• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2015

본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.416-420
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• 2003

본 논문에서는 내삽법을 이용하여 빠른 육안 검색을 위한 이중 해상도 영상 데이터베이스 시스템을 구현하였다. 단일 고해상도 방식에서 발생하는 블록킹 현상과 두 개의 해상도를 가진 영상들을 각각 데이터베이스에 저장할 때 발생하는 큰 저장 공간의 두 가지 단점을 극복하였다. 제안한 방식은 원 영상을 부샘플링하여 부샘플링 영상을 만들고, 내삽법을 이용하여 부샘플링된 영상의 보간 영상을 만든다. 이 보간 영상과 원영상과의 차영상을 근간으로 복합 이중 해상도 영상 데이터베이스를 구성한다. 60명의 실험 영상으로 실험한 결과 제안한 방식의 검색 시간이 평균 0.003초로, 단순 고해상도 방식의 0.014초에 비해 빠르다, 또한 원영상 하나만을 저장하는 방식에 비해 19,821 byte에서 16,910 byte로 14.7% 개선 효과가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1816-1825
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• 2022

본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야 조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.1-5
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• 2008

Super-resolution near-field structure (super-RENS) technology and solid immersion lens (SIL) based near-field (NF) technology have been expected as promising approaches to increase data capacity or areal density of optical disc. Super-RENS technology has been studied until now using mainly numerical aperture (NA) of 0.85 far-field optical system and possibility of tangential data density increment have been presented. NF technology has been studied with NA over 1 and presented demonstration of removable performance. To achieve much higher density, approach to increase NA of super-RENS by NF technology (Near-Field Super-Resolution, NFSR) can be a candidate and we think this technology would be advantageous compared to wavelength reduction or much higher NA increment of NF technology or much smaller effective optical spot size reduction of far-field super-resolution technology. In this paper we present readout result of ROM media having monotone pits using NF optical system with wavelength of 405nm and NA of 1.84 surface type SIL. GeSbTe material was used for super resolution active layer and pit length is 37.5nm which is shorter than resolution limit 55nm. We present the feasibility of NFSR technology by confirming the CNR threshold according to readout power (Pr) and CNR 33dB over threshold Pr.

• 한국광학회지
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• 제4권1호
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• pp.15-21
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• 1993

본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.

• 국방과기술
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• 3호통권181호
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• pp.56-63
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• 1994

급속한 TSC 체계의 성장은 운용자에게 때로는 혼란을 주고 있다. 새롭게 개선된 체계에 대한 문서화와 운용자 교육훈련이 완료되기도 전에 더 새로운 체계가 배치되고 있는 새로운 문제를 야기시키고 있다. 이 때문에 미해군은 문서화 보다 개선된 TSC의 설치와 동시에 현장에서의 교육훈련을 수행하고 있다.

• 물과 미래
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• 제20권2호
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• pp.127-138
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• 1987

서해지역에서 해안구조물을 위한 설계파는 연안지상측후소의 과거 풍속자료로부터 해상풍의 설계풍속을 산정하고 지역별로 결정되는 취송역으로부터 파랑예측모델을 이용하여 결정하는 방법이 제안되었다. 서해에서 설계파를 지배하는 바람은 북서방향(W~N)의 동기계절풍과 남서(WSW~S) 방향의 하기계절풍 및 태풍이며 해상풍의 풍속은 U$\geq$20m/s의 탄풍에 대하여 연안의 지상풍속의 0.8~0.9배를 나타낸다. 서해의 해안지역은 그 위치여건에 따라 세 지역으로 구분할 수 있으며 각각의 지역에 대하여 설계파산정을 위한 취송역을 결정할 수 있다. 수정된 S.M.B. 법에 의하면 서해지역에서 100년빈도 설계파의 심해유의파고는 4.4m~8.3m, 주기는 8.9초~12.0초의 범위를 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.72-79
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• 2022

Deep-learning-based Super-Resolution (SR) methods were evaluated to reconstruct pressure fields with a high resolution from low-resolution images taken from a coarse grid simulation. In addition to a canonical SRCNN(super-resolution convolutional neural network) model, two modified models from SRCNN, adding an activation function (ReLU or Sigmoid function) to the output layer, were considered in the present study. High resolution images obtained by three models were more vivid and reliable qualitatively, compared with a conventional super-resolution method of bicubic interpolation. A quantitative comparison of statistical similarity showed that SRCNN model with Sigmoid function achieved best performance with less dependency on original resolution of input images.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.97-104
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• 2023

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한 객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.132-141
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• 2019

매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.