• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1786-1787
• /
• 2015

무안경 3차원 입체영상 시스템은 광고 패널, 공연 전시 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 3차원 입체 영상에 대해 화질변화에 따른 사용자의 반응을 뇌파 (Electroencephalogram, EEFG) 측정을 통해 분석하였다. 총 26명의 피험자를 대상으로 렌티큘러 방식의 디스플레이를 통해 최적입체영상과 왜곡입체영상을 차례로 제시하고 각 영상에 대해 획득한 뇌파를 통계 분석하여 상관관계를 확인하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 예상된다. 본 연구결과를 바탕으로 랜티큘러 방식의 무안경 입체영상에 대한 객관적 사용자 평가를 위해 뇌파분석을 활용한 접근 방법이 가능함을 확인하였다.

• 기계와재료
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.82-91
• /
• 2010

본 연구에서는 전력설비의 절연성능을 주간에도 육안으로 확인 할 수 있도록 태양광에서 지구에 도달하지 못하는 UVC 파장대역을 선택적으로 투과한 코로나 영상과 방전 횟수를 보여주는 시스템을 개발하였다. 선택적인 파장대역을 투과하기 위해 광학계를 개발하였고 광증폭기를 거쳐 나오는 코로나 방전 영상과 가시광 영상을 동시에 확인할 수 있는 영상합성 및 제어기를 개발하여 휴대하기 편리한 코로나 방전 영상시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.506-509
• /
• 2001

본 논문에서는 디지털 영상의 변조를 확인함과 동시에 변조의 위치를 확인하는 DCT 기반의 fragile watermarking을 제안한다. 디지털 영상의 인증과 무결성을 위해 기존의 Wong이 사용한 해쉬 함수와 비대칭키 암호 알고리즘을 사용하며, 영상에 DCT 변환을 함으로서 영상의 모든 픽셀에 워터마크를 삽입하지 않고서도 변조의 유무를 확인하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DCT 계수 중 일부 저주파 계수의 하위 비트에 워터마크를 삽입하여 워터마크의 비가시성과 연성을 만족하며 변조의 유무와 위치를 확인한 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1286-1289
• /
• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.27 no.3A
• /
• pp.249-257
• /
• 2002

본 논문에서는 스테레오/다시점 영상을 효율적으로 압축할 수 있는 차 영상 부호화 방법을 제안한다. 예측된 영상과 원 영상의 차이 정보를 보다 효율적으로 전송하기 위하여 DCT를 기반으로 차 영상 부호화를 하게 되는데 DCT 계수들의 방향성을 이용하여 양자화 및 스캔 방법을 각 블록의 특성에 따라 다르게 적용하였다. 특히 다시점 영상의 부호화는 첫 번째 시점 영상을 기준 영상으로 정하여 나머지 시점 영상을 기준 영상으로부터 변이를 추정하여 복원하는 방식과 다시점 영상 중 가려진 영역의 비율을 고려하여 가려진 영역이 상대적으로 제일 적은 영상을 기준 영상으로 설정하여 나머지 영상을 변이 추정하여 복원하는 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과 모든 압축률에 대하여 제안 방식이 기존의 차 영상 부호화 방법보다 우수함을 확인하였고, 가려진 영역의 상대적인 비율을 고려하여 다시점 영상을 부호화한 제안 방식이 기존의 방식 및 첫 번째 시점을 기준 영상으로 설정하여 부호화한 제안 방식보다 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.66-66
• /
• 2019

침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.249-252
• /
• 2003

본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.181-183
• /
• 2005

저작권 보호 기술의 하나인 디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 삽입되어 저작권 확인 및 증명에 이용될 뿐만 아니라 영상의 위변조 판별에도 이용된다. 즉, 영상이 변조되는 경우 삽입된 워터마크가 변형됨으로써 위변조 여부 및 위변조 영역의 확인도 가능하다. 본 논문에서는 이와 같이 영상의 위변조 여부를 판별하기 위한 인증 워터마킹 기법으로 적응적인 양자화 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 삽입 과정은 영상에 DWT를 수행한 뒤 저주파 영역에 블록 DCT를 수행하여 계수들을 변형시키는 방법으로 수행되며, 이를 위해 원신호의 파워를 고려한 적응적인 양자화 방식을 제안하였다. 실험 결과 제안 방식에 의해 워터마크 삽입된 영상은 화질적으로 원영상과 차이가 없고 압축에 대한 강인성도 우수하여 인증 워터마킹에 적합함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.11a
• /
• pp.135-136
• /
• 2018

최근 개인방송은 시청자가 언제 어디서나 원하는 장소, 시간에 시청할 수 있을 정도로 보편적이고 대중화 되어 있다. 일반적으로 시청자는 방송을 시청할 때 영상의 구간별로 진행되는 콘텐츠를 처음부터 시청하면서 확인하거나 댓글을 확인하기 전까지는 확인할 수 있는 방법이 없다. 이에 본 논문은 행동 패턴을 분석하여 해당 영상의 콘텐츠를 파악하여 시청자에게 방송진행자가 무엇을 하고 있는지를 제공할 수 있다. 따라서 시청자가 영상의 구간별 콘텐츠를 확인하여 영상에서 원하는 구간을 선택하여 시청이 가능하게 되면서 시청자에게 영상을 시청하는데 편리성을 줄 수 있는 기대효과를 가진다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.297-300
• /
• 2021

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.