LED(Liquid Emitting Diode)프레임 장치는 한국을 대표하는 디스플레이 분야에서 큰 비중을 차지하고 있다. LED는 TV나 모니터, 노트북, 핸드폰 등 에 필수적인 부품이다. 일본이나 대만, 중국 등에서 LED에 대한 투자를 강화하면서 생산성 향상이 중요한 사항이 되고 있다. 하지만 부품의 크기가 점점 작아지면서, 사람의 눈에 의한 일관적이지 못한 검사는 신뢰성이 문제가 되어 LED 모듈 검사 분야에서 자동 검사 공정은 필수적인 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 시각 검사 공정의 결함을 검사한다. LED 프레임에 대한 검사를 신속하고 정확하게 함으로써 공정상의 효율을 높이고 검사시간을 단축하였다. 검사 시스템을 현장에 적용한 결과 빠르고 정확하게 검사가 가능함을 확인하였다.
디지털 카메라 및 카메라폰의 보급으로 언제 어디서나 디지털 사진을 찍고 즐기는 시대가 되었다. 이렇게 생활 속에서 생성되는 디지털 사진 콘텐츠의 양은 증가하고 있는데 그것을 감상하는 방법은 초기에는 휴대폰을 통해 보거나 PC를 통해 보는 것이 고작이었다. 휴대폰의 작은 화면이나 책상 앞의 PC모니터를 통해 보는 사진은 사진이라는 매체의 감상 행태와 어울리지 않았고, 그에 따라 사진감상 용도에 최적화된 디지털 액자라는 새로운 제품의 시장이 열리게 되었다. 지금까지 몇 년 간 여러 제조사에서 다양한 디지털액자 제품이 출시되고 있는데 시장에서 판매되는 대부분의 디지털액자들이 그 형태적 특성으로 인해 비슷한 인터랙션 방식을 갖고 있고, 그러한 인터랙션 방식이 사진액자라는 제품에 대해 사용자들이 갖고 있는 직관적 멘탈모델을 충족시켜주지 못하고 있다. 이에 본 연구는 사용자의 사용 행태와 제품이 놓이는 공간적 환경에 따라 한층 우수한 사용성과 감성적 만족을 제공할 수 있는 디지털액자의 인터랙션 방식을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.
H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터 량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 있다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 필요한 새로운 비트율 제어방식을 제안한다. 제안하는 비트율 제어방식은 우선 화면간 영상 변화량 따른 프레임당 목표비트량과 MAD간의 관계를 선형회귀분석기법을 이용하여 분석한 다음, 이를 기반으로 프레임 단위로 효율적인 비트율 제어 방법을 제안한다. 실험결과 화면간 움직임이 많은 영상의 경우 기존의 비트율 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 프레임 스킵 방법은 기존의 비트율 제어 방법에 비하여 제안한 방법이 평균 $1{\sim}15%$ 감소하였다.
본 논문에서는 생산 현장에서 작업자가 육안으로 하고 있는 자동차 부품 카시트 프레임의 전수(全數) 검사를 위한 머신 비전 시스템의 개발에 관한 연구를 다룬다. 이러한 제안된 머신비전 검사시스템은 생산 현장에서 날로 증가하는 품질 향상에 대한 요구와 수요를 충족시키기 위해 설계되었다. 이 컴퓨터 기반의 검사시스템은 실시간으로 제품의 다양한 결함들에 대한 품질 검사를 할 수 있도록 설계되었다. 본 연구의 검사방법에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW가 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램을 개발하였다. 개발된 검사 알고리즘은 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수있도록 프로그램이 만들어져 검증되었다. 제안된 검사시스템은 카시트 프레임 검사를 성공적으로 수행하였다.
본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.
정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따른 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 VOD, NOD, 디지털 도서관, IPTV, UCC 등 다양한 응용 분야에서 점점 확산되고 있다. 비디오 데이터는 순차적인 특성이 있으며, 시간과 공간정보가 결합한 3차원 데이터로서 계산 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 어렵다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(ATVC: Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 동영상 내용 편집 도구는 비주얼 리듬을 이용하여 비디오 데이터에서 대표 프레임을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하는 도구(Tool)이다. 비주얼 리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이터에는 태그 및 키워드 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 효율적인 브라우징을 제공할 수 있다.
Qis 이미지 스프래드쉬트(Qis Image Spreadsheet) 환경은 다차원 멀티미디어 데이터집합(multi-dimensional multimedia datasets)의 조직적인 비쥬얼라이제이션(visualization)을 수행하는데 매우 효과적이다. Qis는 실시간에 재구성 가능한 셀(cell)단위 스트래드쉬트이며 각 셀은 프레임스택 (framestack)으로 구성된다. 이러한 동적 재구성으로 인하여, Qis는 많은 양의 멀티미디어 데이터들을 집약적으로 압축하고 3차원 자료구조로 빠르게 구성할 수 있을 뿐 아니라 효과적으로 관리할 수 있다. 다차원 멀티미디어데이타 응용실험을 통해서도, Qis가 각 프레임 (frame)의 빠른 랜더링(rendering), 2D 및 3D그래픽 디스플레이, 다차원 데이터집합의 분석 등을 수행할 수 있는 상호작용이 우수한 비쥬얼 툴(interactive visual browsing tool)임을 입증하였다.
스크린 X가 프리미엄 대형 영화(Premium Large-Format, 이하PLF)의 플랫폼 중 하나이다. 스크린 X은 관람관안에 중앙 스크린과 좌우 양쪽 스크린을 연결해서 세 면 스크린을 구성한 시술이다. 이 새로운 나온 PLF 플랫폼은 관람자에게 파노라마 비주얼을 제공할 수 있다. 다만 영상 콘텐츠를 촬영했을 때 스크린 2 개 더 있기 때문에 콘텐츠 화면을 더 추가적인 제작해야 된다. 스크린 X는 제일 명확히 특징이 270도 범위로 콘텐츠를 시청할 수 있는 것이다. 시청자가 일반 영화 스크린 화면의 프레임 워크를 넘어선 경험을 갖도록 하여 시청자가 시청 경험에 대한 특정 장면을 가장 직접적으로 볼 수 있다. 그래서 스크린 X는 3D 안경을 착용하지 않아도 시청자에게 몰입 효과를 줄 수 있는 의미가 있다. 이 특징 연구 결과에 따라 스크린 X에 맞은 콘텐츠 사양 및 제작 방식을 연구하며, 시각효과를 극대화한 콘텐츠에 대한 연구를 목표로 한다. 그리고 향후 스크린 X 영상 콘텐츠 관련 연구자와 산업계 종사자들에게 향후 도움이 될 수 있는 연구 논문으로 사료 될 것을 기대한다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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