본 연구에서는 디지털 영상 뇌파계(digital video electroencephalogram, Digital VEEG)에서 비디오 영상과 뇌전도 파형의 동기화된 편집 시스템을 구성한다. 이 시스템은 기존 아날로그 영상 뇌파계(analog video electroencephalogram)의 동기화 문제와 디지털 영상 시스템에서의 영상편집 문제를 해결하기 위하여 MPEG-I(이하 MPEG) 고압축 기술을 이용한 MPEG 인코딩 보드(encoding board)와 MPEG 편집 엔진(editing engine)을 각각 사용하였다. 시스템은 디지털 영상뇌파계모듈과 디지털 편집 모듈로 구성되며, 뇌전도모듈에서는 환자에게 연결된 전극을 통해 들어온 뇌파를 생체신호증폭기를 이용하여 증폭한 후 AD 보드(analog to digital board)를 이용 디지털화한다. 디지털 카메라로 촬영된 환자영상의 아날로그 영상신호(NTSC 신호)는 MPEG 인코딩 보드를 이용하여 고압축 디지털화한다. 이후 디지털화된 뇌전도신호와 MPEG 형식의 영상을 시간 동기화하여 두 개의 모니터에 각각보여준다. 편집 모듈에서는 영상신호와 뇌파신호를 어느 부분이든 간단한 조작으로 오려 붙이기(cut and paste) 기능을 이용할 수 있다. 본 시스템은 사용된 데이터 모두 디지털 기술을 이용하여 영상과 뇌파신호의 정확한 동기화 및 각각의 데이터의 오려 붙이기 기능을 가능케 하였으며, 이는 환자의 데이터를 관리 및 보관하는데 있어, 임상의에게 의미 있는 자료만을 모아서 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 이와 같은 장점을 갖는 디지 영상뇌파계 편집시스템을 구현하였다.
최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
의료분야에서 원격판독은 보편화되어 있다. 하지만 이러한 원격판독에 필요한 전송과 관리 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 가정용 카메라 모듈을 구성하고 이를 통해 모바일 애플리케이션으로 영상 스트리밍 및 사진 촬영을 하여 촬영된 사진을 치과로 전송하고 원격으로 검진할 수 있는 카메라 모듈 및 애플리케이션의 영상 전송을 위한 방법론을 제시한다. 안드로이드 애플리케이션과 카메라 모듈의 스트리밍 과정에는 여러 가지 문제가 발생한다. 모듈에서의 촬영 영상과 애플리케이션의 스트리밍 영상 간의 딜레이가 존재하는 것과 스트리밍 도중에 영상이 검은 화면으로 나왔다가 다시 돌아오거나 화절 저하 현상이 일어나는 것이다. 이러한 문제점들을 개선하고 최적화 할 수 있도록 한다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
디지털 비디오 압축기술은 멀티미디어 응용분야의 핵심으로 현재 빠르게 보급되어 최근에는 디지털비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 카메라폰이나 DMB등의 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 이에 본 논문은 현존하는 다른 비디오 코딩 표준과 비교할 때 코딩 효율이 기준의 두 배인 새로운 비디오 코딩 표준 H.264/AVC에서 사용하는, 변환 및 양자화를 연구하고 이를 기존의 정지영상 표준안인 JPEG나 JPEG 2000과 비교 분석하여 H.264/AVC의 공간적 압축인 인트라 코딩이 더 좋은 효과를 나타낸다는 것을 검증한 후 이를 토대로 하드웨어 설계언어인 VHDL언어를 이용하여 설계하고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드 하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행하여 설계된 변환 및 양자화 모듈을 검증하였다. 설계된 변환 및 양자화 모듈은 DMB 및 핸드폰 카메라와 같이 작은 정지 영상 압축에 응용이 가능하다.
어텐션(Attention) 메커니즘은 딥러닝 기술을 활용한 다양한 컴퓨터 비전 시스템에서 활용되고 있으며, 초해상화(Super-resolution)를 위한 딥러닝 모델에도 어텐션 메커니즘을 적용하고 있다. 하지만 어텐션 메커니즘이 적용된 대부분의 초해상화 기법들은 Real 영상의 초해상화에만 초점을 맞추어서 연구되어, 어텐션 메커니즘을 적용한 초해상화가 CG나 VR 영상 초해상화에도 유효한지는 알기 어렵다. 본 논문에서는 최근에 제안된 어텐션 메커니즘 모듈인 BAM(Balanced Attention Mechanism) 모듈을 12개의 초해상화 딥러닝 모델에 적용한 후, CG나 VR 영상에서도 성능 향상 효과를 보이는지 확인하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, BAM 모듈은 제한적으로 CG나 VR 영상의 초해상화 성능 향상에 기여하였으며, 데이터 특징과 크기, 그리고 네트워크 종류에 따라 성능 향상도가 달라진다는 것을 확인할 수 있었다.
오늘날 영상정보는 여러 분야에 있어 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 다량의 정보를 가진 영상 신호의 효율적인 전송이나 저장에는 많은 제약이 따르게 되므로 고속의 영상 압축 관련 기술의 개발은 필수적이다. 본 논문은 JPEG에서 표준규격으로 채택하고 있는 DCT 및 양자화의 하드웨어에 적합한 고속연산 알고리즘을 연구하였고, JPEG 인코더에 적용 가능한 효율적인 회로 구조를 설계하였다. 연구된 DCT 및 양자화 모듈을 VHDL언어로 설계 및 합성하였으며 설계된 모듈은 영상 압축의 고속데이터 처리에 응용 가능하다.
임베디드 분야에서 고해상도 센서의 등장으로 Heterogeneous 컴퓨팅에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 로직모듈은 LADAR 시스템 구성품을 제어하고, 고속의 레이저 영상 데이터를 실시간 3차원 영상화하기 위한 임베디드 시스템이다. 본 논문에서는 로직모듈의 설계와 CPU-GPU Heterogeneous 컴퓨팅을 활용한 로직모듈의 신호처리에 대해 설명하려고 한다.
본 논문에서는 기존 비디오 재생 시스템보다 고속으로 동작하는 다시점 3차원 비디오 재생 시스템을 설계하여 구현하였다. 대용량의 다시점 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위해 구성 모듈들을 병렬화하여 다중코어 프로세서 환경에서 최적의 속도를 얻을 수 있는 구조를 제안하였다. 병목지점의 병행성을 활용하기 위하여 복호화, 영상합성, 렌더링 모듈을 파이프라인 구조로 설계하였다. 부하 균형을 위하여 복호화 모듈을 시점 단위로 분할하고, 영상합성 모듈을 합성영상을 기준으로 기하적으로 데이터 분할하였다. 실험결과로서, 다시점 영상이 올바르게 합성되어 무안경식 다시점 입체디스플레이 상에서 시청 시 입체감을 느낄 수 있었으며, 제안하는 응용프로그램의 처리구조는 다중코어 프로세서를 최대 활용하여 대용량의 다시점 영상데이터를 고속으로 처리할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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