• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2010년도 춘계학술 발표회
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• pp.162-162
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• 2010

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.341-342
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• 2007

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.243-243
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• 2017

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.120-127
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• 2010

본 논문은 높은 품질 SR 이미지를 획득하기 위해 국소 그라디언트를 기반으로 적응형 보간법을 이용하는 SR 방법을 제공한다. 이 방법에서, 내삽 화소와 인접하는 유효한 화소 사이에 거리는 국소 그라디언트 특징을 이용하여 고려되며, 보간 계수는 LR 이미지의 국소 그라디언트를 고려한다. 픽셀의 국소 그라디언트는 더 작을수록, 그리고 메디안 필터는 보간된 HR 이미지의 블러링과 노이즈를 감소시키기 위해 적용된다. 실험 결과는 특히 이미지의 에지 부분에서, 다른 방법과 비교하여 제안된 방법의 유효성을 보여준다.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.34-39
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• 2007

Super-REsolution Near-field Structure (Super-RENS) 재생 현상을 모델링하고 재생 신호를 계산하여 실험 결과와 비교하였다. 약 2mW 내외의 높은 광 파워로 집광된 Spot 은 디스크 내의 상변화 물질인 GST 를 용융시키므로 집광 Spot 내에는 용융 영역과 비 용융 영역이 공존하게 되고 연속적 또는 불연속적인 경계를 이루게 된다. 이러한 열 효과로부터 기인하는 집광 Spot 내에서의 물질의 광학적 특성 변화와 변화 정도의 차이를 가정하였고 변화된 광학적 특성은 집광된 Spot 의 유효 크기를 줄어들게 함으로써 회절한계 이하의 정보를 재생 가능하게 한다. 계산은 FDTD 방법과 Scalar 방법을 병행하였다. FDTD 방법으로는 위와 같은 집광 Spot 내의 물질 굴절률 (n,k) 변화로부터 회절한계 이하의 정보가 재생 가능함과 CNR 문턱 현상을 확인하였고, Scalar 방법으로는 물질 굴절률을 직접 다루지 않고 굴절률 변화로부터 기인하는 광의 Amplitude 와 Phase 변화로부터 회절한계 이하의 정보가 재생 가능함을 확인하였다. 이 때 광의 Amplitude 와 Phase 변화를 모델링하기 위하여 지름, 위치, 반사율 변화량, 위상 변화량의 네가지 변수로 정의되는 광 마스크를 도입하였다. Scalar 방법을 이용하여 재생 RF 신호 등 다양한 Super-RENS 디스크의 신호를 계산 활용 할 수 있고 다음의 두가지 광학계에 대하여 계산과 실험으로 얻은 채널 특성 및 RF 신호를 비교하여 각각 오차평균 4.2%, 4.7%로 일치함을 확인하였다. 파장 659nm, NA=0.6, Min Pit Length=173nm ROM 디스크 System, 파장 405nm, NA=0.85 Min Mark Length=75nm WORM 디스크 System.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.203-203
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• 2023

총일차생산량(GPP, Gross Primary Productivity)은 생태계의 유기물 생산량을 나타내는 지표로써 생태계 생산성과 안정성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 알려져 있다. GPP를 산출하는 대표적인 방법에는 다중 센서를 탑재한 원격 탐사 자료를 활용하는 방법과 플럭스타워를 통해 관측한 에디공분산을 분석하는 방법이 있다. 본 연구에서는 Landsat과 MODIS와 같이 시공간 해상도가 다른 원격 탐사 자료들을 기반으로 초고해상도 GPP 자료를 산출하기 위한 공간자료 융합 연구를 수행하였다. 이를 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 머신러닝 알고리즘을 활용하였으며 최종적으로 산정된 GPP 정보는 설마천과 청미천 등에 설치된 플럭스타워로부터 획득한 자료와의 비교·검증을 통해 평가되었다. 본 연구의 성과는 향후 증발산 자료, 생태계 호흡량 자료 등과의 조합을 통해 얻을 수 있는 물이용효율(WUE, Water Use Efficiency), 탄소이용효율(CUE, Carbon Uptake Efficiency)과 같은 지표 산정 시 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2004년도 제15회 정기총회 및 동계학술발표회
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• pp.248-251
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• 2004

근접장 초해상 기술 중 대표적인 Super-RENS (Super Resolution Near Field Structure) 기술을 이용하여 25GB 용량의 BD(Blu-ray Disc) 다음 세대로 예상되는 100 ${\sim}$ 200 GB 용량의 Media 및 기록 재생 기기를 개발하고자 한다. 현재까지 이 기술의 어려움이었던 Stability 특성은 10만회 재생 내구성을 확인하엿고 CNR (신호 대 잡음 비) 특성은 50 nm 미세 마크에 대하여 40 dB의 특성을 확보 하였다. 이 특성은 대략 75 GB에 대응하는 것으로 BD System을 그대로 사용하면서 달성한 세계 최고의 기록 밀도로 평가된다. 향후 과제는 Jitter. Error Rate등 실제 신호 특성의 확보로서, 이의 확보를 통하여 기술의 상품화 가능성이 확인될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.178-185
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• 2021

Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.455-462
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• 2006

본 논문에서는 저가의 보급형 프로젝터를 사용하고 Programmable GPU 기법중 Pixel Shader 기술을 이용하여 에지블렌딩을 수행하였으며, $7{\times}4$ 개의 프로젝터로 구성된 $6592{\times}2784$ 픽셀의 초고해상도를 가지는 $5.6m{\times}2.4m$ 의 대형 타일드 디스플레이를 구축해 보았다. 또한 타일드 디스플레이용 응용프로그램으로서 타일드 디스플레이 시스템을 마치 하나의 컴퓨터처럼 작동시킬 수 있는 타일드 디스플레이 관리 프로그램을 개발했으며, 이 프로그램은 컴퓨터와 프로젝터 제어, 응용프로그램 실행 및 종료를 담당한다. 그 외에도 일반 컴퓨터에서는 실행이 불가능한 초고해상도의 이미지 및 동영상까지도 볼 수 있는 이미지 뷰어와 동영상 플레이어를 개발하였다. 또한 100 만 폴리곤 이상의 3D 모델을 실시간으로 인터렉션 할 수 있는 3D 뷰어 등을 개발 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.190-191
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• 2017

본 논문에서는 딥 콘볼루션 신경망 구조를 사용하여 학습된 초해상화 알고리즘을 GPU 프로그래밍을 통해 실시간 동작이 가능하도록 하는 방법을 제시하였다. 딥 러닝이 많이 대중화 되면서 많은 영상처리 알고리즘이 딥러닝을 기반으로 연구가 되었다. 하지만 계산 량이 많이 필요로 하는 딥 러닝 기반 알고리즘은 UHD 이상의 고해상도 영상처리에는 실시간 처리가 어려웠다. 이런 문제를 해결하기 위해서 고속 병렬 처리가 가능한 GPU 를 사용해서 2K 입력영상을 4K 출력 영상으로 확대하는 딥 초해상화 알고리즘을 30 fps 이상의 처리 속도로 동작이 가능하도록 구현을 하였다.