최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 본 연구는 원격 탐사 영상 자료의 질 저하 현상을 모형화하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성을 가정하였다. 그리고 질 저하된 관측 자료로부터 원래 강도의 영상을 복원하기 위한 Point-Jacobian 반복 maximum a posteriori (MAP) 추정 법을 제안한다. 제안 연구는 이웃 창의 형태로 8 개 방향의 창으로 구성된 방사형을 사용하며 각 방향에서의 중심 화소와의 이웃 화소들 간의 Mahalanobis 제곱 거리를 경계 근접성 측정치로 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 고해상도 영상 자료에 나타날 수 있는 다양한 형태의 패턴을 사용하는 simulation 자료를 생성하여 화소 단위 분류 법을 사용하여 정량적 평가를 수행하였고 한반도 안양 북부 지역에서 관측된 1 m 급 IKONOS 자료의 무감독 분할을 통해 정성적 평가를 수행하였다. 실험 결과는 고해상도 원격 탐사 자료 분석에서 제안 영상 복원 법을 적용하면 현저히 분석의 정확성을 높이는 것을 보여 준다.
본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.
본 연구에서는 소하천변 충적층을 대상으로 9개 지하수 관측공내 유속 실험과 온도 계측을 통한 시간별, 심도별 온도 변화 추이 평가 및 지화학 분석 등을 통하여 지표수와 지하수간의 상호 작용에 대하여 분석하였다. 하천변에 근접한 2개 지하수 관측공은 타 관측공과 달려 지하수 유향이 하천에서 주변 충적층으로 향하고 있으며, 계절에 따른 온도 변화가 대기 및 하천과 유사하게 나타난다. 또한 이들 지점은 하천수의 영향을 받은 지화학 특성을 보일 뿐 아니라 계절에 따라 지화학 특성이 변화하는 등 지표수의 유입 유출이 활발한 지점에 해당한다. 본 연구에서 사용된 온도 측정 장치인 Thermochron I-button은 저비용의 소규모 장치로서 지표수와 지하수의 상호 작용 평가에 활용도가 높다.
본 논문에서는 근접한 거리의 수동 밀리미터파 이미징 시스템을 설계하고 테스트하였다. 제안한 수동 밀리미터파 이미징 시스템은 안테나와 저잡음 증폭기, 다이오드 검출기로 구성된 94GHz 밀리미터파 이미징 센서와 2축 직교 로봇, 데이터 수집장치, 이미징 프로그램으로 구성된 제어 장치로 되어있다. 금속 공구나 IC 카드, 플라스틱 등의 물체에 대해서 영상을 측정하고, 2축 직교 로봇은 래스터 스캔을 통해서 2차원 영상을 얻을 수 있다. 60초 이내로 $20{\times}20$ 픽셀의 영상을 얻어서 출력하고, 후처리를 위해서 영상을 저장한다. 측정 영상의 해상도 개선을 위해서 여러 가지 보간법을 적용하여 성능을 확인하였다.
최근 스마트폰 기기의 공급 확대로 저전력 블루투스(BLE)와 같은 무선통신과 다양한 센서 네트워크의 접근성에 의해 근접한 데이터 정보를 손쉽게 공유하는 사물인터넷(IoT)의 활용빈도가 높아지고 있다. 자동문 역시 2.5m~3m 높이에 설치된 제어부 동작 상태에 의한 고장유무와 원인을 파악하고 관리자에게 신속한 정보를 원격으로 제공하는 응용 프로그램의 개선으로서 BLE 기반의 연구가 가능하다. 현재 자동문 또한 원활한 관리환경을 위해 많은 진화를 추구하고 있는 현실이다. 제안한 시스템은 BLE 모듈를 추가 확장하여 기존 관리의 문제점으로 지적되고 있는 자동문의 정상상태 및 고장증상을 제어부를 통해서 일괄적으로 확인하는 스마트기기의 애플리케이션 구현으로 현장실험을 진행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로 이종기기 간의 데이터 신뢰도를 평가와 기존 자동문의 제어부의 통신모듈의 확장 가능성을 제공하는 기초자료가 되며, 향후 자동문의 제어부가 다 채널로 구성될 경우의 중앙관리 감시체제를 구축하는 계기가 될 것이다.
오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi 나 UPnP등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반 스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈 서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈 서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈 서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리고 의사에게 자동으로 알려주는 시스템을 구축한다.
본 연구에서는 태양광 패널 청소 로봇이 진공 패드 압력을 이용하여 경사진 패널 위를 미끄러짐 없이 효율적으로 주행하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 로봇을 경사로 패널에 고정시키기 위해 로봇 발에 부착된 고무 패드의 압력을 진공으로 만들게 된다. 구동 방식으로 Linkage 매커니즘을 적용하여 미끄러짐을 방지함과 동시에 중량을 감소하여 소모전력을 낮추는 방법을 제안하였다. 로봇의 안전한 구동을 위하여 솔레노이드 밸브, 근접 센서, 엔코더를 사용하여 로봇의 움직임을 감지하며, 주행할 때 고무 패드의 압력을 제어하여 안전한 경사로 주행을 가능하게 하였다. 로봇의 전진 동작을 위하여 다중의 솔레노이드 밸브들의 동작 시퀀스를 완성하여 양쪽 발에 부착된 6개의 진공패드가 진공 및 대기압을 정확하게 형성 할수 있도록 제어하여 이동 중 미끄러짐 없이 전진할 수 있게 하였다. 마지막으로 주행 및 회전 실험을 통해 36도의 태양광 패널에서 직진 및 회전 동작을 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi나 UPnP 등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리 고 의사에게 자동으로 알려 주는 시스템을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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