대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.
본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD(Zero Order Decimation)와 FOD(First Order Decimation)의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 문서 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석했고. 이러한 분석 결과를 토대로 개선된 디지털 문서 영상 축소 알고리즘을 개발하기 위한 바람직한 접근법에 대해 고찰했다.
프리프레그 압축 성형(PCM, Prepreg Compression Molding) 공정을 최적화 하기 위해서 성형 해석을 통해 공정 시 나타날 문제를 사전에 예측할 필요가 있다. 해석 정확도를 높이기 위해서는 성형 물성을 구할 때 정확한 물성 측정이 필요하다. 그러나 대부분의 연구는 프리프레그의 압축 물성을 따로 구하지 않고 인장 물성과 동일하다고 가정하여 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 성형 해석의 정확성을 높이기 위해 섬유의 면내 압축 물성 실험법을 제시했으며 측정 결과, 섬유의 압축 강성은 인장 강성에 비해 약 $10^{-2}$배 낮게 측정되었다. 실제 프리프레그의 성형성을 모사하기 위해 경사면($110^{\circ}$)을 갖는 정사각형 컵 금형을 설계 및 제작하였고 이를 이용한 프리프레그 고온 압축 성형성 평가를 수행하였다. 압축 물성 영향성 확인을 위해 금형 내 취약 지점으로 예상되는 각 코너 부근에서의 전단각을 측정하였으며 동일한 위치에서의 해석 결과와 실험 데이터를 비교하였다. 비교 결과 섬유의 압축 물성이 반영된 해석 결과에서 실험값과 유사한 패턴이 관찰되었으며 면내 압축 물성 반영이 성형 해석결과의 정확도를 향상시키는 것을 확인하였다.
반도체 Si 웨이퍼 Cu 배선을 제작하는데 사용하는 submicron 크기의 다마신 패턴의 구리 도금공정을 동일한 조건의 유기첨가제 및 전류밀도 조건을 사용하여 PCB 금속배선에 사용되는 수십 micron 크기의 패턴 도금에 적용하였다. PCB 패턴의 종횡비가 작아 쉽게 채워질 것으로 기대했던 것과는 달리, 이 경우 패턴 내부에 위치별 도금 두께 불균일도가 심화되는 것이 관찰되었다. 이러한 원인을 정량적으로 분석하기 위해 유동 및 전기장을 고려한 전기화학적 해석을 진행하였으며, 이를 통해 패턴 바닥부 코너에서 측벽과 바닥부의 도금에 의한 용액내 Cu2+ 이온의 고갈이 상대적으로 패턴 상부보다 빠르게 일어나는 것이 확인되었다. 이는 Cu2+ 이온의 확산계수가 2.65×10-10 m2/s 로 초당 16.3 ㎛정도의 평균 이동거리를 가짐으로, 이 값이 다마신 패턴에서는 충분히 커서 원활하게 패턴 내부까지 이온 공급이 이루어지나, 수십 micron 크기를 갖는 PCB 크기에서는 소진된 구리이온을 보충해 주기 위해 충분한 시간이 필요하기 때문인 것으로 확인되었다. 구리 이온을 충분히 공급해 주기 위해 전류밀도를 낮춰 Cu2+ 이온이 확산할 수 있는 충분한 시간을 할애해 줌으로써 두께 균일도가 향상되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.
2000년대 초부터 전통적인 가상 스튜디오 제작 시스템을 활용하여 수많은 교육 콘텐츠를 제작해 온 EBS는 약 20년만인 2020년 10월에 AR 영상 제작 시스템을 도입했다. 카메라의 움직임과 렌즈 정보를 트래킹하여 실시간으로 그래픽 요소와 실사를 합성한다는 기본 개념은 유사하지만, 새로 도입된 AR 영상 제작 시스템은 이전보다 개선된 몇 가지 최신 기술이 적용되었다. 좀 더 자유로운 카메라의 움직임을 가능하게 해주고 안정적으로 위치 트래킹을 할 수 있는 마커 추적 방식의 트래킹 기술이 적용되었고, 운영 소프트웨어는 컴퓨터 게임 제작에 활용되는 대표적인 그래픽 엔진 중 하나인 언리얼 엔진이 적용되어 시스템의 렌더링 부담은 줄어들면서 고품질의 실시간 그래픽 효과가 가능하게 되었다. 해당 시스템은 생방송 전용 스튜디오에서 부감 촬영을 담당하는 크레인 카메라에 설치되어 어린이 대상 생방송 프로그램에 주로 활용되고 있으며, 2D 그래픽으로 표현되던 코너 소개나 퀴즈 이벤트 등의 영상 중 일부가 3D AR 영상으로 전환되었다. 본 논문에서는 AR 영상 제작 시스템의 도입과 적용이 EBS의 콘텐츠 제작 측면에 있어서 어떤 변화를 가져왔는지와 향후 발전 방향과 가능성에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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