• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권10호
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• pp.22-27
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서와 연결된 카메라에서 얻어진 깊이 정보와 칼라 영상으로부터 컴퓨터형성 홀로그램을 제작하는 방법을 제안하였다. CGH 생성을 위해 컴퓨터그래픽 모델을 사용하는 기존의 홀로그래픽 디스플레이 시스템과는 달리, 카메라로 획득되는 각 물체의 칼라 정보 뿐 아니라 깊이 정보를 포함하는 카메라의 실사 영상을 사용하였다. 이 과정은 실사 물체로부터 깊이가 포함된 영상정보를 획득하는 단계와 깊이 정보로부터 추출된 3D 정보를 이용하여 CGH를 생성하는 두 가지 단계로 구성되어 있다. 또한, 홀로그래픽 디스플레이 시스템을 구성하여 제작된 CGH를 디스플레이 하였다. 실험 시스템에서는 1408X1050의 해상도와 10.4um의 픽셀 크기를 갖는 반사형 LCD 패널을 사용하여 CGH로부터 영상을 재생하였다.

• 한국광학회지
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• 제28권4호
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• pp.146-152
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• 2017

우주용 인공위성 카메라를 구성하는 반사경의 정렬은 광학계의 고분해능, 고성능을 얻기 위한 중요한 과정 중 하나이다. 반사경들의 상호정렬에는 큐브미러(cube mirror)가 대신 사용되기 때문에, 각 반사경과 해당 큐브미러 간의 상호위치관계 정보가 우선 필요하다. 따라서 우주용 카메라 반사경들의 정렬을 위해 각 반사경의 정점과 해당 큐브미러의 상대 좌표값을 정확하게 측정해야하며, 본 논문에서는 컴퓨터 제작 홀로그램(computer-generated hologram, CGH)의 정렬용 세그먼트와 광섬유를 이용하는 새로운 측정 시스템을 제안함으로써 우주용 카메라를 구성하는 반사경의 정점을 요구조건 이내로 측정할 수 있었다. 측정 시스템은 광학계 평가용 간섭계, CGH, 광섬유, 반사경으로 구성되어 있으며, 최종적으로 데오도라이트를 이용해 큐브미러를 기준으로 주 반사경의 정점에 위치한 광섬유 끝단의 3차원 상대 좌표값을 $25{\mu}m$ 이하의 정밀도로 측정할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1283-1288
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• 2009

컴퓨터 그래픽 모델로부터 3차원 정보를 쉽게 추출할 수 있기 때문에, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 모델이 디지털 홀로그래피에 사용되고 있다. 본 논문에서는 depth 카메라를 이용하여 실사로부터 3차원 정보 추출하였고 이를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. Depth 카메라에서 획득된 2차원 실사 영상 및 실물에 대한 깊이 영상은 디지털 홀로그램 생성을 위한 3차원 정보(point cloud) 추출에 사용되었다. 추출된 3차원 정보는 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘인 코히어런트 홀로그래픽 스테레오그램 방식을 사용하여 홀로그램을 생성하였고, 생성된 디지털 홀로그램은 프라넬(Fresnel) 기반 복원 알고리즘에 의해 복원하였다. 본 방법에 의해 실사에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 제시하였으며, 생성된 디지털 홀로그램으로부터 프라넬 홀로그램의 복원 영상과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제16권2호
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• pp.128-132
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• 2005

주기적인 홀로그램을 제작하기 위한 일반적인 CGH(computer generated hologram)의 설계 프로그램은 회절각 공간에서 설정한 모델 방정식을 사용하고 있다. 따라서 비교적 큰 회절각을 사용하는 경우 평면에서 관찰되는 이미지는 설계와 큰 차이가 생기게 된다. 이를 보정하기 위하여 이러한 오차의 발생원인을 회절이론 분석을 통하여 모델 방정식을 만들었으며 이를 실험을 통하여 검증하였다. 또한 회절각 기반의 기존 프로그램을 교정하지 않으면서 이러한 오차를 보정하기 위한 설계 방법을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제41권1호
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• pp.52-60
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• 2019

A fast hologram calculation approach is proposed to reduce computational load by avoiding the recalculation of redundancy information. In the proposed method, the hologram is divided into several sub-holograms that record and reconstruct different views of 3D objects. The sub-hologram is generated from its adjacent calculated sub-holograms by only adding the holograms of difference images between an adjacent pair of views. The repetitive information of two adjacent views is called angular redundancy. Therefore, avoiding the recalculation of this angular redundancy can considerably reduce the computational load. Experimental results confirm that the proposed method can reduce the computational time for the statue head, rabbits, and car to 4.73%, 6.67%, and 10.4%, respectively, for uniform intensity, and to 56.34%, 57.9%, and 66.24%, respectively, for 256 levels intensity, when compared to conventional methods.

• 한국광학회지
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• 제19권5호
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• pp.360-364
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• 2008

회절격자의 회절 효율은 회절격자의 내부에 형성되는 격자의 구조에 의해 영향을 받으며, 이러한 격자의 구조는 변조방식에 의해 결정된다. 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH) 역시 기본적으로 회절격자의 원리와 같기 때문에 CGH의 내부에 기록된 패턴은 변조 방식에 따라 달라지며 이 때문에 재생 영상의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 사실을 바탕으로 싸인파 변조 및 구형파 변조 방식에 따른 CGH를 제작하고 재생 영상의 특성을 분석하였다. 또한 각각의 변조방식에 대하여 진폭 및 위상형, 위상형 그리고 이진 위상형 CGH의 재생 능력을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.571-572
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• 2020

3D 디스플레이 산업에 있어서 홀로그램의 상용화는 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. Computer Generated Hologram(CGH)은 홀로그램 분야 중에서도 3D 물체를 생성하는데 여러 가지 강점을 가지고 있지만 큰 해상도를 가진 CGH를 생성하는데 많은 연산시간이 걸려 상업화에 걸림돌이 되고 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 오목 렌즈 함수를 이용한 초 고해상도 CGH를 생성하는 알고리즘을 이용하여 초 고해상도 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 초 고해상도 CGH를 생성하기 위하여 필요한 일반적인 방법으로 실제로 계산해야 될 CGH의 크기는 4 메가픽셀(2k X 2k) 수준의 저해상도로서, 저사양의 컴퓨터로서도 충분히 빠르고 부담 없이 계산해낼 수 있는 사이즈이다. 생성된 CGH로 Array를 형성한 후, 해당 위치에 알맞은 임의의 오목 렌즈 함수를 곱해줌으로서 임의의 크기 및 복원 거리를 가지는 초고해상도 CGH를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.3-20
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• 2023

물체의 진폭과 위상 정보가 free space에서 전달되는 과정을 디지털로 계산하여 기록한 것을 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)라고 한다. 이 CGH는 복소 홀로그램의 형태이지만, 이를 Phase-only 공간광 변조기(SLM)를 통해 디스플레이 하기 위해 위상 홀로그램의 형태로변환하게 된다. 본 논문에서는, 물체의 진폭 정보를 위상 정보에 포함시키는 과정에서 DPAC 등 subsampling이 포함된 기법을 사용한다면 위상 홀로그램의 대역폭이 커지며, 그 결과로 복소 홀로그램 복원 시에는 없던 aliasing이 발생할 수 있음을 실험적으로 밝혔다. 또한, 이렇게 aliasing에 의해 복원성능이 저하되는 거리에서도 공간 주파수 범위를 제약하는 방법을 통해 좋은 화질의 위상 홀로그램 생성이 가능함을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.706-717
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• 2015

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer-generated hologram) 기법은 일반적인 범용 컴퓨터(PC: personal computer)에서도 홀로그램을 쉽게 생성해주는 기술이다. CGH 알고리즘의 연산량은 생성하려는 홀로그램의 해상도 크기와 3D (three-dimensional) 물체의 광원 개수에 따라 결정되기 때문에, 초다광원 물체나 초고해상도 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 연산이 요구된다. 따라서 CGH 기법을 실용적으로 사용하기 위해서는 CGH 연산량을 줄이거나, 하드웨어의 연산 속도를 높이는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 병렬 분산 컴퓨팅을 이용하여 초다광원 3차원 물체의 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법들은 주로 단일 PC를 이용하여 고속으로 CGH를 연산하는 방법을 사용했기 때문에 연산 능력을 증가시키는데 한계가 있었던 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 서버 PC가 일반적인 GPU가 장착되어 있는 다수의 클라이언트 PC들의 연산 능력을 효율적으로 사용하여 초다광원 물체에 대해 고속으로 CGH를 연산할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 사용하면 157,771개의 광원을 갖는 초다광원 3차원 물체에 대해 1,5361,536 해상도를 갖는 홀로그램을 약 121ms로 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 클라이언트 PC의 수를 증가시킬수록 디지털 홀로그램을 생성하는 시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1296-1302
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• 2009

본 논문에서는 MCTF와 표준 비디오 압축 도구를 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 홀로그램은 객체 영상과 깊이 정보를 바탕으로 하여 컴퓨터 생성 알고리즘으로부터 생성되었다. 제안한 알고리즘은 홀로그램을 분리하는 국부화 과정, $64\times64$ 크기의 세그먼트를 나누는 과정, 상관성을 유도하기 위한 DCT 과정, MCTF 과정, 압축을 위해 비디오 시퀀스를 만드는 과정, 그리고 H.264/AVC를 이용하여 압축하는 과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 이전의 연구와 비교할 때 복원된 객체에 대해서 10%만큼 압축 효율이 향상되었다.