본 논문에서는, H.264/AVC의 블록현상 제거필터의 병렬 하드웨어 구조를 제안한다. 블록현상 제거필터는 H.264/AVC에 있어서 고화질을 보장해주고 있지만, 높은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 환경에서는 하드웨어 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 실시간 영상 처리를 위해 2개의 1-D 필터를 적용하고, Dual-port SRAM을 사용한 병렬 하드웨어 구조를 적용하였다. 구현된 하드웨어 구조는 Verilog-HDL로 나타내고 Synopsys Design Compiler와 Hynix 0.25um CMOS Cell Library를 이용하여 합성하였다. 구현된 크기는 27.3k의 하드웨어 로직 리소스를 사용하고(내부 SRAM 제외) 최대 동작 주파수는 약 100Mhz가 되었다. 제안한 병렬 구조는 하나의 매크로블록을 처리하는데 258클록이 소요되며, 이는 HD 1080P(1920화소${\times}$1080화소) 의 영상을 초당 47.8프레임으로 처리가 가능함을 말한다. 이는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부/복호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
목적 : 환자의 호흡에 의한 움직임 및 부정확한 환자 자세 setup 때문에 3 차원 전신 정위 방사선치료,3 차원 입체조형 방사선치료 IMRT와 같은 방사선 치료기술에서 병소에 대한 정확한 표적 위치측정은 매우 어려운 실정이다. 그러므로 본 연구는 방사선 치료시 환자의 움직임을 최대한 고정시켜 줄 수 있으며 환자 자세에 대한 setup 오차를 감소시키고 환자 전신에 산재한 병소의 위치를 좌표화할 수 있는 전신 정위 프레임 제작과 제작한 프레임에 대한 고정효과 및 재현성을 나타내는 환자 자세의 setup 오차를 평가하는데 있다. 재료 및 방법 : 자체 제작한 전신 정위 프레임 구조는 CT 영상 촬영 가능성에 중점을 두고 병소 표적의 좌표실현 및 환자체형에 따른 다양성 그리고 프레임에 대한 견고성 및 안정성 확인에 초점화하여 제작하였다. 이렇게 제작된 전신 정위 프레임에 대한 방사선 투과율 측정 실험과 CCTV 카메라와 DVR(Digital Video Recorder)를 이용해 환자 자세 변화에 대한 영상을 획득하여 matlab으로 구현한 오차분석용 프로그램으로 환자 외부자세에 대한 오차 비교 평가하고 CT 촬영에 의한 가상표적 위치측정 실험을 수행하였다. 또 한 고정벨트 추가 사용으로 인한 환자의 고정효과 정도를 살펴보았다. 결과 : 제작된 전신 정위 프레임에 대한 방사선 투과율은 마그네트론 10, 21 MeV의 에너지에서 95, 96% 의 투과율이 측정되었고 30 $^{\circ}$. 60 。각도의 경사로 빔이 전달될 때는 90.3, 94.4% 가 측정되었다. CCTV 카메라를 이용하여 흉부 및 복부의 움직임을 촬영한 영상을 Matlab프로그램으로 구현한 오차분석 프로그램을 적용한 결과, 환자 자세에 대한 오차의 평균값은 흉부의 lateral 방향에서는 3.63$\pm$1.4 mm, AP 방향에서는 2.1$\pm$0.82 mm이었다. 그리고 복부의 later의 방향에서는 7.0$\pm$2.1 mm, AP 방향에서는 6.5$\pm$2.2 mm 이었다. 또한 표적 위치측정을 위해서 환자의 피부에 임의의 가상표적을 부착하고 CT 촬영한 영상결과, 프레임으로 가상표 적에 대한 위치를 정확히 파악할 수 있었다. 결론 : 제작된 프레임을 적용하여 방사선투과율 측정실험, 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험, 가상표적 위치측정 실험 등을 수행하였다. 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험 경우, 더 많은 Volunteer를 적용하여 보다 정확한 오차 측정실험이 수행되어야 할 것이며 정확한 표적 위치 측정실험을 위해서 내부 마커를 삽입한 환자를 적용한 임상실험이 수행되어야 할 것이다. 또한 위치결정에서 획득한 좌표값의 정확성을 알아보기 위해서 팬톰을 이용한 방사선조사 실험이 추후에 실행되어져야 할 것이다. 그리고 제작된 프레임에 Rotating X선 시스템과 내부 장기의 움직임을 계량화하고 PTV에서의 최적 여유폭을 설정함으로써 정위 방사선수술 및 3 차원 업체 방사선치료에 대한 병소 위치측정과 환자의 자세에 대한 setup 오차측정 결정에 도움이 될 수 있을 것이라고 사료된다.
본 논문은 복수카메라 기반 실시간 비행체 검출 및 추적하는 방법에 대해서 설명한다. 정밀하게 가공된 보정체를 필요로 하지 않는 복수카메라 자기보정 기법에 스케일을 추가하여, 간편하게 각 카메라 내부변수와 카메라 사이의 상대위치 관계를 구하는 복수카메라 보정기법을 제시한다. 비행체 검출 및 추적은 파티컬 필터링 기법을 적용하여 수행하는데, 적은수의 샘플로도 비행체 검출을 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하는 Ray-based Importance Sampling을 고안했다. 3차원 공간을 일정한 크기의 격자구조로 나누고, 영상 특징점과 사영기하학을 이용하여 이 격자구조 위에 비행체의 이산적인 분포를 구한다. 이 분포에 따라 격자를 샘플링하고, 또 다시, 격자의 중심을 평균으로 하는 가우시안 분포로부터 비행체의 위치를 샘플링 한다. 이 두 단계의 샘플링을 통해 비행체가 있을 가능성이 높은 영역에 샘플을 집중적으로 분포시킬 수가 있다. 그리고, 복수의 카메라 영상으로부터 실시간으로 동기화된 영상 특징점을 검출하기 위하여 GPGPU를 이용한 병렬 영상처리 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
허프만 코드는 영상이나 비디오 전송뿐만 아니라 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있는 데이터 압축 알고리즘으로서, 실시간 데이터의 양이 증가함에 따라 효율적인 디코딩 알고리즘에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 호프만 디코딩을 위해 균형 트리를 형성하여 효율적인 이진 검색을 수행하는 구조를 제안하고 타 구조와의 성능을 비교하였다. 제안하는 구조는 길이가 다른 코드워드 간의 크기 비교를 가능하게 하는 정의를 사용하여 비어있는 내부 노드를 포함하지 않는 완전 균형 트리를 구성하므로, 디코딩 테이블을 위해 필요로 하는 메모리의 크기에 있어 매우 우수한 구조이다. 실제 영상 데이터를 사용하여 실험한 결과, 256개의 심볼 set에 대해 제안하는 구조는 매우 적은 수의 테이블 엔트리를 요구하며, 디코딩 성능은 최소 1번, 최대 5번, 평균 2.41번의 메모리 접근을 소요함을 보았다.
본 논문에서는 Motion JPEG2000 등의 이산 웨이블릿 기반의 고속 영상처리를 위해서 리프팅 방식의 효율적인 H/W 구조를 제안하였다. 리프팅 내부연산의 반복성을 이용하여 알고리즘 레벨에서 구조적인 사상을 적용하고 데이터 스케줄링을 이용하여 최적화되고 간략화된 리프팅 기반의 필터링 셀의 구조를 제안한다. 이를 바탕으로 (9,7) 및 (5,3) 필터를 모두 수용할 수 있는 리프팅 커널의 구조를 구현하였다. 제안된 리프팅 커널은 일정 대기지연 시간 후에 연속적으로 데이터를 출력할 수 있는 간략화된 구조를 갖고 있다. 시간적인 순서로 입력되는 데이터에 대해서 일정한 출력을 발생할 수 있기 때문에 단순히 H/W를 추가하면 병렬적인 동작을 통해서 높은 출력율을 간단히 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안된 리프팅 커널은 ASIC 및 FPGA 환경으로 모두 구현하였는데, ASIC으로는 삼성전자의 0.35㎛ CMOS 라이브러리를 이용하여 구현하였고 FPGA은 Altera사의 APEX을 타겟으로 하였다. ASIC의 경우 리프팅 연산을 위해 41,592개의 게이트 수와 라인 버퍼링을 위한 128Kbit의 메모리를 사용하였으며, FPGA의 경우 6,520개의 LE(Logic Element)와 128개의 ESB(Embedded System Block)을 사용하였다. 각각의 경우에 대해서 125MHz와 52MHz의 속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
본 논문에서는 블록의 속성과 질감특징을 이용하여 효과적인 블록 분류 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화한 후, 평활화 기법을 적용하여 블록의 위치정보와 본 논문에서 사용할 특징 중에 하나인 각 블록의 내부에 있는 작은 블록들의 최대 높이 값을 구하였다. 이 위치정보들을 이용하여 문서영상을 각 블록으로 분할한다. 이 블록의 명암도 블록영상에서 문서의 속성이 잘 반영된 (0,1) 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구하여 7가지 질감특징을 구하였다. 먼저 블록의 속성을 최소거리 규칙(Nearest Neighbor Rule)에 입력하여 문자와 비문자 영역으로, 상세분류를 위하여 7가지 질감특징을 이용하여 큰 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등으로 구분함으로써 문서인식을 위한 구조 해석뿐만 아니라 다양한 응용 분야에 효과적으로 이용될 수 있도록 하였다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 천부 토양층의 2차원 불균질 S파 단면을 결정하기 위해 천부 굴절법 탐사로부터 얻은 SH파 자료에 대한 파형역산 기법을 제안한다. 2차원 매질에서 SH파의 전파를 모사하기 위해 2.5차원 파동 방정식을 사용한다. 합성탄성파를 계산하기 위해 공간축으로 4차, 시간축으로 2차 근사한 staggered grid 유한차분법을 사용하여 파동 방정식을 푼다. 계산된 파형과 측정 파형의 잔여오차로 정의되는 목적함수를 하이브리드 발견적 탐색기법에 의해 최소화한다. 2차원 지하구조 모형은 각기 다른 심도 경계면을 갖는 블록과 블록 내부의 S파 속도에 의해 매개화한다. 수치실험은 암영층파 불규칙한 경계를 갖는 모델에 대해 백색잡음을 추가한 합성 SH파 자료를 이용하여 수행하였다. 지표 굴절법 자료로부터 암영층을 포함한 구조를 적절한 계산시간 내에 영상화할 수 있었다
본 논문에서는 동영상 부호화기에서 프레임 메모리 인터페이스의 하드웨어 구현을 위해 기존의 DRAM이 아닌 SDRAM을 사용하여 효율적인 메모리 맵의 구조를 제안한다. 동일한 버스에서도 효과적인 메모리 맵과 내부 버퍼 크기를 줄여 하드웨어 복잡도을 개선하고 내부 로직을 간략화하여 면적을 최소화하였다. 기존의 시스템은 매크로 블록 단위로 메모리에 저장하고 다시 출력을 위해서 랜덤하게 저장되어 있는 데이터를 액세스하여 많은 시간을 소비한다. 따라서 데이터를 라인 단위로 저장 및 처리하므로 메모리의 엑세스 시간을 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 모바일 시스템을 위한 저전력 HEVC(High Efficiency Video Coding) 루프 내 필터의 디블록킹 필터 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC의 디블록킹 필터는 영상압축 시 발생한 블록화 현상을 제거한다. 현재 다양한 모바일 시스템에서 UHD 영상 서비스를 지원하지만 전력 소모가 높은 단점이 있다. 제안하는 저전력 디블록킹 필터 하드웨어 구조는 필터를 적용하지 않을 때 내부 모듈에 클록을 차단하여 전력 소모를 최소화 하였다. 또한, 낮은 동작 주파수에서 높은 처리량을 위해 4개의 병렬 필터 구조를 가지며, 각 필터는 4단 파이프라인으로 구현하였다. 제안하는 디블록킹 필터 하드웨어 구조는 65nm CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 52.13K개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작 주파수에서 8K@84fps의 실시간 처리가 가능하며, 동작 전력은 6.7mW이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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