• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.78-78
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• 2021

영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.250-251
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• 2010

디지털 카메라의 보급으로 이미지처리 분야에서 정지영상을 이용한 다양한 기술 개발이 화두가 되고 있다. 스테레오 영상은 정지영상보다 소비자의 시각적 욕구를 충족시킬 수 있는 영상을 표현하기 때문에 스테레오 영상기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 하나의 카메라로 같은 객체를 다른 위치에서 찍은 2장의 정지영상을 통해 스테레오 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 디지털카메라로 찍은 좌측 영상과 우측영상을 사용한다. 두 영상의 제어점이 될 코너를 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각 제어점에 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 우측 정지 영상의 인접 좌표에 매칭 되는 횟수를 계산하여, 가장 많은 매칭 좌표를 갖는 스케일 요소로 좌측 정지영상을 회전과 이동시켜 목적 영상인 우측 영상에 매칭시킴으로써 스테레오 영상을 구현한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.699-702
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• 2015

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1653-1660
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• 2016

영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.464-469
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• 2002

본 연구에서는 키와 로고 방식을 혼합한 이미지 워터마킹의 비가시성과 강인성을 평가하였다. 키(Key)의 역할은 저작권자의 개인 ID(IDentification)가 하며 워터마크로는 로고영상(Logo Image)을 사용하였다. 실험영상으로는 Lena 표준영상을 선택하였고, 워터마크로는 32${\times}$32와 64${\times}$64 크기의 `Park'이라는2진 영상을 사용하였다. 제안한 워터마킹 기법의 비가시성을 평가하기 위해서 워터마크가 삽입된 영상의PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 구하였으며, 강인성을 평가하기 위해서는 워터마크가 삽입된 영상에 영상변형 빛 JPEG 손실 압축이 가한 다음, 복원된 워터마크의 복원율(reconstructive rate)을 구하였다. 실험 결과, 표준 영상에 대하여 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75dB로 비가시성이 우수하였고, 64${\times}$64 크기의 워터마크를 삽입한 경우에 비하여 32${\times}$32 크기의 워터마크 영상을 삽입한 경우의 복원율이 영상축소에서는 평균 5.9%, 회전에서는 평균 13.9%, 잡음에서는 평균 6.5%, JPEG손실 압축에서는 평균 4.2%로 더 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 트랜스-
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• 제11권
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• pp.119-142
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• 2021

영상은 이미지를 전제로 하는 문화적 실천이다. 영상이미지를 통해 관객은 일상이 아닌 새로운 것을 체험하기를 갈망한다. 영상이미지의 구성 요소는 많지만 그중에 시각적 표현인 색채가 큰 역할을 담당하고 있다. 컬러영화가 등장하기 시작하면서부터 색채는 영상예술의 중요한 구성요소로서 끊임없이 발전하고 혁신적인 영상미술 디자인에서 중요한 역할을 하였다. 영화인들은 1895년 영화가 흑백으로 탄생할 때부터 색채에 대한 관심이 있었다. 이 두 가지 색채로 더 이상 시청자를 만족시키지 못했기 때문에 필름에 색채를 입히는 등 더 많은 색채를 영화 속에서 표현하려고 노력했다. 영상에서의 색채는 표현의 기법이면서도 정신과 사상으로 이해할 수 있다. 색채가 단순히 그냥 존재하는 것이 아니라 인간심리에 강하게 작용하고 있음에 일러주는 것이기도 하다. 색채는 영화 언어의 일부로, 색채언어는 영화 속에서 영화의 사상적 주제를 표현하거나 선명한 캐릭터를 묘사할 수 있으며, 사람들에게 더 직관적으로 메시지를 전달할 수 있다. 본 연구는 색 조명 방식 혹은 배색 방안인 바이섹슈얼 라이팅을 대상으로, 그의 기본적인 색채 구성요소, 즉 핑크색, 파란색 및 보라색이 갖고 있는 색채 특성을 이해해 색채를 통해 인간심리가 어떤 영향을 받고 있는 지에 대해 분석하고 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 나오는 장면들을 결합해 구체적인 사례분석을 했다. 이를 통해 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 색채 속성을 이용해 표현한 색채 언어가 무엇이고 바이섹슈얼 라이팅이 어떻게 색채를 통해 인간심리와 상호 작용하는지를 탐색하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.240-252
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• 2023

목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.327-337
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• 2022

대학 간 경쟁이 치열해지고 멀티미디어의 다양화 및 급속한 발전으로 대학홍보영상은 대학들이 더 좋은 브랜드 이미지를 심어주고 경쟁력을 높이며 신입생을 더 많이 유치할 수 있는 효과적인 수단 중 하나가 되었다. 광고홍보영역에서 대학홍보영상에 관한 연구가 많이 없고, 한국과 중국의 대학홍보영상에 관한 비교연구도 없었다. 이에 따라서 본 연구는 2021 QS(World University Rankings) 세계대학평가기관에서 발표한 세계 대학교 순위명단을 참고하여 한국과 중국의 상위 30개 대학의 홍보영상을 분석하고 두 국가 간 어떠한 차이점이 나타나는지 모색해 보고자 한다. 연구결과에 따라 한국과 중국의 대학홍보영상은 각 분석유목에서 일부 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국과 중국의 대학홍보영상의 차이점을 제시하면서 향후 학교홍보영상의 제작에 참고가 된다는 점에 의의가 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.345-362
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• 2024

자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.