전자 토모그래피의 첫 단계인 2차원 투시영상의 획득 과정에서 발생하는 잡음 중 영상형식과 입사빔 값의 영향이 토모그램에 미치는 영향을 모델링 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 사용된 두 가지의 모델은 타원체의 흡수계수 차이가 매우 적은 원래의 3D head phantom 모델과, 흡수계수의 차이가 40% 이상인 수정된 3D head phantom 모델이다. 흡수계수의 차이가 매우 적은 모델에서 8-bit 영상형식을 사용한 토모그램 결과가 매우 큰 잡음들로 인해 심하게 왜곡되어 나타났으며, 흡수계수의 차이가 큰 모델에서는 영상 형식의 차이가 큰 영향을 주지 않았다. 비어의 법칙을 무시하고 투과빔 값을 그대로 사용한 경우는 흡수계수의 차이가 매우 적은 경우 토모그램은 심각하게 왜곡되었다. 흡수계수가 큰 경우에도 z축 방향을 따라 바깥쪽에 잡음이 심하게 나타났다. 비어의 법칙에 따라 입사빔 값을 취하더라도 잘못된 값을 넣게 되면 흡수계수의 차이가 매우 적을 경우 다소 왜곡된 토모그램을 얻었으며, 흡수계수의 차이가 큰 경우에도 심한 잡음을 유발하는 것으로 확인되었다. 따라서 구별이 힘든 내부 구조를 3차원적으로 재구성하는 토모그래피 본래의 특성을 최대한 살리기 위해서는 정화한 입사빔 값을 비어의 법칙에 따라 취하되, 가능한 한 16-bit 영상 형식으로 처리하여야 영상의 왜곡이나 작위적인 결과를 만들지 않고 토모그램의 분해능을 저하시키는 잡음도 감소시킬 수 있다.
본 연구에서는 저고도 원격탐사 기구인 Helikite를 이용하여 연안지역의 영상을 획득하였다. 그리고 획득된 영상에서 4 종류의 영역 분할 알고리즘을 이용하여 육지와 수괴의 영역을 분할해 낸 후 경계 검출법을 이용해 수륙경계선을 추출하였다. 실측데이터의 부재로 정량적인 비교는 불가능했으나, 수괴와 육지의 구분이 비교적 명확한 적외선(Infrared band) 영역의 영상을 기준으로 각 알고리즘들에 의해 추출된 수륙경계선을 비교하였다. 그 결과, 영상에서 수괴와 육지의 구분이 모호한 부분에서 각각의 알고리즘의 결과가 크게 차이가 나는 것을 발견할 수 있었다. 이는 각 알고리즘이 영역을 구분하는데 사용되는 영상의 수치값(Digital number)의 임계치를 선정하는 과정에서 생긴 차이라고 판단된다. 이와 같이 다양한 알고리즘을 통한 수륙경계선의 추출은 향후 연속 모니터링이 가능한 자동 관측시스템과 함께 활용하여 고정지역에서 얻은 수년의 장기간의 데이터를 통해 연안 지역 형태의 급격한 변화를 설명하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 복호기 설계를 위해 디블록킹 필터의 수행시간 단축과 저전력 설계를 위한 필터링 순서 및 효율적인 메모리 구조를 제안하고 5단 파이프라인으로 구성된 필터의 설계에 대해 기술한다. 디블록킹 필터는 블록 경계에서 발생하는 왜곡을 제거하여 영상의 화질을 개선시키지만 하나의 경계에 여러 번 필터링을 수행하여 많은 메모리 접근과 반복되는 연산과정이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 메모리 접근과 필터 수행 사이클을 최소화하는 새로운 필터 순서를 제안 하고 반복되는 연산의 효율적 관리를 위해 파이프라인 구조를 적용하였다. 제안하는 디블록킹 필터는 메모리 읽기, 임계값 계산, 전처리 연산, 필터 연산, 메모리 쓰기로 구성된 5단 파이프라인으로 구현되어 순차적인 필터 연산에 병렬적 처리가 가능하며 각 단계에 클록 게이팅을 적용하여 하드웨어 자원에 불필요한 전력을 감소시켰다. 또한, 적은 내부 트랜스포지션 버퍼를 사용하면서 필터링 순서를 효율적으로 개선하여 필터 수행을 위한 메모리 접근과 수행 사이클을 감소시켰다. 제안하는 디블록킹 필터의 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며 기존의 복호기에 통합하여 Modelsim 6.2g 시뮬레이터를 이용해 검증하였다. 입력으로는 표준 참조 소프트웨어 JM9.4 부호기를 통해 압축한 다양한 QCIF영상 샘플을 사용하였다. 기존 필터들과 수행 사이클을 비교한 결과, 제안하는 구조의 설계가 비교적 적은 트랜스포지션 버퍼를 사용했으며 최소 20%의 수행 사이클이 감소함을 확인하였다.
본 연구에서는 실시간 이산웨이블릿변환을 위한 컨볼루션기반 non-cascaded 구조를 구현하고자 병렬곱셈기-중간버퍼-병렬누적기의 고성능 병렬파이프라인 연산회로를 설계하였다. 이산웨이블릿변환의 컨볼루션 곱셈연산은 필터계수의 대칭성과 업/다운 샘플링이 고려된 최적화를 통해서 1/4정도로 감소시킬 수 있으며, 화상데이터와 다수 필터계수들 간의 곱셈과정을 LUT기반의 병렬계수 DA 곱셈기 구조로 구현하면 3$\sim$5배 고속연산처리가 가능하게 된다. 또한 컨볼루션의 곱셈결과를 중간버퍼에 저장하여 누적가산 과정에서 재사용하면 전체 곱셈연산량을 1/2로 감소시켜 연산전력을 절약시킬 수 있다. 중간버퍼는 화상데이터와 필터계수들의 곱셈결과값들을 컨볼루션의 누적가산 과정을 위해 정렬시켜 저장하게 되는데, 이때 병렬누적가산기의 고속 순차검색을 위해 정렬된 병렬저장이 이루어지도록 버퍼관리 구조를 설계한다. 컨볼루션의 병렬곱셈기와 병렬누적가산기는 중간버퍼를 이용한 파이프라인을 구성하게 되는데, 파이프라인 연산처리 효율을 높이기 위해 병렬곱셈기의 연산처리 성능에 맞추어 누적가산기 및 중간버퍼의 병렬화 구조가 결정된다. 설계된 고성능 이산웨이블릿변환기의 성능을 검증하기 위해서 0.18um 라이브러리를 이용한 후반부 설계를 하였으며, 90MHz에서 SVGA(800$\sim$600)영상을 30fps로 실시간 처리함을 확인하였다.
정보통신 인프라의 디지털화로 인해 홈 네트워크에 대한 개념이 적립되고 관심이 높아지는 가운데 생활의 편리화를 추구하기 위해 많은 노력들이 진행되고 있다. 또한 수년전부터 네트워크 접속 기능을 가진 정보가전기기가 등장함에 따라 지능형 홈 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다. 제안하는 모델의 유용성을 보이기 위해, 개발한 어플리케이션을 테스트하기 위한 방안으로 유비쿼터스 네트워크가 가능한 지능형 멀티미디어 서버를 구성하여 정보의 제어를 위해 에뮬레이터를 통한 테스트를 실시하였다. 실험 결과에 따르면 우리의 실생활에 있어 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 화장할 수 있다는 신뢰성을 주는데 무리가 없었다.
카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.
최근, 기상레이더는 돌발적 기상재해들을 예방하고, 기상관측의 공익을 위해 널리 이용되고 있으며 이에 따라 사용자 관점의 레이더 표출 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 레이더 관측 자료들을 멀티미디어 콘텐츠로서 재생산하는 방법과 생성된 자료를 이용해 매쉬업 서비스에 적용하는 방법을 제안하였다. 이와 함께 주요 기상현상이 발생중인 지역의 정확한 위치를 추적하기 위한 정밀 GIS 정합기술을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 방법을 통해 기상 레이더로부터 관측된 다양한 레이더 변수들을 재가공함으로써 2차원의 영상 및 벡터 그래픽 자료, 또는 3차원 볼륨 자료 등을 생성할 수 있다. 생성된 멀티미디어 형태의 레이더 자료들은 다양한 래스터 또는 벡터정밀 GIS 맵과 정합된다. 다양한 강수 시나리오에 대한 실험 결과, 제안한 방법에 의한 표출 시스템은 사용자로 하여금 정확한 레이더 차폐영역 분석, 강수이동경로 파악, 강수량 추정에 따른 홍수위험도 분석 등을 쉽고 직관적으로 이해시킬 수 있음을 확인하였다. 제안하는 정밀한 GIS 정합을 통해 재난 관리자가 레이더 관측자료를 명확히 해석하고 이를 통해 보다 효과적인 기상재해 예보가 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 경계 영역 특성에 따른 적응적 필터링을 이용한 양자화 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법에서는 블록 경계에 인접한 네 개 화소들의 통계적 특성을 이용하여 각 블록 경계 영역을 평탄 부영역(smooth sub-region)과 복잡 부영역(complex sub-region)으로 분류한 후, 인접 블록간 영역 특성을 이용하여 서로 다른 블록간 필터링을 수행한다. 먼저 인접 블록 모두 평탄 부영역인 경우에는 평탄 블록 경계 영역 중 블록화 현상이 발생하지 않은 영역도 존재하기 때문에 계산량을 줄이기 위하여 평탄 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역만을 검출하여 필터링을 수행한다. 그리고, 두 부영역이 서로 다른 부영역인 경우에 대하여서는 기존의 방법들과는 달리 실제 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상과 에지 주위에서 발생하는 링잉 현상을 동시에 제거하기 위하여 인접 블록의 영역 특성에 따라 적응적으로 일차원 필터링을 수행한다. 두 부영역이 모두 복잡 부영역일 경우에는 블록화 현상을 제거하면서 실제 에지를 보존하기 위하여 블록화 강도 및 양자화 파라미터에 따라 블록 경계 영역의 두 화소에 대하여 필터링을 수행한다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.
유방암은 최근에 빠르게 증가하고 있는 여성 암중의 하나이며 그 발명원인이 불명확하여 조기 검출만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이다. 본 논문에서는 효율적으로 미소석회질의 의심 영역을 검출할 수 있는 방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 디지털 마모램 영상에 대한 통계적 분석으로부터 일반적인 미소석회질의 특성을 분석한 후 분석된 자료를 이용하여 다단 신경망을 구성한 후 의심영역으로 간주되는 ROI를 검출한다. ROI 검출을 위하여 4단계로 구성되는 알고리즘을 제안하며 전처리 과정, 다단계 thresholding, 선형필터를 이용한 1차 미소석회질 선별작업, 다단계 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출이 포함된다. 선형필터를 이용한 1차 선별작업에서는 모든 미소석회질을 검출할 수 있었고 유방조직 제거를 통한 신경망에서의 작업처리 감소율이 86%로 나타났다. 2단 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출단계에서 첫 번째 신경망에서는 미소석회질의 형태적 특성을 기반으로 11개의 특징 값들을 정의하였으며 모든 데이터에 대한 실험 결과 평균 96.66%의 인식률을 보였다. 그리고 두 번째 신경망에서는 첫 번째 인식 결과 값과 미소석회질의 군집특성을 이용하기 위해 첫 번째 인식결과를 토대로 조사된 군집분포 여부를 특징 값으로 사용하였으며 그 결과 1차 신경망보다 높은 평균 98.26%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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