본 논문은 L1-노름 기반 이산 극좌표계에서 수행되는 방사형 영상 처리 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, L2-노름에 기반한 극좌표는 이산 시스템에서는 존재할 수 없다는 문제를 다루고, 이를 바탕으로 카르테시안 좌표를 L1-노름 기반 이산 극좌표로 변환하는 방법을 개발한다. 제안된 방법은 카르테시안 좌표계에서 발생하는 방향성 분산을 크게 감소시키며, 국소 영상 신호 흐름의 방향을 따라 방사형 방향 이미지를 처리한다. 제안된 방법의 활용성을 검증하기 위해, 질량(mass)형 유방암 영상의 안정화와 생체 물체와 같은 극도로 변형 가능한 물체의 분할에 적용하였다. 모든 경우에서 제안된 방법은 카르테시안 좌표계에서의 처리에 비해 더 우수한 결과를 산출하였다. 제안된 방법은 생체 세포 및 연기 영상과 같은 확산 및 변형 영상의 처리 또는 분석에 유용하다.

이 논문은 영상 장면과 무관하게 정확하게 작동하는 단일 이미지 기반의 안개(霧) 영역 검출 및 안개 정도 추정 방법을 개발한다. 우리는 RGB 색 공간에서의 안개 이미지 픽셀 분포를 분석하여 인간이 안개 정도를 어떻게 인지하는지 이해하고, 비전 트랜스포머(vision transformer)가 생성한 안개 주의(attention) 맵으로부터 안개 정도 특징을 추출한다. 안개 특징 벡터를 안개 정도에 대응시키는 패턴은 10,000장의 합성 및 자연 안개 이미지를 통해 학습한 일반화 회귀 신경망(generalized regression neural network)으로 근사하였다. 제안 방법은 실제 실내 스모그 이미지에 대해 평가되었다. 제안 방법은 영상 장면에 무관하게 안개 정도를 충분히 정확하게 추정하여, 실용적 시스템에 활용할 수 있다.

우리는 인간의 지각에 지향된 처리 방법을 제안하며, 이는 인간의 지각 기반 비디오 코딩에 손쉽게 적용될 수 있다. 기존 방법들이 지각적 중복의 제거에 초점을 맞추는 반면, 제안하는 방법은 관심영역(region of interest)에서의 영상 품질을 향상시키는 동시에 지각되지 않는 신호를 억제하여 덜 흥미로운 영역에서의 지각적 중복을 감소시키고, 모션 블러 영역에서 불쾌한 잡음 패턴을 완화하는 것을 목표로 한다. 제안된 체계를 구현하기 위해, 우리는 DCT 영역 영상 향상 필터, DCT 영역 just noticeable difference (JND) 기반 가우시안 필터, 그리고 DCT 영역 모션 블러 스무딩 필터를 제안한다. 향상 필터는 제안된 신호 방향 적응형 멀티밴드 에너지 스케일링을 기반으로 하며, 링잉 및 블로킹 아티팩트를 유발하지 않으면서 국소 영상 신호를 향상시킨다. JND 기반 가우시안 필터는 눈의 초점 지점으로부터의 거리 등에 부분적으로 의존하는 추정 JND 값을 사용하여 지각적 중복을 감소시킨다. 모션 블러로 인한 영상 신호는 DCT 영역 가우시안 필터에 의해 스무딩된다. 제안 방법의 유효성을 입증하기 위해, 인코딩 이전의 비디오 시퀀스에 이를 적용한다. 실험 결과는 제안 방법이 다양한 시퀀스 및 다양한 대역폭에서 일관되게 지각적 비디오 품질을 향상시킴을 검증한다.

본 논문은 이미지를 더 선명하고 더 해상도 높게 지각되도록 하는 상세 영상 신호 향상(detail image signal enhancement) 기법을 개발하며, 이는 고해상도 디스플레이에 더 효과적이다. 국소 변이 신호 향상(local variant signal enhancement)은 이미지를 더 생생하게 만들며, 국소 변이 신호에 조화롭게 내재된 더 현저한(further revealed) 과립(granular) 신호는 이미지를 더 해상도 높게 만든다는 점을 관찰하였다. 이러한 관찰에 기초하여, 본 연구에서는 인간의 시각 지각에 부합하도록 주파수 에너지를 스케일링함으로써 국소 변이 신호를 강조할 뿐만 아니라, alpha-rooting이 향상된 주파수 성분을 과립 신호에 내장(embedding)하여 과립 신호를 강화하는 방법을 개발한다. 제안된 에너지 스케일링 방법은 질감(texture) 이미지에서 상세(detail) 신호를 강조하는 반면, 단순(plain) 이미지에서는 잡음 신호를 거의 증폭하지 않는다. 또한 국소 링잉(local ringing) 인공물(artifact)을 피하기 위해, 제안된 방법은 향상 방향을 기저의 영상 신호 방향과 평행하도록 조정한다. 주관적 및 객관적 품질 평가를 통해, 개발된 방법이 이미지를 더 선명하고 높은 수준으로 해상도 높게 지각되도록 함이 검증되었다.

본 논문은 L1-노름 기반 이산 극좌표계에서 수행되는 방사형 영상 처리 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, L2-노름에 기반한 극좌표는 이산 시스템에서는 존재할 수 없다는 문제를 다루고, 이를 바탕으로 카르테시안 좌표를 L1-노름 기반 이산 극좌표로 변환하는 방법을 개발한다. 제안된 방법은 카르테시안 좌표계에서 발생하는 방향성 분산을 크게 감소시키며, 국소 영상 신호 흐름의 방향을 따라 방사형 방향 이미지를 처리한다. 제안된 방법의 활용성을 검증하기 위해, 질량(mass)형 유방암 영상의 안정화와 생체 물체와 같은 극도로 변형 가능한 물체의 분할에 적용하였다. 모든 경우에서 제안된 방법은 카르테시안 좌표계에서의 처리에 비해 더 우수한 결과를 산출하였다. 제안된 방법은 생체 세포 및 연기 영상과 같은 확산 및 변형 영상의 처리 또는 분석에 유용하다.

이 논문은 영상 장면과 무관하게 정확하게 작동하는 단일 이미지 기반의 안개(霧) 영역 검출 및 안개 정도 추정 방법을 개발한다. 우리는 RGB 색 공간에서의 안개 이미지 픽셀 분포를 분석하여 인간이 안개 정도를 어떻게 인지하는지 이해하고, 비전 트랜스포머(vision transformer)가 생성한 안개 주의(attention) 맵으로부터 안개 정도 특징을 추출한다. 안개 특징 벡터를 안개 정도에 대응시키는 패턴은 10,000장의 합성 및 자연 안개 이미지를 통해 학습한 일반화 회귀 신경망(generalized regression neural network)으로 근사하였다. 제안 방법은 실제 실내 스모그 이미지에 대해 평가되었다. 제안 방법은 영상 장면에 무관하게 안개 정도를 충분히 정확하게 추정하여, 실용적 시스템에 활용할 수 있다.

우리는 인간의 지각에 지향된 처리 방법을 제안하며, 이는 인간의 지각 기반 비디오 코딩에 손쉽게 적용될 수 있다. 기존 방법들이 지각적 중복의 제거에 초점을 맞추는 반면, 제안하는 방법은 관심영역(region of interest)에서의 영상 품질을 향상시키는 동시에 지각되지 않는 신호를 억제하여 덜 흥미로운 영역에서의 지각적 중복을 감소시키고, 모션 블러 영역에서 불쾌한 잡음 패턴을 완화하는 것을 목표로 한다. 제안된 체계를 구현하기 위해, 우리는 DCT 영역 영상 향상 필터, DCT 영역 just noticeable difference (JND) 기반 가우시안 필터, 그리고 DCT 영역 모션 블러 스무딩 필터를 제안한다. 향상 필터는 제안된 신호 방향 적응형 멀티밴드 에너지 스케일링을 기반으로 하며, 링잉 및 블로킹 아티팩트를 유발하지 않으면서 국소 영상 신호를 향상시킨다. JND 기반 가우시안 필터는 눈의 초점 지점으로부터의 거리 등에 부분적으로 의존하는 추정 JND 값을 사용하여 지각적 중복을 감소시킨다. 모션 블러로 인한 영상 신호는 DCT 영역 가우시안 필터에 의해 스무딩된다. 제안 방법의 유효성을 입증하기 위해, 인코딩 이전의 비디오 시퀀스에 이를 적용한다. 실험 결과는 제안 방법이 다양한 시퀀스 및 다양한 대역폭에서 일관되게 지각적 비디오 품질을 향상시킴을 검증한다.

본 논문은 이미지를 더 선명하고 더 해상도 높게 지각되도록 하는 상세 영상 신호 향상(detail image signal enhancement) 기법을 개발하며, 이는 고해상도 디스플레이에 더 효과적이다. 국소 변이 신호 향상(local variant signal enhancement)은 이미지를 더 생생하게 만들며, 국소 변이 신호에 조화롭게 내재된 더 현저한(further revealed) 과립(granular) 신호는 이미지를 더 해상도 높게 만든다는 점을 관찰하였다. 이러한 관찰에 기초하여, 본 연구에서는 인간의 시각 지각에 부합하도록 주파수 에너지를 스케일링함으로써 국소 변이 신호를 강조할 뿐만 아니라, alpha-rooting이 향상된 주파수 성분을 과립 신호에 내장(embedding)하여 과립 신호를 강화하는 방법을 개발한다. 제안된 에너지 스케일링 방법은 질감(texture) 이미지에서 상세(detail) 신호를 강조하는 반면, 단순(plain) 이미지에서는 잡음 신호를 거의 증폭하지 않는다. 또한 국소 링잉(local ringing) 인공물(artifact)을 피하기 위해, 제안된 방법은 향상 방향을 기저의 영상 신호 방향과 평행하도록 조정한다. 주관적 및 객관적 품질 평가를 통해, 개발된 방법이 이미지를 더 선명하고 높은 수준으로 해상도 높게 지각되도록 함이 검증되었다.

이 논문은 이미지를 더 선명하고 더 해상력 있게 인지되도록 하여 고해상도 디스플레이에서 더 효과적이 되게 하는 상세 이미지 신호 향상 기법을 개발한다. 우리는 국소 변형(signal variant) 신호 향상이 이미지를 더 생생하게 만들며, 국소 변형 신호에 조화롭게 내재된 더 드러난 입자(granular) 신호들이 이미지를 더 해상력 있게 만든다는 점을 관찰하였다. 이러한 관찰에 기반하여, 인간의 시각 지각에 따라 주파수 에너지를 스케일링함으로써 국소 변형 신호를 강조할 뿐만 아니라, 알파-루팅(alpha-rooting) 향상 주파수 성분을 내재시켜 입자 신호를 강화하는 방법을 개발한다. 제안된 에너지 스케일링 방법은 질감(texture) 이미지에서 상세 신호를 강조하면서도, 평면(plain) 이미지에서는 노이즈 신호를 거의 증폭하지 않는다. 또한 국소 링잉(local ringing) 인공물을 피하기 위해, 제안된 방법은 향상 방향을 기반이 되는 이미지 신호 방향과 평행하도록 조정한다. 주관적 및 객관적 화질 평가를 통해, 개발된 방법이 이미지를 더 선명하고 매우 해상력 있게 인지되도록 함이 검증되었다.

본 논문은 길게 늘어진 물체가 밀집된 환경에서 실제 산업 현장에서 높은 성공률을 달성하는 그립 자세(grasp pose) 탐지 방법을 개발한다. 기존의 Vision Transformer(ViT) 기반 방법들은 전체적인 물체 배치를 포괄적으로 인코딩하는 융합(fused) 특성 맵을 포착하지만, 공간적 세부 정보의 감소를 흔히 겪는다. 따라서 이러한 방법들은 충돌을 효율적으로 회피할 수 있는 그립 자세를 예측하더라도, 그 자세의 위치를 충분히 정밀하게 특정하지 못한다. 이러한 관찰에 동기를 받아, 본 연구는 Oriented Region-based Vision Transformer(OR-ViT)를 제안한다. OR-ViT는 ViT 백본의 가장 얕은 층에서 직접 세밀한(fine-grained) 특성 맵을 추출함으로써 핵심적인 공간 정보를 보존하고, 또한 융합 특성 맵을 포착함으로써 전역적 물체 배치를 이해한다. OR-ViT는 세밀한 특성 맵으로부터 정밀한 그립 자세 위치를 디코딩하고, 그 정보를 융합 맵에서의 전역적 물체 배치에 대한 이해에 통합한다. 이와 같은 방식으로 OR-ViT는 충돌 확률을 낮추면서도 정확한 그립 자세 위치를 예측할 수 있다.

본 연구는 2019년 지역사회건강조사 자료를 분석하여 식품안보(식량안정성)에 따른 1인가구 노인의 건강수준 및 삶의 만족도를 비교·분석하고자 하였다. 최종 연구대상자는 65세 이상 1인 노인 15,606명이었다. 연구대상자는 식품안보에 대한 응답을 기준으로 세 군(식품안정-다양섭취, 식품안정-비다양섭취, 식품불안정)으로 분류하였다. 연구 결과, 1인가구 노인에서 식품불안정 집단의 비율은 남성 7.4%, 여성 10.6%였으며, 여성 노인에서 약간 더 높은 비율을 보였다. 80세 초과의 남녀 노인, 교육수준이 낮은 경우, 그리고 기초생활보장 수급자는 식품안정-비다양섭취 및 식품불안정 집단에서 유의하게 더 높은 비율을 보였다. 남성 노인의 경우 식품불안정 집단에서 주관적 건강상태와 구강건강 수준이 유의한 차이를 보였고, 여성 노인의 경우 스트레스 수준에서도 유의한 차이가 나타났다. 삶의 만족도 점수는 전반적으로 남성보다 여성이 낮았으며, 남녀 모두에서 식품안보에 따른 유의한 차이가 확인되었다. 1인가구 노인의 삶의 만족도에 유의하게 영향을 미치는 공통 요인으로는 남녀 모두에서 식품안보, 주관적 건강상태, 생활환경 만족도가 포함되었으며, 이 중 식품안보가 가장 영향력이 큰 요인으로 나타났다. 본 연구는 1인가구 노인의 삶의 만족도와 식품안보를 향상시키기 위해 식이 프로그램과 같은 다양한 사회활동 프로그램의 개발 시 이러한 유의 요인들을 반영할 필요가 있음을 시사한다.

우리는 인간이 인지하는 시각적 품질을 향상시킬 뿐 아니라 영상 신호 처리 과정에서 본질적으로 발생하는 인공물을 극복하는 DCT(이산 코사인 변환) 영역 기반 영상 향상 방법을 개발하였다. 인간의 시각 인지 모델을 활용하여 DCT 영역에서 인지 대비(perceived contrast) 측정치를 개발하였다. 해당 측정치를 바탕으로, 노이즈를 증폭시키지 않으면서도 영상이 생생하고 세밀하게 보이도록 하는 필터를 설계하였다. 또한 영상 신호 처리 중 발생하는 블로킹(blocking) 및 링잉(ringing) 인공물이 어떻게 나타나는지 조사한 후, 이러한 인공물을 회피하는 스케일링(scaling) 필터를 고안하였다. 객관적 및 주관적 평가 결과는 제안된 방법이 일관되게 경쟁력 있는 성능을 산출함을 검증하였다.