본 논문에서는 대상테의 움직임이 합성구경 기법에 미치는 영향을 조사하고, 이를 토대로 합성구경 기법의 움직임 긱함을 극복할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 일정한 관심영역 내에서 대상테의 대표적인 축방향 움직임을 추정하고 이에 의한 집속 지연 오타만을 관심영역의 모든 영상점에 대하여 동일하게 보상하는 영역 기반의 움직임 보상 기법을 사용한다. 이때 대표 움직임은 관심영역 내에서 접속된 신호의 에너지가 최대가 되는 점에서의 움직임을 상호상관을 이용하여 계산할 수 있다. 또한 자기상관 기반의 도플러 평균 주파수 추정 기법을 이용하여 관심영역 내의 대표적인 축방향 움직임(대표 움직임 속도)을 추정하는 방법을 제안하였다. 모의 실험과 실제 인체 실험 결과 두 방법 모두 합성구경 영상의 움직임 오류를 제거함으로써 양방향 동적접속의 구현을 가능하게 하여 초음파 영상의 해상도 및 SNR을 현저히 개선시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 자기상관 방법은 훨씬 적은 계산량으로 상호상관 방법과 거의 동일한 성능을 제공함을 확인하였다.
손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neural network) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.
본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
사용자 중심의 인터페이스를 설계하기 위해서는 작업 환경에 따른 사용자의 작업 특성 및 이와 관련된 인지 과정에 대한 분석이 선행되어야 한다. 하지만 손가락을 직접 사용하는 새로운 작업 환경인 터치스크린을 적용하는 다수의 기기들은 바뀐 작업 환경에 대한 고려 없이 마우스나 키보드 등의 입력 방식에서의 메뉴 구조를 그대로 따르고 있어 사용자에게 불필요한 움직임 및 인지적 과정을 야기시켜 사용성의 저하를 가져오고 있다. 이에 본 연구에서는 터치스크린에서의 한 손가락 작업 환경의 물리적 특성 및 이에 따른 사용자들의 보다 단순한 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조를 제안하였다. 그 결과 사용자들은 동적인 메뉴구조에서 보다 빠른 작업 수행 경향을 보였으며, 인지적 과정에 있어서도 그 시간이 적게 소요되는 경향을 보였다. 본 연구 결과, 터치스크린 환경에서의 작업 특성 및 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조는 정적인 메뉴 구조보다 일반적인 사용자 중심의 메뉴 기반 인터페이스를 설계하는데 유용하게 쓰일 것으로 보인다.
본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시키고, 이를 재귀 신경망에 통과시켜 엣지 정보를 추정한다. 이 방법은 센서의 출력에 의해 형성된 패턴을 학습하여 엣지를 잘 추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다.
기존의 회화적 렌더링은 영상 기울기(image gradient) 정보를 사용해 스트로크의 방향, 크기, 길이 등을 결정하였다. 영상 기울기는 객체의 모양을 표현하는데 있어서 유용한 정보이지만 풍경화에서 표현되는 객체(물, 나무 등)의 현재 움직임이나 흐름을 나타낼 수 없는 한계를 가진다. 실제 화가들의 그림에서, 객체의 실제 움직임에 기반한 브러시 스트로크는 관찰자에게 객체의 움직임을 보다 쉽게 인지할 수 있게 하며, 그림이 그려질 당시의 느낌을 보다 생동감 있게 전달할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 풍경화의 주 대상이 되는 객체들의 움직임 정보를 기반으로 동적인 객체의 움직임을 효과적으로 표현할 수 있는 회화적 스트로크 생성에 관한 연구를 제안한다. 이를 위해 동일한 시점을 가진 순차영상 집합으로부터 표현하고자 하는 장면의 움직임 정보(크기, 방향, 편차)을 추출한다. 그리고 움직임의 크기가 큰 영역은 움직임의 방향에 기반하여 스트로크를 생성하며 움직임의 정보가 작은 영역은 영상 기울기 값을 기반으로 방향을 결정한다. 우리의 알고리즘은 사실적인 움직임의 방향을 표현하는데 유용하며 이는 풍경화영상을 렌더링 하는데 유용하다.
모바일 기술과 개인 휴대통신 서비스가 발달함에 따라, 휴대용기기에서 멀티미디어 데이터의 연산량은 점점 증가하고 있다. 따라서 배터리로부터 에너지를 얻는 모바일 기기에서의 에너지 관리는 더욱더 중요해지고 있다. 비디오 인코딩에 필수적으로 사용되는 움직임 추정기는 매우 많은 연산량을 갖고 있어, 비디오 인코더에서 가장 많은 에너지를 소모하고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 고속 탐색 알고리즘과 에너지 관리 알고리즘을 적용할 수 있는 저전력 움직임 추정기 구조를 제안한다. ECVH (Energy-constrained Vdd hopping)는 slack time과 주어진 에너지 여유분에 따라 수행신간에 사용하는 알고리즘과 동작 주파수, 공급 전압을 동적으로 바꾸어 에너지 소모를 줄이고 주어진 조건 내에서 성능을 최대화하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 ECVH를 제안한 구조에 적용했을 때 움직임 추정기의 에너지 소모가 효과적으로 줄어드는 것을 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다. 또한 ECVH 알고리즘을 수행하는 전원관리부와 움직임 추정기의 설계 결과를 보여주고 있다.
We explored the dynamic motions and the lateral equilibrium positions of an elastic capsule in channel flow at moderate Reynolds number varying Re, aspect ratio, size ratio, membrane stretching and bending coefficient. The transition of tank-treading/swinging to tumbling motion was observed in the simulations and the transition of dynamic motions for capsules resulted in different trend of the variation in the lateral equilibrium positions. Though other conditions were similar, the capsule with tumbling motion migrated closer to the wall than that with tank-treading motion.
Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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