이 패션 산업에 미치는 영향에 관한 내용과 3D 의류 시뮬레이션 프로그램이 지속 가능한 패션 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보고자 한다.