MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.
본 논문에서는 무인비행체를 위한 듀얼 카메라 영상처리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 무인비행체에서 카메라 시스템을 운용함에 있어서 효율성을 극대화하기 위해 두 개의 카메라를 이용한 영상정보의 습득 및 처리 방법을 제안하였다. 영상의 습득과 프로세싱 과정에서는 OpenCV와 FF-MPEG을 활용한 영상의 분석과 압축을 구현하였다. 무인비행체에서의 데이터 전송은 디지털 광대역 통신인 와이브로를 이용하였다. 또한 지상스테이션은 데이터를 전송받아 영상을 확인하고 무인비행체조작과 카메라조작 명령을 내리는 역할을 담당하도록 하였다.
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
초분광 영상은 적외선 영역의 전자기파 대역을 수백 개의 파장으로 나누어 영상화한 데이터로 다양한 분야에서 물체를 찾거나 분류하는 것에 활용된다. 최근에는 딥러닝을 사용하여 분류하는 방법이 주목받고 있지만 초분광 영상 데이터의 특성으로 인해 초분광 영상을 학습 데이터로 사용하기 위해서는 기존의 가시광 영상과는 다른 처리 기법이 필요하다. 이를 위해 초분광 큐브에서 특정 파장의 영상을 선택하여 Ground Truth 작업을 수행하고 환경정보를 포함하여 데이터를 관리하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 해당 소프트웨어의 구성과 기능에 대하여 설명한다.
CCTV 영상 녹화 시스템은 영상 데이터의 증거가치로 인정받음으로 인해, 시설물의 경비 혹은 보안 관제의 목적으로 실생활에 널리 사용되고 있다. 최근 인터넷의 기술의 혁신으로 유/무선 네트워크를 통해 고화질 고용량의 데이터를 실시간 처리할 수 있도록 발전하고 있다. 영상 녹화 장치에서의 녹화 데이터는 중요하지만, 이를 유지하기 위한 방법, 특히 예기지 않은 장비의 결함이나 외부 공격에 의한 영상 데이터 손실을 막기 위한 이중화 방안은 드물다. 어렵게 이중화를 구현한다고 하더라도 고용량의 영상 데이터가 네트워크를 통해 전달되면서 발생하는 네트워크 과부하를 피할 수 없다. 본 논문에서는 CCTV 네트워크 영상 녹화 환경에서 네트워크 과부하를 유발하지 않고 이중화를 운영할 수 있는 장애 조치 기법을 제시하고 검증한다.
본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
일반적으로 유선망을 통한 인터넷 접속은 의료영상과 같이 대용량의 데이터를 전송하기에는 잔송속도가 매우 낮다. 인터넷의 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고속의 위성 인터넷 통신을 위한 비대칭 위성 데이터 통신 시스템을 개발하였다. 비대칭 위성 데이터 통신은 데이터 경로가 비대칭인 것으로 데이터의 요청은 유선망을 통하고 대용량 데이터의 수신은 위성을 통하는 방식이다. 본 비대칭 위성 데이터 통신 시스템은 기존의 유선망에 비해 약 10-30배의 전송속도 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 인터넷을 통해 인증된 모든 병원으로부터 원격 의료를 수행할 수 있는 웹 기반의 원격의료시스템을 개발하였다. 이 시스템은 Java를 이용하여 개발하였으며 별도의 도구를 구입하지 않더라도 넷스케이프와 같은 웹 브라우저를 통해 세계 어디에서나 의료 영상과 정보를 접속하고 검색할 수 있는 기능을 가지고 있다. 원격의료시스템의 전송 속도를 향상시키기 위해 JPEG을 통해 영상을 압축하였다. 결론적으로 우리는 제안한 비대칭 위성기술과 웹 기술을 이용하여 고속의 범용 원격의료시스템을 개발할 수 있었으며 이를 이용하여 의료영상시스템을 병원내부용도에서 범용의 원격의료시스템으로 그 범위를 확장시킬 수 있었다.
출판, 영화, 방송, 인터넷 등 멀티미디어 정보통신 분야에서는 새로운 영상 매체인 3차원 입체 영상 및 가상현실을 차세대 영상정보의 현실감 부여와 정보전달의 리얼리티를 제공하기 위해 다양한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 또한 현대의 정보 통신 분야는 방송, 통신 및 컴퓨터가 통합되고, 무선과 유선이 융합되는 새로운 정보 통신 기술로 진화하고 있다. 이러한 변화의 영향으로 영상 서비스에 대한 기술 개발 경향도 영상 정보의 효율적인 전달 및 저장이라는 기존의 동영상 압축 표준이 갖는 기능 이외에, 보다 더 향상된 기능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. MPEG-4는 현재 각광받고 있는 인터넷 등의 멀티미디어 서비스에 있어서 필수적인 핵심기술이다. 본 논문에서는 MPEG-4 표준을 기반으로 하여, Dual 스트림이 입력되는 멀티미디어 데이터 즉, 입체 영상 재현을 위한 데이터를 효율적으로 인코딩하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더를 분석, 설계하였다. 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체영상 관련 응용에 적용될 수 있다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적 인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG 기반의 병렬 인코더를 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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