• 제목/요약/키워드: 합성 처리 기법

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휴식상태 EEG-to-MRI 크로스 모달리티 변환을 위한 스펙트로그램 기반 딥러닝 기법에 관한 예비 연구 (A Feasibility Study on Spectrogram-based Deep Learning Approach to Resting State EEG-to-MRI Cross-Modality Transfer)

  • 이규석;마히마 아리아;유원상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.13-14
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    • 2023
  • 뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

다중카메라 매칭을 이용한 혼합현실 객체 추적 (Multi-camera Matching for Mixed Reality Object Tracking)

  • 양동호;김장형;김형수;이상부
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1567-1570
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    • 2013
  • 최근 혼합현실 기반의 다양한 콘텐츠의 생산이 활성화 되고 있다. 이러한 콘텐츠는 실세계의 촬영 영상과 가상의 영상을 합성하는 기법으로 이를 위해서는 실세계의 촬영 영상과 마커 또는 생체 정보등의 객체를 이용하여 영상 합성을 통하여 구현되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 혼합영상에서의 가상영상 합성을 위해 스테레오 카메라를 이용, 영상의 객체 깊이를 측정하는 시스템을 구현한다.

Kalman 알고리즘에 의한 대역분할. 합성형 어댑티브 어레이 안테나의 동작 특성 (Performance Characteristics of Subband Adaptive Array Antenna using Kalman Algorithm)

  • 박재성;오경석;주창복;박남천;정주수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.501-507
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    • 1999
  • 이동체에서 어댑티브 어레이 안테나를 사용하는 경우 가중계수벡터를 전파 환경의 변화에 고속으로 적응시킬 필요가 있다. 4소자 등간격 선형 어레이 안테나 시스템에 있어서 일정 진폭의 포락선을 갖는 BPSK신호나 BFSK 신호에 대하여 신호의 자기상관성을 향상시켜 주므로서 효과적인 다중 간섭파를 제거할 수 있는 대역분할 합성법에 의한 신호처리 기법을 보고한다. 본 논문에서는 S/I=2, S/N=10인 BPSK 신호에 대하여 대역분할ㆍ합성형 신호처리 기법을 LMS 및 Kalman 알고리즘에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 대역분할ㆍ합성형 기법을 사용하므로서 알고리즘의 수렴성이 빠르고 신호의 추종성이 매우 뛰어남을 확인 할 수 있었다.

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양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정을 이용한 3차원 영상의 중간 시점 영상 합성 (Bidirectional Dynamic Programming Based Disparity Estimation and its application to the Intermediate View Reconstruction of 3D Images)

  • 배진환;김성식;손정영;손광훈
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권7B호
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    • pp.975-982
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    • 2001
  • 본 논문에서는 3차원 영상 시스템에서 기준이 되는 좌우 영상이 있을 때 임의의 중간 시점 영상 합성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정 과정과, 이를 기반으로 양방향 변이 정합과정에 의해 가려진 영역을 추출하는 과정, 그리고 완성된 변이 맵을 바탕으로 중간 시점 영상을 생성하는 과정으로 구성된다. 이중 변이 추정 과정에 제안된 양방향 다이나믹 프로그래밍 기법은, 일반적인 다이나믹 프로그래밍이 가진 장점을 살리면서, 영상 특성을 고려한 코스트 값의 사용 및 양방향 코스트 행렬 생성 방법으로 발생될 수 있는 오류를 최소화함으로써 가려진 영역을 보다 정확하게 구분해 낼 수 있었다. 이후 이러한 과정에서 생성된 변이 맵에 대해 적절한 후처리 과정으로 가려진 영역을 판별하고, 이를 기반으로 한 중간 영상 생성에서 모호한 영역을 고려하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

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크기와 회전 변화를 고려한 특징 기반 고속 영상 정합 기법 (Feature-Based High Speed Image Registration With Rotation and Scale Change)

  • 배기태;김송국;이칠우
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1361-1366
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    • 2006
  • 본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.

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탐색공간의 범위축소를 위한 DPLL-DCO Controller 설계 (DPLL-DCO Controller Design for the Reduction of Searching Window)

  • 정우열;이선근
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.106-111
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    • 2000
  • 본 논문에서는 기존의 주파수 합성기 구현 방법인 DS, DDS, PLL방식을 조합시킴으로써 여러 가지 성능(전환시간, 안정성. 분해능)을 향상시킬 수 있는 주파수 합성기의 DCO 제어기를 설계하였는데, 이 DCO controller는 병렬처리 기법 및 신경망에서 사용하는 기법인 패턴매칭 기법을 사용하였다. 본 논문에서 설계된 DCO controller는 이동통신의 hand-off시와 같은 빠르고 정확한 동기를 요구하는 시스템에 유용하게 사용될 것이다.

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3차원 메쉬의 효율적인 학습을 위한 삼각형의 면적과 변화를 이용한 로컬 특징맵 (Local Feature Map Using Triangle Area and Variation for Efficient Learning of 3D Mesh)

  • 나홍은;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.573-576
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    • 2022
  • 본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

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3차원 삼각형 메쉬를 정확하고 효율적으로 학습하기 위한 CNN 아키텍처 (CNN Architecture for Accurately and Efficiently Learning a 3D Triangular Mesh)

  • 나홍은;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.369-372
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    • 2023
  • 본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

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자연 환경 비디오에서 영상 분석 기법을 이용한 혼합 현실 (Mixed Reality using Image Analysis Technique in Natural Scene Video)

  • 김형진;박종승;이만재
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.778-780
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    • 2004
  • CG 기술의 발전으로 실사 이미지 위에 3d 애니메이션을 적용하는 실감나는 영화를 많이 볼 수 있다 그러나 아직까지도 실사 이미지와 3d 애니메이션 합성은 그래픽 아티스트의 수작업이 많이 필요하다. 본 논문에서는 자연 환경을 포함하는 실사 비디오에서 영상 분석 기법을 적용한 혼합 현실 시스템을 제안한다. 비디오 프레임에서 하늘, 바다 등 일정한 칼라 패턴을 가지는 영역을 분류하고 이 영역에 대해서 그래픽 객체를 삽입한다. 시스템의 각 단계에서 사용자 인터페이스를 제공하여 필요한 입력값을 제공받는다. 본 연구에서의 기법은 간단한 그래픽 입력 과정 이외에는 대부분의 과정이 자동으로 처리되므로 혼합 현실이 방송, 영화 특수 효과 등의 작업에 편리하게 이용될 수 있다.

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색변환과 영상개선기법을 이용한 SPOT P-mode와 XS-mode 영상합성 (Merging of SPOT P-mode and XS-mode Images using Color Transformation and Image Enhancement)

  • 손덕재;이종훈
    • 한국측량학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.103-113
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    • 1991
  • SPOT 수치영상자료를 이용한 지상좌표 계산 과정에서 지상기준점 및 검사점 입럭좌표의 정확도는 계산 결과의 신빙성에 커다란 영향을 준다. CRT 모니터상에 직접 나타난 SPOT 원초 영상은 일반적으로 지상물체의 판별과 점위치 결정에 적합하지 않으므로 전체영상의 대비개선, 영상소보간, 경계선강조, 공간필터처리 등 적절한 영상처리 기병의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 대상지역의 3차원 위치 결정과 파장대특성분석에 이용되는 SPOT 위성영상의 시각분석에 필요한 수치영상처리기법의 원리를 고찰하고, 그 적용을 위한 알고리즘을 개발하여 프로그래밍 하였으며, 실제 P-mode 및 XS-mode의 SPOT 영상을 이용하여 고해상도 천연색영상인 SPOT P+XS 영상으로 합성하였다.

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