• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.90-102
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• 2011

현재 위성방송을 통해 신호를 전송 또는 재전송하는 무선통신서비스를 이용하는 시청자 층은 다양하다. 하지만 방송국은 H.264표준으로 압축된 동영상들을 위성통신을 통하여 전송하기 때문에 H.264표준 디바이스를 갖추지 않는 선박은 실시간으로 데이터를 전송받지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 MPEG-2 표준 디바이스를 사용하고 있는 선박을 위하여 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 H.264 표준의 매크로블록모드의 특성을 분석하여 H.264 to MPEG-2 transcoding의 계산시간 및 화질을 개선한다. 첫째 H.264와 MPEG-2표준의 INTRA 모드 방법이 상이하므로 새로운 방법을 제안한다. 둘째 매크로블록모드가 INTER 모드인 경우에는 H.264표준의 가변블록 안에 존재하는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 새로운 예측움직임벡터 (PMV: predictor motion vector)를 제안한다. 이때 최종움직임벡터는 예측움직임벡터를 그대로 사용하거나, H.264표준의 매크로블록내에 존재하는 가변블록들의 움직임벡터들과 MPEG-2부호기(baseline)의 움직임벡터의 일치율을 비교하여 최종적으로 움직임벡터를 예측할 범위(window size)를 결정한다. 실험결과, 제안한 트랜스코딩방법의 PSNR은 MPEG-2 FSBMA와 거의 일치하고, 트랜스코딩에 필요한 계산시간은 평균적으로 각각 70% 또는 67% 감소하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권1호
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• pp.7-13
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• 2008

본 논문에서는 PMOLED(passive matrix organic light emitting diodes) 데이터 구동회로의 전류 편차를 보상하는 새로운 구조의 회로를 제안한다. 일반적인 PMOLED 데이터 구동 회로의 경우 MOS(metal oxide semiconductor) 공정 변화에 의해서 발생하는 데이터 구동 회로 출력단의 전류 편차는 보상 할 수 없으나, 제안된 데이터 구동회로는 출력단의 전류 편차를 보상하여 균일한 값의 전류를 OLED 패널(panel)에 인가 할 수 있다. 제안하는 회로는 종래의 데이터 출력 회로에 스위칭 트랜지스터를 추가하여 데이터 출력 전류용 회로를 공통 연결선에 연결함으로써 공정 변화에 의한 출력 전류의 편차를 최소화 할 수 있다. 제안한 회로는 $128(RGB){\times}128$의 해상도를 지원하는 PMOLED 패널을 기준으로 설계 하였고, 구동 회로 개발에 이용된 공정은 0.35um이다. 실험 결과 제안한 데이터 구동회로의 출력 전류는 1%대의 오차를 갖는 반면, 종래의 데이터 구동회로의 경우 출력 전류는 9% 대로 심한 변화를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 PMOLED 데이터 구동회로를 이용할 경우 고화질의 OLED 디스플레이 구현이 가능하여 고 품위의 디스플레이 특성을 요구하는 휴대용 디스플레이 기기에 적용 할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.411-419
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• 2004

MRI 스캔 중 촬상 대상물체의 화상평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일한 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면 내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해서 열화된 MRI 신호들 사이에 위상 차가 존재함을 나타냈다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동파라메타를 예측하기 위해 촬상 대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고 촬상대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기 위한 평가 함수가 정의된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션 및 실제화상의 평행이동과 회전운동에 적용한 결과 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.589-594
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• 2017

본 연구의 목적은 뇌 컴퓨터단층검사 시 양자잡음제거(Quantum Denoising System; QDS) 알고리즘을 적용한 영상 분석을 통해 화질 향상 효과를 알아보고자 한다. 2017년 7월부터 2017년 10월까지 경북 소재 G 영상의학과에 뇌 컴퓨터단층검사를 위해 내원한 45명의 성인을 대상으로 동의하에 후향적 연구를 하였고, 뇌 컴퓨터단층검사 시 QDS(-)를 적용하지 않은 그룹(A Group)과 QDS(+)를 적용한 그룹(B Group)으로 나누어 검사하였다. 다음과 같은 결론을 얻었다. 노이즈값은 Pons부분과 Vermis부분 모두 QDS(+)를 적용한 B그룹에서 통계적으로 유의하게 낮았다(A Group; Pons $6.92{\pm}0.98HU$, Vermis 6.72, B Group; Pons $5.41{\pm}1.05HU$, Vermis $5.28{\pm}0.73HU$ : p<0.05). SNR값은 Pons부분과 Vermis 부분 모두 QDS(+)를 적용한 B그룹에서 통계적으로 유의하게 높았다(A Group; Pons $5.21{\pm}1.28$, Vermis $6.23{\pm}1.49$, B Group; Pons $7.28{\pm}2.56$, Vermis $8.63{\pm}3.04$ : p<0.05). 결론적으로 뇌 컴퓨터단층검사 시 양자잡음제거 알고리즘을 적용한다면 영상의 노이즈 감소 및 신호 대 잡음비(SNR), 대조도 대 잡음비(CNR)를 좀 더 개선시켜 진단에 적절한 영상을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-24
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• 2024

본 논문에서는 4중 암호화 기법을 사용하여 영상 픽셀에 기밀 데이터를 은닉하는 보안이 강력한 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상의 윤곽선이 존재하는 경계면과 픽셀값의 변화가 거의 없는 평탄면을 조사한다. 영상의 경계면에서는 경계면의 특성을 보존하기 위해 경계면에 위치하는 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)에 다중으로 암호화된 기밀 데이터 1비트를 또다시 공간적으로 암호화하여 기밀 데이터를 은닉한다. 영상의 경계면이 아니고 픽셀값의 변화가 적은 평탄면에 존재하는 픽셀들에서는 다중으로 암호화된 기밀 데이터 2비트를 위치기반 암호화 기법과 공간적 암호화 기법을 사용하여 픽셀의 하위 2비트에 은닉한다. 제안 기법을 적용하여 기밀 데이터를 은닉하는 경우 스테고 이미지의 화질이 최대 49.64dB이고, 기존 LSB 방식에 비해 은닉되는 기밀 데이터의 양이 최대 92.2% 증가하고, 암호화키가 없으면 스테고 이미지에 은닉된 암호화된 기밀 데이터를 추출할 수 없으며 추출한다 해도 해독할 수 없어 스테고 이미지에 은닉된 기밀 데이터의 보안은 매우 강력하게 유지된다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉 기법이 사용되지 않아도 되는 웹툰과 같은 일반적인 상업적 이미지에 저작권 정보를 숨기는 데 효과적으로 사용될 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제10권2호
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• pp.108-116
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• 2006

목적 : 3.0 Tesla 고 자장에서 고 해상도 나선주사영상을 수행하였다. 나선주사영상은 초고속 영상기법의 하나로서, Echo Planar Imaging(EPI)에 비하여 eddy current 가 작게 발생하고, 경사자계 파형의 기울기가 완만하여 상대적으로 낮은 slew rate 를 가진 경사자계시스템으로 구현이 가능한 장점이 있다. 또한 고 자장 영상에서 고속스핀에코(Fast Spin Echo: FSE) 등의 rf 에코 기반의 고속영상방법에서 심각하게 대두되는 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않는 장점이 있어 고 자장에서의 초고속영상방법으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3.0 Tesla 에서 나선주사방식으로 고 해상도 영상을 얻어 고 자장 MRI에서 나선주사영상기법의 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 다양한 해상도의 나선주사영상 방법을 개발하였다. 고차(higher-order) shimming 을 통하여 영상의 화질을 개선하였고, 해상도에 맞게 interleaves 수를 조절하였다. 스핀에코 와 gradient에코 기반 나선주사영상방법을 구현하였고, 에코 time 과 repetition time, rf 회전 각도를 조절하여 영상의 대조도(contrast)와 신호대잡음비를 조절하였다. 결과 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 나선 주사 방법을 이용하여 다양한 해상도의 영상을 얻었다. 고 자장에서 주 자장의 불균일도(inhomogeneity) 의 절대 크기가 커지기 때문에 이를 줄이기 위한 shimming 이 더욱 중요해진다. 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구하여 spherical harmonics 분석으로 고차 shimming을 하였다. 팬텀과 in-vivo 두부 영상에서 single shot 나선주사 영상으로 $100{\times}100$ 정도의 영상과 6-12 정도의 interleaves 를 적용하여 $256{\times}256$ 의 고 해상도 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 신호대잡음비의 향상과 스펙트럼의 분리, 뇌기능영상에서 BOLD 효과 향상 등으로 고자장 영상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.