• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.422.2-422.2
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• 2014

가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.163-167
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• 2002

본 연구는 이미지 디노이징을 위한 새로운 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 의한 실험 결과는 Wiener필터링 방법과 Level dependent 임계치 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.697-700
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• 2010

피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.373-377
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• 2018

본 논문에서는 OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이 트레이싱은 레이를 사용하여 렌더링하는데 레이를 적게 사용하면 노이즈가 발생한다. 레이를 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 상대적으로 길어지게 된다. 레이를 적게 사용하면서 연산시간을 줄이기 위해 뉴럴 네트워크를 이용한 LBF(Learning Based Filtering) 알고리즘을 적용하였다. 뉴럴 네트워크를 사용한다고 해서 항상 최적의 결과가 나오지는 않는다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 일반적인 행렬 곱셈을 기반으로 하는 새로운 기법의 행렬 곱셈 접근법을 제시하였다. 개발환경으로는 고속병렬 처리가 특화된 OpneCL을 사용하였다. 제안하는 구조는 Kintex UltraScale XKU690T-2FDFG1157C FPGA 보드에서 검증하였다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산 시간은 Verilog-HDL 구조보다 약 1.12배 빠른 것으로 확인했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1453-1462
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• 2018

본 논문에서는 의상을 촬영하여 이미지 파일로 구성한 후 배경을 제외한 의상 영역만 추출한 후 대표 색상 값을 산출하고 이에 대응되는 보색을 기반으로 의상 코디네이션 서비스가 이루어지는 시스템을 구현하였다. 의상 영역을 추출할 때 발생하는 과다 세그먼테이션의 문제점을 해결하기 위하여 이방성 확산을 이용하여 이미지의 노이즈를 제거하고, 기울기를 평탄하게 구성하여 의상 영역만 세그먼테이션할 수 있도록 하였다. 사용자들의 다양한 욕구를 충족시키기 위하여 향후 보색 코디네이션 뿐 만 아니라 다양한 배색 기법을 추가할 계획이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.118-124
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• 2022

Marine environment analysis and ship motion prediction during ship navigation are important technologies for safe and economical operation of autonomous ships. As a marine environment analysis technology, there is a method of analyzing waves by measuring the sea states through images acquired based on radar(radio detection and ranging) signal. However, in the process of deriving marine environment information from radar images, noises generated by external factors are included, limiting the interpretation of the marine environment. Therefore, image processing for noise removal is required. In this study, image inpainting by partial convolutional neural network model is proposed as a method to remove noises and reconstruct radar images.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.551-555
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• 2010

단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.97-102
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• 2010

레이저 스펙클이란 간섭성을 가진 레이저 빛을 산란체에 쏘았을 때 반사되는 정보를 레이저 스펙클이라 한다. 이 레이저 스펙클의 가장 큰 특징은 현재 의학 기술로는 볼 수 없는 미세혈관 관찰이 가능하다는 것이다. 미세혈관 관찰을 위해서 레이저 스펙클 장치로 얻은 이미지를 영상처리 하는 과정이 필요하다. 이 논문은 공간적 방향으로 다양한 크기의 윈도우를 적용시키는 새로운 영상처리법을 제안하였다. 기존의 영상처리법 LASCA에서는 고정된 크기의 윈도우를 적용시켜 영상처리 하였다. 하지만 작은 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 이미지의 공간 해상도가 좋아 혈관이 잘 보이는 장점이 있지만 스펙클 노이즈의 영향을 많이 받게되는 반면 큰 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 노이즈 제거에는 큰 효과를 보지만 해상도가 낮아져 영상이 흐릿해지는 현상을 발견할 수 있다. 그래서 우리는 이 두가지 방법의 장점만 살리는 적응 윈도우 기법을 소개한다. 우리는 적응 윈도우 기법과 기존의 라스카 이미지를 비교하여 보일 것이며 적응 윈도우 기법을 이용해 영상의 화질을 높인 것을 보일 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.65-73
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• 2008

모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1366-1372
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• 2019

본 논문에서는 레이 트레이싱 그래픽에서 사용되는 몬테칼로 렌더링에 포함되는 잡음을 제거하기 위해 개선된 신경망구조를 설계하였다. 몬테칼로 렌더링은 그래픽의 실감을 높이는데 가장 좋은 방법이지만 픽셀마다 수천 개 이상의 빛 효과를 계산해야 하기 때문에 렌더링 처리시간이 급격히 증가하여 실시간 처리에 큰 문제를 갖고 있다. 이 문제를 개선하기 위해 픽셀에서 사용되는 빛의 수를 줄이게 되는데 이때 렌더링 잡음이 발생하게 되고 이 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 렌더링 잡음을 제거하는데 딥러닝을 사용하며 특히, 렌더링 이미지를 확산광과 집중광으로 분리하여 이중 신경망 구조를 설계하였다. 설계결과 단일구조 신경망에 비하여 듀얼구조 신경망은 PSNR기준으로 64개 테스트 이미지에 대하여 평균 0.58db가 개선되었으며 reference image에 비하여 99.22% 빛의 수를 줄여 실시간 레이 트레이싱 렌더링을 구현하였다.