부가처리시스템(Value-Added Processing System, VAPS)은 아리랑위성 영상자료 후처리를 위하여 개발되었으며 최근 VAPS의 성능 개선을 위하여 소프트웨어 버전과 하드웨어 사양이 변경되었다. 본 연구는 기존 VAPS(ver.1.0)의 성능 개선에 대해서 설명하고 개선된 VAPS(ver.2.0)에 대한 체계적인 성능 평가에 목적이 있다. 이를 위하여, 남한과 북한에서 실험지역(test-bed)을 선정하고 이들 지역에 대한 아리랑위성 2호, 3호 영상자료를 이용하여 자료처리 실험을 수행하였다. 결론적으로 VAPS(ver.2.0)는 정사영상과 모자이크영상 등과 같은 높은 레벨의 제품을 생성할 수 있는 능력이 있으며, 특히 그래픽처리장치(Graphic Processing Unit)를 사용하는 ver.2.0의 경우 자료처리 속도가 ver.1.0에 비해 최대 10배 이상 향상된 것으로 나타났다.
본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.
간 질환은 다양한 원인에 의해서 이환되며 초기에는 이상증세가 나타나지 않아 조기 진단이 어려운 질병이다. 특히, 간 질환이 진행될수록 이상증세가 빈번히 나타날 뿐만 아니라 다양한 합병증을 동반할 수 있어 조기진단이 반드시 필요하다. 간 질환이 진행이 될수록 중증도가 높아지며 간조직 내에서는 결절(nodule) 생성 빈도가 높아진다. 간 질환을 비침습적으로 진단하기 위한 검사 방법 중 하나인 의료영상 진단에서도 간 결절과 간질환 중증도에 따라 판별이 어려운 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 간 결절에 대한 점수를 산출하여 간 질환에 대한 중증도를 판단할 수 있는 정량분석 소프트웨어를 개발하였으며 임상 간 질환 환자의 의료 영상을 분석하여 임상적 의의를 찾고자 한다.
본 논문에서는 이진영상처리를 위한 다기능 프로세서를 구현하였다. 프로세서는 주소 발생부, 윈도우 파이프 라인, 룩-업 테이블, 제어부, 2개의 메모리부로 구성하였다. 본 프로세서는 기존의 SAP(Serial Array Processor)설계 기법과 비교하여 구조가 단순하며 처리속도가 향상되었다. 또한 간단한 소프트웨어 선택에 의해서 영상크기를 선정하며 윤곽검출, 특징점 추출, 세선화, 평활화등의 기능을 선택적 또는 순차적으로 수행 가능하도록 하였다.
기존 아날로그 방식의 CCTV는 화질이 좋지 않고, 장시간 사용할 경우 화질이 나빠지는 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 아날로그 신호출력을 디지털 방식으로 변환하는 DVR과 IP 네트워크로부터 디지털 신호를 받아 처리하는 NVR이 등장하게 되었다. 이와 같은 영상 보안 이슈가 등장함에도 불구하고 보안 산업 보수성과 새로운 기술을 받아들이는데 있어서의 제약사항 등의 이유로 IP-Suveillance에 대한 이해가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 영상보안 시스템의 동향과 분석을 위해 DVR과 NVR을 투자측면, 비용측면, 유지측면에서 비교 분석하였다.
본 논문에서는 H.261과 H.263 표준을 모두 만족하는 영상 코텍을 임베디드 시스템에서 구현한다. 효율적인 실시간 처리를 위하여, 영상 코덱은 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈로 구분되어 임베디드 시스템에서 통합 설계된다. 소프트웨어 모듈은 실시간 운영체제와 RISC 프로세서를 이용하여 수행되며, 하드웨어 모듈과 연동하여 실시간으로 영상을 압축하고 복원한다. 시스템 버스로는 AMBA AHB가 사용되며 하드웨어 모듈은 AMBA AHB의 마스터(master)와 슬레이브(slave)의 역할을 모두 수행한다. 영상 압축과정을 실시간으로 처리하기 위하여 인코더의 하드웨어 모듈은 파이프라인으로 설계된다. 구현된 영상 코덱은 H.261과 H.263 표준에 준하여 33㎒의 동작 주파수에서 1초 동안에 CIF 화면 15장을 동시에 압축하고 복원한다.
최근에 등장한 프랙탈 영상 압축 알고리즘은 소프트웨어적인 측면에서는 많이 연구되고 있으나, 하드웨어 구현을 위한 연구는 드물다. 그러나 , 프랙탈 영상 압축 기법이 동영상 처리를 위해 사용될 경우 소프트웨어적으로는 실시간 처리의 어려움이 있어 고속의 전용 하드웨어가 필요하다. 그러나 , 아직 복호기의 구체적인 하드웨어의 설계 예는 드물다. 본 연구에서는 $256{\times}256$의 크기의 흑백 영상의 실시간 처리가 가능한 quadtree 방식의 프랙탈 영상 압축 복호기를 전용 하드웨어로 설계하였으며, 이를 위한 저전력 기법을 제안한다. 제안한 두 가지 방법 중 첫번째는 영상의 복원 후 발생하는 블록 현상을 제거하기 위한 post-processing 방법을 하드웨어 측면에서 최적화하는 것이다. 이 방식은 기존의 소프트웨어에서 사용하던 승산기가 필요한 가중 평균 방식보다 하드웨어를 적게 소모하여 비용을 줄이며, 속도는 69%정도의 향상이 있다. 두번째 방식은 데이터 패스 내부의 곱셈기를 입력 벡터의 통계적 특성을 이용하여 소비 전력이 적도록 설계하는 것이다. 이 방식으로 설계할 경우 8 bits 이하의 크기의 곱셈기에서 저전력에 유리하다고 알려진 어레이(array) 형태의 곱셈기에 비해 약 28%정도 소비 전력을 줄일 수 있었다. 위 두 가지 전력 절감 방식을 사용하여 동작 전압 3.3V, 1 poly 3 metal, $0.6{\mu}m$ CMOS 공정으로 복호기의 코어 부분을 칩으로 제작하였다.
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고화질의 위 변조지폐를 누구나 쉽게 제조 가능하게 되었다. 그러나 일반인의 위 변조지폐 발견비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조지폐를 판별할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 위 변조지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 작용길이 행렬을 계산하여 지폐의 특성을 추출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 위조지폐 이미지로 실험하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 92% 이상을 보임을 확인하였다.
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
최근 대중화된 무선 유비쿼터스 환경으로 출퇴근, 점심시간, 여가 시간 등 자투리 시간을 활용하여 소셜 네트워크, 게임, 동영상 시청, 쇼핑, 학습, 필요한 정보 등 다양한 콘텐츠들을 모바일기기를 이용하여 즐기는 사용자가 급증하고 있다. 본 논문은 모바일 환경에서의 수열 문제 풀이에 대한 학습 효과를 검증하기 위해 여러 종류의 수열 문제들로 구성된 기능성 게임을 아이폰과 안드로이드 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 저장된 수열 게임 이용자의 기록 데이터베이스 내용을 대상으로 사용자들의 분포와 이에 따른 학습 효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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