본 논문에서는 하드웨어 기반의 영상 신호 윤곽선 검출을 위한 하드웨어기반의 알고리즘으로 CMOS 이미지 센서의 인접픽셀과 아날로그 상관기로 구성되는 윤곽선 검출기를 제안한다. 제안하는 이미지 윤곽 검출기는 각 열(column)마다 비교기를 공유하고, 비교기는 기준전압과 비교를 통해 대상 픽셀의 윤곽선 여부를 판별한다. 이미지 센서와 직접적으로 연결된 윤곽선 검출 회로는 기존의 연구와 비교하여 면적은 4배, 그리고 전력소모는 20 % 감소하는 결과를 보였다. 또한 외부에서 기준전압을 제어할 수 있어, 윤곽선 검출의 민감도를 조절하기에 유용한 장점을 가진다. 0.18 ${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작된 칩은 34%의 fill factor를 가지며, 픽셀 당 0.9 ${\mu}W$의 전력소모를 가진다.
목적: 본 연구는 현재 시판되고 있는 구강스캐너를 사용하여 구강스캐너 정확도 평가를 위해 국제표준이 제안하고 있는 모형의 스캔이미지 획득이 가능한 지 분석하고, 이를 통해 표준모델이 가지고 있는 문제점을 파악하는 데 있다. 연구 재료 및 방법: ISO12836과 ANSI/ADA no.132에서 규정하는 국제표준을 참고하여 3D 프린터기를 이용하여 모델을 제작하였으며, 모델스캐너와 두 가지 구강스캐너를 이용하여 스캔을 하였다. 스캔이미지 획득 정도를 3등급으로 분류하여 스캐너의 성능을 비교하였으며, 모델 표면의 상태에 따른 이미지 획득 능력도 비교하였다. 결과: 모델 스캐너가 모든 모델에서 가장 우수한 이미지를 얻을 수 있었으며 TRIOS3는 둥근 형태의 구조물, CS3500은 각진 형태의 구조물에 대한 이미지 재현이 좋은 결과를 보였다. 표준 모델의 표면상태에 따른 스캔이미지 재현에서는 초경석고 모델이 스캐너 종류와 관계없이 가장 우수하였다. 3D 프린팅 모델의 경우, 표면에 파우더 처리를 한 모델에서 가장 우수한 스캔이미지를 얻을 수 있었다. 결론: ISO12836과 ANSI/ADA 132의 표준모델의 경우, 구강스캐너의 field of view (FOV)를 벗어나는 구조물을 스캔할 때 서로 다른 면인 것을 구분하는 기준점이 존재하지 않게 되면 연속적인 스캔 및 정합과정에서 정확한 이미지를 나타내지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 단순한 패턴의 반복과 대칭구조를 가지지 않는 새로운 표준모델이 필요하다고 여겨진다.
본 연구는 한라산과 더불어 제주 고유의 자연경관이자 원경관(原景觀)이며 제주 이미지 정체성 요소의 본질이라고도 할 수 있는 '오름'경관의 보존과 제주 브랜드로의 활용을 목표로 내국인과 외국인이 느끼는 제주 '오름'에 대한 이미지 특성을 비교 분석하였다. 항공에서 촬영한 총 18개 '오름'의 부감사진을 대상으로 준예비조사와 예비조사를 거쳐 최종 선정된 4장의 사진슬라이드를 평가매체로 연구를 진행하였다. 평가집단은 내국인과 외국인으로 나누어 구성하고, 총 26개 형용사 어휘상에 대한 7단계 형용사 어의구별척도로 이미지 및 선호도를 측정하고 인자분석을 실시하였다. 인자분석을 통해 파악된 인자군은 내국인과 외국인 집단 구분 없이 전체적으로 평온성의 이미지 변인이 제주 '오름'의 경관 이미지를 대표하는 공통적인 이미지 정체성 변인으로 파악되었다. 그러나 이밖에 이미지 주요 변인으로 외국인은 "역동성", "특이성" 그리고 "웅혼성" 순으로 설명력이 높았으나, 내국인의 경우는 "매력성", "웅혼성", "특이성"으로 유형화된 것으로 보아 상대적으로 국내인은 '오름'의 '절대가치로서의 아름다움'을 매력으로 파악한 반면 외국인은 '오름'의 역동적 이미지와 상대적 특이성을 보다 주요한 이미지 변인으로 인식한 것으로 보인다. 요인점수와 선호도와의 다중회귀분석 결과, 국내인은 "평온성", "매력성" 그리고 "역동성"이 선호도를 설명하는 중요 변수로 나타난 반면, 외국인의 경우는 "역동성", "평온성" 이외에 "균일성", "특이성" 그리고 "단순성" 등으로 차이를 나타내, 이는 상대적으로 외국인에게는 '오름'의 형태적 특이함과 단순미 등이 선호도에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 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 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5
최근 증강현실 콘텐츠는 광고나 전시 등에서 많이 사용되고 있으며, 어린이들의 동화책으로도 출판되어 판매될 만큼, 대중화되었다. 증강현실 콘텐츠는 현실과 가상을 혼합하여 새로운 예술 공간을 창조하여, 경험자의 몰입도를 높이기 때문에 전시와 광고용 콘텐츠에서 어린이 체험, 교육용 콘텐츠로 다양하게 제작되고 있다. 제작 방법이 복잡하지 않기 때문에, 대학생 과정에서도 간단한 콘텐츠를 개발할 수 있어, 무한한 개발 가능성을 짐작할 수 있다. 증강현실은 카메라로 등록해 놓은 마커를 인식하게 하여 컴퓨터 그래픽 콘텐츠를 그 카메라에 비췬 현실세계에 불러온다. 이때, 증강현실의 제작과정에서는 이미지 인식 기법을 사용하는데, 이는 매우 일반적이며 쉬운 방법이다. 자신이 만든 이미지를 사용할 수도 있기 때문에, 동화책이나 광고에 전반적으로 사용되고 있다. 제작자들이 가장 많이 사용하는 증강현실 마커등록 플랫폼은 퀄컴에서 제공하는 Vuforia이다. 남서울 대학교 가상증강현실 연계전공 학부생들이 제작하여 세종문화회관에 전시된 세 개의 AR콘텐츠는 이미지 인식기법을 사용하였다. 본 연구는 퀄컴에서 제공하는 마커 등록 방법을 학생들이 증강현실 콘텐츠 제작과정에서 사용하면서 시작되었다. 세 개의 각각 다른 이미지를 제작하면서, 마커로 사용하기 위해 Vuforia에서 제공하는 Image Target Manager에 이미지를 등록시키고, 인식률을 조사하여, 인식률을 조금 더 높이기 위해 다양한 방법으로 이미지 제작법을 변경해보았다. 인식률이 높다는 것은 증강현실 콘텐츠를 안정적으로 사용할 수 있음을 의미하기 때문에, 높은 인식률을 가지기 위해, 다양한 시도들을 적용해보았다. 기획의도에 적합한 이미지를 제작하고, 보다 높은 인식률을 위해 몇 가지 방법을 적용하여, 인식률을 비교하였다. 색의 대비, 패턴 등의 요소를 통해 비교하였으며, 그 결과 효율적인 이미지 제작 방안을 제시하였다. 본 연구는 증강현실 콘텐츠의 안정적인 콘텐츠 제작 사례를 제시하고자 한다. 연구의 목적은 이미지 인식 기법을 기반으로 하는 증강현실 콘텐츠의 활용방안과 인식기법의 효과성을 제시하여 증강현실 콘텐츠 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 것에 있다.
본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 푸리에 변환의 위상천이 특성을 이용하여 기존의 계산방법보다 처리 속도가 빠르고, 이상적인 CGH의 재생이미지와의 차이가 크지 않은 Phase-only CGH의 새로운 최적화 계산방법을 제시한다. 기존의 수치적인 해를 얻는 접근과는 다르게 푸리에 변환 자체의 위상천이 특성을 이용하여 노이즈를 선택적으로 필터링하는 방법으로 Phase-only CGH를 얻기 때문에 계산속도를 현저하게 줄일 수 있다. 이상적인 CGH와 기존의 방법, 그리고 새로운 계산방법을 통한 CGH를 시뮬레이션을 통하여 각각 SLM에 저장하여 수렴렌즈를 이용한 푸리에 홀로그램 방식으로 이미지를 재생하였다. 그리고 시뮬레이션 재생 이미지를 비교하여 본 연구의 타당성을 살펴보았다. 기존의 방법과 비교하였을 때, 이미지 물체의 질감과 예리도가 이상적인 CGH와 비슷한 정도의 수준으로 향상되었고, 계산속도 또한 크게 줄었음을 알 수 있다.
최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.
본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
색 양자화는 많은 수의 색으로 표현된 이미지를 최대한 유사하게 표현 할 수 있는 더 적은 수의 대표색을 찾는 문제이다. 색 양자화를 할 때, 원본 이미지의 어느 색을 보존시킬지를 결정하는 것은 결과 이미지의 품질과 직결된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 일반적으로 이미지는 관심 영역과 비 관심영역으로 구분된다는 점에 착안하여 이미지에서 관심 영역의 색을 더 많이 보존시키는 양자화 방법을 제안한다. 본 연구에서는 이미지의 관심 영역에 대한 정보를 특정 주파수 대역의 범위로 입력받아 해당주파수 대역에 포함되는 부분을 이미지 공간에서 찾는 과정과 찾아낸 영역의 색을 더 많이 보존시켜 대표색을 구하는 과정으로 구성되는 색 양자화 방법을 제시한다. 관심 영역을 찾는 방법의 정확도를 실험을 통해 평가하였으며 본 논문이 제시하는 컬러 양자화 기법의 품질을 다른 방법의 품질과 비교하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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