본 논문에서는 기존에 얼굴 검출에 사용된 ICT(Improved Census Transform) 변환을 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징을 검출하는 하드웨어를 설계하였다. 파이프라인 구조를 이용하여 동작 속도를 높였고, ICT 변환, 메모리 공유, 동작 과정의 세분화를 통하여 메모리 사용량을 줄였다. 본 논문에서 사용한 알고리즘을 얼굴 검출 및 인식 분야에서 테스트용으로 주로 쓰이는 BioID 데이터베이스(database)를 이용하여 테스트한 결과 100%의 검출률을 보였고, 설계한 하드웨어의 결과도 이와 동일하였다. 또한 Synopsys사의 Design Compiler와 동부아남사의 $0.18{\mu}m$ library를 이용하여 합성한 결과 총 $376,821{\mu}m2$의 결과를 얻었고 78MHz의 동작 클럭 하에서 17.1msec의 검출 속도를 보였다. 본 논문은 소프트웨어 형태의 알고리즘을 임베디드 하드웨어로 구현함으로 인하여 실시간 처리의 가능성을 보였고, 저가격, 높은 이식성에 대한 가능성을 제시하였다.

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.

눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.

DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.

MMORPG 게임 에서는 많은 사용자들이 다수의 서버를 통해 관리 된다. 이러한 환경에서 사용자 수는 몇 명에서 몇 천명에 달할 수 있고 사용자들은 같은 가상 세계에서 서로의 정보를 주고받는 과정에서 여러 가지 문제들, 서버와의 연결 지연이나 끊김 현상 등이 발생 할 수 있다. 이러한 문제는 사용자들이 게임을 즐기는데 있어서 큰 방해가 되며 위와 같은 문제로 인한 명령어 전달이나 메시지 전달이 늦게 되면 사용자는 가상 세계에서 불이익을 받을 수 있다. 많은 정책들이 이와 같은 문제들을 해결하기 위해 자원 여유에 따른 등급에 따라 서버들에 사용자를 배분 하고 있지만 불행히도, 최적의 환경으로 사용자를 서버에 배분 하였다 하더라도 급변하는 서버와 네트워크의 상태 변화로 인해 시간이 지남에 따라 차선책이 되고 만다. 그로 인해 MMORPG 환경에서 원활한 서버 자원 관리가 힘들어 진다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 시간 기반의 균등 분할 방법(TIP)를 제안한다. TIP는 게임 유저들을 게임 서버들에 특정 시간마다 균등하게 분할하여 부하 불균형으로 인한 문제점을 해결할 것이다.

실시간 삼차원 영상은 충돌 방지를 위한 수동 시스템을 포함하는 다양한 응용 분야에 활용될 수 있으며, 기존 능동 시스템에 대한 훌륭한 대안으로서 잡음이 많은 복잡한 환경에서 외부의 영향을 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 하드웨어 자원 사용량에 주목하여 실시간 삼차원 영상을 위한 스테레오 비전 시스템의 최적화에 관한 연구를 진행하였다. SAD 알고리즘은 규칙적인 구조, 선형적인 데이터 흐름과 풍부한 병렬성을 가지므로 재구성 가능한 하드웨어에서 구현하기 위한 좋은 조건을 가지고 있다. HDL을 이용하여 SAD 정합연산기를 설계하고 하드웨어 자원 사용량과 성능을 확인하기 위해서 Xilinx를 사용하여 합성하였다. 실험을 통하여, 초당 30프레임을 실시간으로 처리할 수 있는 충분한 처리 속도를 가지고 있으며, 적은 자원은 사용하면서 높은 정합율을 보이는 SAD 정합연산기를 설계하였음을 확인하였다.

본 논문에서는 ZigBee와 SIP를 이용하여 사용자의 위치와 시간에 상관없이 사용자의 상태를 의료진과 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 실시간으로 생체 신호를 전송하고 모니터링하는 시스템을 제안하였다. 센서와 사용자 무선 단말기 사이의 데이터 전송을 구조가 간단하고 낮은 원가의 장점을 가지는 ZigBee로 구현하였으며, ZigBee를 이용한 센서 네트워크 구성 시 기존의 Ad-hoc 라우팅 프로토콜을 사용하지 않고 트리 기반의 네트워크를 구성함으로써 에너지 소모량을 감소시켰다. 또한 WLAN 기반의 사용자 무선 단말기와 모니터링 콘솔, SIP 서버, 데이터베이스 서버로 시스템을 구성하였다. 실시간 생체 신호 모니터링 시스템을 구현함으로써 U-Health 서비스가 가능하게 되고, 의료 서비스의 효율성을 향상시킨다.

무선 센서 네트워크 MAC 프로토콜에서 에너지 효율성은 가장 중요한 이슈들 중 하나이다. 프리엠블 샘플링 기법을 사용하는 비동기 방식의 무선 센서 네트워크 MAC 프로토콜은 동기를 맞추기 위한 프로토콜 절차가 없기 때문에 프로토콜을 유지하기 위하여 사용하는 에너지 소모가 적다. 그러나 프리엠블 샘플링 기법을 사용하는 노드들은 동기를 맞추지 않고 각각 다른 시간에 깨어나서 자신에게 전송되는 데이터가 있는지 확인하기 때문에, 프리엠블 오버히어링이나 데이터 오버히어링이 발생하기 쉽다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 수신노드식별자와 페이로드의 길이정보를 수납한 짧은 프리앰블을 사용함으로써 주변노드의 오버히어링을 감소시킨 B-MAC++를 제안하였다. 그리고 기존의 프리엠블 샘플링 기법을 사용하는 비동기 방식의 무선 센서 네트워크 MAC 프로토콜들과 제안한 B-MAC++를 모의실험을 통하여 에너지소모 관점에서 평가 비교분석 하였다.

대부분의 전력 관리 기법에 대한 연구는 동작 주파수나 동작 전압을 변화 시켜 시스템의 가용성을 증가시키는데 집중되었다. 이 방법은 전력소모를 줄이기 위해 구동 주파수를 수시로 변경하므로 실 시스템의 성능을 저하 시킨다. 소비 전력을 줄이기 위한 다른 방법은 구동 주파수의 개수를 제한하거나 실행 시간 동안 전체 주파수를 완만하게 관리하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 허나 기존 연구는 실시간 응용 프로그램에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 소비 전력의 손실을 줄이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 구동 주파수 레벨의 할당 방법과 주파수 평활화 기법을 이용한 전력 관리 기법을 제안한다. 이 기법은 연속적인 주파수 간격에서 알고리즘이 예측한 주파수를 양자화된 주파수로 매핑한다. 이러한 주파수 평활화 기법은 좁은 주파수 대역에서 잦은 주파수 변경으로 발생한 시스템의 오버헤드를 줄일 수 있다. 매핑된 주파수는 넓은 주파수 간격에서 주파수 불일치로 발생하는 전력소모를 줄일 수 있다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존의 CC RT-DVS 기법에 비해 최대 40%, 평균 15% 정도 소비 전력을 줄일 수 있었다.