본 논문에서는 500kg급 중형위성에 탑재를 목표로 개발한 C-밴드 영상 레이다용 파형발생수신모듈의 설계, 제작 및 시험 결과를 제시한다. 파형발생수신모듈은 약 500km의 고도에서 해상도 10m 기준 120km의 관측 폭을 만족할 수 있도록 50MHz 대역의 2개 주파수를 동시 운용하는 이중주파수 스캔 방식을 적용할 수 있도록 설계하였다. 제작된 파형발생수신모듈은 우주환경을 고려하여 방사성 내성이 고려된 RTG4 FPGA를 적용하였으며, 병렬 직접합성방식(PDDS)을 적용하여 메모리 맵 방식 대비 작은 메모리 용량으로 첩 신호를 생성할 수 있도록 구현하였다. 시험결과 주파수 순도가 높은 첩 파형을 안정적으로 생성하였으며, 수신 신호에 대해 디지털 하향 변환 후 확인 결과 목표한 IRF (Impulse Response Function) 성능을 확인할 수 있었다.
이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
본 논문에서는 2차원 공간에서 기동하는 고정익 무인항공기의 장애물 회피를 위한 부드러운 경로궤적을 생성하는 문제를 다룬다. 2차원 장애물맵의 이산화 모델링을 위해 육각형 격자를 채택하였고, 이는 사각형 격자에 비해 연결성이 높아 부드러운 경로궤적 생성이 가능하도록 하였다. 특히 본 논문에서 제안된 경로템플릿 기법은 일정거리 단위로 조합 가능한 대표경로들(경로템플릿)을 사용하여 무인항공기의 기준경로를 생성하는 방법이고, 온라인 경로궤적 생성에서 계산량을 줄여 메모리 및 연산리소스가 제한되는 소형 오토파일럿에서도 적용이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 보다 효율적인 렌더링을 위해 물체를 구좌표계(sperical coordinate system) 상에서 표현하는 새로운 렌더링 알고리즘이 제안된다. 먼저 직교 좌표로 표현되어 있는 물체의 정점을 구좌표로 변환하고, 카메라의 가시 절두체(frustum) 영역 내의 정점을 판단하기 위해 삼각형의 무게중심, 색인(index), 메모리 접근(access) 맵 등의 자료구조를 구성한다. 제안된 방법은 카메라에 의해 보여지는 영역, 즉 렌더링되는 물체의 가시 영역에 해당하는 정점만으로 렌더링한다. 따라서 렌더링 파이프라인에서 고려되는 정점의 개수를 크게 줄여 전체적인 시스템 성능이 크게 향상되었음을 실험을 통해서 확인하였다.
이동체의 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 어플리케이션들은 그 영역을 점차 확대하고 있다. 위치를 기반으로 한다는 것은 이동체의 현재위치 뿐만 아니라 과거 및 미래 위치에 대한 예측을 모두 포함한다. 이런 이동체의 위치를 효율적으로 적용할 수 있는 분야가 이동체의 위치 기반 라우팅 분석 이다. 이는 특정 이동체의 과거 위치 궤적, 실시간 현재 위치 추적, 그리고 지도정보와 결합된 최단 및 최적 경로 산출 등의 다양한 분야를 포함한다. 본 논문에서는 이런 위치 기반 라우팅 서비스를 웹 서비스 환경으로 확장한 내용을 언급한다. 웹 지리정보시스템은 사용자에게 친숙한 방법으로 지리, 속성데이터의 디스플레이 및 분석 등 다양한 서비스를 제공한다. 이는 위치기반 라우팅 서비스를 웹 지리정보시스템과의 결합하여 분산 웹 환경에서 효율적으로 라우팅 서비스를 제공할 수 있는 구조를 서술한다. 이동체의 위치는 GPS 기반의 획득 방법으로 얻어지고 지리정보와의 맵 매칭을 통해 실세계의 좌표로 변환하게 된다. 또한, 대용량 위치 데이터를 엑세스 하기 위한 메모리와 기억장치 간의 효율적인 데이터 엑세스 기법이 제시된다. 위치 기반 라우팅 분석의 결과물은 웹상에서 제공되기 위해 XML 기반의 웹 서비스 데이터로 변형된다. 이를 위한 XML 기반의 지리정보 데이터 스카마인 GML 의 적용 기술을 언급한다.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.
컴퓨터 시스템에서 한글 디스플레이를 위해 자주 사용되는 방법에는 각 한글 자음 및 모음을 5-비트 코드로 정의하고 이들을 조합하여 생성된 각 음절을 2 바이트로 표현하는 표준 조합형 코드와, 일반적으로 한글 표현에 사용되는 한글 음절들 각각에 2 바이트 코드를 부여하여 사용하는 표준 완성형코드, 그리고 전 세계 대부분의 언어 시스템들의 각 음절에 고유한 코드를 부여하여 컴퓨터가 이들을 통합된 방식으로 표현하고 조작할 수 있도록 한 유니코드가 있다. 임베디드 시스템은 개인용 컴퓨터(PC) 시스템에 비해 낮은 처리 성능과 제한된 저장 공간을 가지는 것이 일반적이다. 그러나 그 용도에 따라 PC에 필적하는 성능을 가지는 경우도 있다. 그러므로 임베디드 시스템은, 한글 디스플레이를 적용할 필요가 있을 경우, 자신의 자원 환경에 적합한 디스플레이 방식을 채택해야 한다. 본 논문은 3.5" TFT LCD 키트인 LP35가 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드의 TFT LCD 초기화와 픽셀 디스플레이 함수를 소개한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수와 비트맵 폰트를 사용하여 앞서 말한 세 가지 한글 디스플레이 방식에 대한 처리 속도와 필요 메모리 용량을 비교한다. 시험 결과, 표준 조합형은 완성형에 비해 적은 메모리 공간을 필요로 하지만 더 많은 처리 시간을 소모하고 유니코드는 가장 큰 메모리 공간을 필요로 하지만 처리 속도는 가장 빠른 것으로 나타났다.
본 논문에서는 위상기반 양안스테레오정합 알고리즘을 이용, 실시간으로 dense disparity map을 추출 가능한 고성능 가속기 구조를 설계하였다. 채택된 알고리즘은 웨이블릿 기반의 위상차 기법의 강건성과 위상상관 기법의 기본적인 control 기법을 결합한 Local Weighted Phase Correlation(LWPC) 스테레오정합 알고리즘으로서 4개의 주요 단계로 구성이 되어 있다. 해당 알고리즘의 효율적인 병렬 하드웨어의 설계를 위하여, 제안된 가속기는 각 단계의 기능블록은 SIMD(Single Instruction Multiple Data Stream) 모드로 동작하게 되며, 전체적으로 각 기능 블록은 파이프라인(pipeline) 모드로 실행된다. 그 결과 제안된 구조에서 제시된 파이프라인 동작 모드의 선형 배열 프로세서는 행렬 순차수행 방법에 의한 2차원 영상처리에서 전치메모리의 필요를 제거하면서도 연산의 일반성과 고효율을 유지하게 한다. 제안된 하드웨어 구조는 Xilinx HDL을 이용하여 필요한 하드웨어 자원을 look up table, flip flop, slice, memory의 소모량으로 표현하였으며, 그 결과 실시간 처리 성능의 단일 칩 구현 가능성을 보여주었다.
컴퓨터 그래픽스로 재현되는 많은 자연현상 중의 하나인 바다는 주변 환경에 의해 계속해서 움직이며 복잡한 형태를 나타낼 뿐만 아니라 그 규모가 거대하기 때문에 만족스러운 영상을 얻기 위해서는 많은 계산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 GPU를 연산유닛으로 활용하여 무한히 넓은 바다표면의 움직임을 실시간으로 빠르게 시뮬레이션하고 사실적으로 렌더링하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Gerstner 모델에 의해 2차원 투사 격자에서 생성된 저해상도의 메쉬로 바다의 전체적인 구조와 큰 물결을 표현하고, 스펙트럼 모델에 의해 2차원 균일격자에서 생성된 높이 맵과 법선 맵을 사용하여 작은 물결과 자세한 수면의 모습을 표현한다. 전체 과정이 GPU에 의해 처리되기 때문에 CPU자원을 다른 연산에 양보할 수 있을 뿐만 아니라 시스템 메모리와 그래픽스 하드웨어 사이에 기하정보(geometry data)의 이동이 없어 보다 빠른 렌더링이 가능하다. 제안하는 방법은 컴퓨터 게임과 같이 계산량이 많고 빠른 처리가 요구되는 실시간 애플리케이션에 활용 가능성이 크다.
본 논문은 3차원 디스플레이 시스템에서 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 맵 정보가 주어졌을 때, 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성하는 고속 영상 합성 기법을 제안한다. 기본적으로 본 논문에서는 영상 합성 기법의 모든 과정을 GPU에 서 병렬 처리함으로써 고속화 할 수 있었다. 병렬처리를 이용한 고속화 효율을 높이기 위해 최근 NVIDIA사에서 발표한 $CUDA^{TM}$를 이용하였다. 영상 합성을 위한 모든 중간 과정을 CUDA로 처리하기 위해 병렬구조로 변환하고, GPU 상의 고속메모리의 사용을 극대화하고, 알고리즘 구현을 최적화함으로써 고속화 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서는 양안 영상과 깊이 지도를 이용하여 가로 720, 세로 480 크기의 9개의 시점 영상을 0.128초 이내에 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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