최근 디스플레이 기기의 발전과 기가 네트워크 등의 전송 대역폭 확대로 인해 대형 파노라마 영상, 4K Ultra High-Definition 방송, Ultra-Wide Viewing 영상 등 2K 이상의 초고해상도 영상의 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 초고해상도 영상은 데이터양이 매우 많기 때문에 부호화 효율이 가장 높은 High Efficiency Video Coding(HEVC) 비디오 부호화 표준을 사용하는 추세이다. HEVC는 가장 최신의 비디오 부호화 표준으로 다양한 부호화 툴을 이용하여 높은 부호화 효율을 제공하지만 복잡도 또한 이전 부호화 표준과 비교하여 매우 높다. 특히 초고해상도 영상을 HEVC 복호기로 실시간 복호화 하는 것은 매우 높은 복잡도를 요구한다. 따라서 본 논문에서는 고해상도 및 초고해상도 영상에 대한 HEVC 복호기의 복호화 속도를 개선시키고자 HEVC에서 지원하는 슬라이스(Slice)와 타일(Tile) 부호화 툴을 사용하여 각 슬라이스 혹은 타일을 동시에 처리하며 디블록킹 필터 과정에서도 소정의 블록 크기만큼 동시에 처리하는 데이터-레벨 병렬 처리 방법을 소개한다. 이는 독립 복호화가 가능한 타일, 슬라이스, 혹은 디블록킹 필터에서 동일 연산을 다중 스레드에 분배하는 방법으로 복호화 속도를 향상 시킬 수 있다. 실험에서 제안 방법이 HEVC 참조 소프트웨어 대비 4K 영상에 대해 최대 2.0배의 복호화 속도 개선을 얻을 수 있음을 보인다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화할 수 있는 근거리 초 광대역 영상 레이더의 송수신기를 설계한다. 송신기는 방위각 해상도를 향상시키기 위해 좌측과 우측으로 송신할 수 있도록 두 개의 송신기가 요구되며, 수신기의 경우는 영상을 합성하기 위하여 다채널 수신기가 요구된다. 송신기는 고 전력 증폭기와 채널 선택 스위치 및 파형 발생 모듈로 구성된다. 수신기는 16 채널 수신기, 수신 채널 변환기, 중간 주파수 하향 변환 모듈로 세분화 할 수 있다. 제안한 구조를 제작하기 전에 모델링 및 시뮬레이션 방법을 통해 여러 파라메타를 도출함으로서 가능성을 입증하였다. 그리고 제안한 송수신기를 산업용 부품을 이용하여 제작하고 성능 파라미터를 측정하여 모든 설계 요구 조건이 만족됨을 확인하였다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인체에 무해하며 고분해능의 단층영상과 저가격 및 소형으로 제작이 가능하여 전세계적으로 많은 연구가 진행중인 광영상 단층촬영기(Optical coherence tomography system : OCT)의 분해능 향상에 관한 것이다. 고분해능 단층영상을 얻기 위하여 펨토초 레이저를 이용한 OCT 시스템을 구성하였다. 펨토초레이저의 펄스폭을 측정하기 위하여 자체상관법(Autocorrelator function)를 이용하여 펄스폭을 측정하였으며, 이론식과 기준시편을 이용한 측정으로 실제 분해능을 측정하였다. 또한 SLD(superluminescent diode) 광원과의 비교분석을 통해 분해능이 약 1.5배 향상됨을 확인하였으며 단층영상 비교의 경우 보다 선명한 단층영상을 얻을 수 있을 것이다.
초광대역 임펄스를 이용한 비파괴 지중 금속 매설물 탐지용 지반 탐사 레이더(Ground penetrating image radar:GPR)를 개발하였다. 탐사 지면의 상대 유전율을 측정하였고, 최대 탐사 깊이 1m 이내의 측정이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 전체 경로 감쇄, 시스템의 크기, 해상도를 고려하여 최고 주파수 및 최저 주파수를 선택하였다. 선택된 주파수에 맞는 1 나노세컨더(ns) 이하의 상승 시간을 갖는 초광대역 임펄스를 선택하였으며, 사용한 임펄스의 주파수 범위를 고려하여 소형 평판형 초광대역 다이폴 안테나를 설계하였다. 또한, 지중으로부터 반사되는 신호를 수신하기 위해서 디지털 오실로스코프를 사용하였다. 측정은 monostatic 방식과 마이그레이션(migration) 기법을 사용하였다. 지중 매설물의 영상 처리를 위해서는 A-scan 및 B-scan 평균 제거 방식을 사용하였다. 개발된 시스템은 금속 물체와 비금속 물체가 매설된 실증 시험장에서 시험되었고, 수 센티미터 직경의 작은 지중 금속 매설물까지도 탐지할 수 있는 우수한 성능을 가짐을 보였다.
최근 UHDTV(ultra high definition television)가 가정에 보급이 많이 되고 있는 추세지만, UHD급 콘텐츠가 매우 부족한 실정이다. 따라서 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환시켜 재활용할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기술의 필요성이 커졌다. 그 중, 다층의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 제안된 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있었다. 최근에는 강화 예측법을 추가하여 복원된 고해상도 영상의 품질을 더 향상시키는 기법이 등장하였는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 제안했었던 MLLM 기법을 위한 강화 예측법 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 초해상화 기법은 기존 MLLM 기법과 딥러닝 기반 초해상화 기법보다 높은 품질의 고해상도 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학적인 해석이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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