본 논문에서는 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 위한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 본 연구팀은 일반적인 2차원 디지털 영상들과는 다른 특성을 보이는 디지털 홀로그램을 홀로그램 영역과 전역 2차원 DCT영역에서 분석하였고, 이를 기반으로 새로운 워터마킹 알고리즘을 개발하였다. 제안한 워터마킹 알고리즘을 대상으로 차세대 홀로그래픽 3DTV를 위한 디지털 홀로그램의 전송 수신 단에서 발생할 수 있는 여러 가지 공격들을 수행한 결과 비교적 우수한 특성을 보였다. 특히 전역 2차원 DCT영역에서의 워터마킹 기법이 가우시안 잡음 첨가 이외의 모든 공격에 대해 높은 워터마크 추출율을 보였다. 본 논문에서 제안한 디지털 홀로그램의 분석 방법과 결과, 그리고 디지털 워터마킹 알고리즘은 추후 관련 분야를 연구하는 연구자들에게 하나의 지표가 될 수 있으리라 생각된다.
홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.
깊이데이터는 CG 또는 실사 영상에서 획득되는데 입체 영상 분야에서 활용도가 높다. 예를 들어 2D영상의 3D화질 개선, 입체영상의 입체감 개선 등의 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 홀로그램을 생성하는 입력 데이터의 전처리과정으로 통하여 CGH 홀로그램을 개선하는 영상처리 기술을 제안한다. 입력 데이터의 전처리를 통해 생성된 홀로그램 영상의 화질 개선을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 보여준다.
KIST에서는 Pulsed Laser를 사용하여 3차원 image를 재생할 수 있는 Electro-Holographic System을 만들어 CGH이미지를 구현하였다. CGH 이미지를 구현하기 위한 SLM (Spatial Light Modulator)으로 TeO$_2$ 결정의 Shear Mode 에서 동작하는 Bragg type의 다채널 AOSLM(Acousto-optic Spatial Light Modulator)이 사용되었다. 이 Bragg type 다채널 AOSLM에서는 광원이 특정 Bragg 각도로 입사하였을 때 다른 고위 차수는 억압되고 +나 -의 첫번째 차수의 회절 빔만이 형성된다. (중략)
본연구에서는 연속적으로 세기 분포를 갖는 CGH 패턴을 두 가지 서로 다른 방법으로 이진화를 하고 그 패턴을 LCSLM(liquid crystal spatial light modulator)에 적용하여 재생 특성을 비교해 보았다. 이진화 방법으로는 에러확산 알고리즘과 직접 얀자화 방법을 사용하였다. 재생 특성 비교에 사용한 인자들은 전체 밝기 평균, 평균 제곱 에러, 그리고 회절 효율이다. 실험에 사용한 LCSLM은 256$\times$256 점들을 가지고 87% fill factor와 15$\mu$m pixel pitch를 가지는 이진의 전기적으로 어드레스되는 반사형 강유전성 액정 공간 광 변조기이다.
깊이데이터는 CG 또는 실사 영상에서 획득되는데 입체 영상 분야에서 활용도가 높다. 예를 들어 2D영상의 3D화질 개선, 입체영상의 입체감 개선 등의 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 홀로그램을 생성하는 입력 데이터의 전처리과정으로 통하여 CGH 홀로그램을 개선하는 영상처리 기술을 제안한다. 입력 데이터의 전처리를 통해 생성된 홀로그램 영상의 화질 개선을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 보여준다.
컴퓨터-생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 기법은 실사객체 혹은 가상의 객체로부터 계산에 의해 디지털 홀로그램을 생성해 낼 수 있다. 하지만 HD급 해상도의 디지털 홀로그램 한 프레임을 일반적인 PC를 이용해 계산하기 위해서는 약 10분 정도가 소요된다. 이는 실시간 홀로그래픽 비디오 서비스를 어렵게 하는 문제점 중에 하나이다. 본 논문에서는 CGH 기법의 과도한 연산량을 줄이기 위해 깊이정보(depth-map) 비디오 프레임간의 공간적인 중복성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 인접한 깊이정보 프레임간의 차이를 구해 동일한 깊이값을 갖는 좌표들의 CGH 계산을 생략하는 것이다. 제안한 방법을 적용한 결과 연산속도가 52%정도 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
Joint transform correlator(JTC)를 기반으로 이진 암호화 키를 사용하는 광 암호화 시스템을 제시하였다. 이진 암호화 키는 Pixel-oriented CGH의 설계방법을 이용하여 제작하였고, 컴퓨터 모의 실험결과를 통하여 구현된 이진 암호화 키의 독립성 및 효능을 조사하였다. CGH방법으로 구현된 이진 암호화 키의 효능을 검증하기 위하여 홀로그래픽 메모리 기반의 광 암호화 장치를 구성하여 실험을 하였으며 그 결과 높은 암호화 가능성을 나타내었다.
We propose a new development for calculating a computer-generated hologram (CGH) through the use of multiple general-purpose graphics processing units (GPGPUs). For optimization of the implementation, CGH parallelization, object point tiling, memory selection for object point, hologram tiling, CGMA (compute to global memory access) ratio by block size, and memory mapping were considered. The proposed CGH was equipped with a digital holographic video system consisting of a camera system for capturing images (object points) and CPU/GPGPU software (S/W) for various image processing activities. The proposed system can generate about 37 full HD holograms per second using about 6K object points.
Array comparative genomic hybridization (aCGH) has been used to detect chromosomal regions of amplifications or deletions, which allows identification of new cancer related genes. As aCGH, a large-scale spatial data, contains significant amount of noises in its raw data, it has been an important research issue to segment genomic DNA regions to detect its true underlying copy number aberrations (CNAs). In this study, we focus on applying a segmentation method to multiple data sets. We compare two different threshold values for analyzing aCGH data with CBS method [1]. The proposed threshold values are p-value or $Q{\pm}1.5IQR$ and $Q{\pm}1.5IQR$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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