본 논문에서는 문자나 그래픽 요소에 대한 실시간 다중 디지털 효과를 구현한 프리즘젬 장비를 소개한다. 프리즘 젬은 문자를 포함한 여러 그래픽 요소에 대하여 각기 다른 디지털 효과를 편집하여 실시간으로 동시에 효과를 수행할 수 있어서 방송 화면에 다양한 표시 효과를 제공한다. 프리즘젬은 그래픽 보도와 특별히 제작된 효과용 보드를 장착한 PC형 장비로 소형이며 경제적이다. 프리즘젬은 다양한 문자와 그래픽을 편집할 수 있고, 이들에 대한 위치 변환, 크기 변환, 회전, 기울임, 구부림, 퍼뜨림, 클리핑, 스크롤, 블링킹 등의 효과와 함께 곡선이나 나선형과 같은 다양한 경로 이동 효과를 줄 수 있다. 본 논문에서는 프레즘젬 장비와 하드웨어 구성, 실시간 다중 디지털 효과를 위한 효과 보드의 동작 원리, 실시간 처리 성능, 복합적인 모양 변형 효과를 구현하기 위한 효과 변환 함수의 모델링 방법, 경로 이동 효과를 포함한 효과 애니메이션 방법, 운용 소프트웨어 기능 등에 대한 내용을 기술한다.
한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목할 때 인공지능알고리즘인 유전자알고리즘을 이용하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
본 논문은 방송의 가상스튜디오 제작 환경에서 많이 사용되는 회전 또는 스크롤 메뉴를 진행자가 직접 휠(회전보드)을 움직여, 진행자와 그래픽과의 자연스러운 상호작용이 가능한 인터랙티브 가상현실 방송 제작 어플리케이션을 제안한다. 이를 위해, 우리는 물리적인 휠의 움직임을 인지할 수 있도록 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)를 사용하였으며, IMU 센서가 부착된 휠을 크로마키로 처리하기 위해 푸른색의 페인팅된 물리적인 휠을 사용하였다. 본 어플리케이션을 통해서 가상스튜디오의 연기자는 물리적인 휠의 움직임을 느끼면서 휠을 회전시킴으로써 별도의 연습이나 훈련 없이도 직관적으로 회전하는 여러 타입의 가상 그래픽 메뉴를 제어할 수 있다. 우리는 상하 스크롤, 원형 회전, 스크롤 연동형 메뉴 어플리케이션들을 개발하였으며, 이것을 방송에 적용하여, 연기자와 휠에 연동한 그래픽과의 인터랙션이 자연스럽게 합성됨을 확인하였다.
2017년 3월에 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX2는 GPU를 탑재한 고성능의 임베디드 보드이다. 이 제품은 GPU를 이용한 병렬 처리를 통해 임베디드 시스템 상에서 연산량이 많은 알고리즘을 동작시킬 수 있다. 스테레오 매칭 기법은 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 깊이 정보는 다양한 어플리케이션의 메타 데이터로써 활용될 수 있다. 하지만 알고리즘의 연산량이 매우 많아 GPU를 탑재한 데스크톱에서만 동작하는 것이 일반적이었다. 이에 본 논문은 임베디드 보드인 Jetson TX2에서 기존에 개발되었던 스테레오 매칭 알고리즘들을 동작시키고 성능 분석을 통해 실시간 동작 여부에 대한 연구를 진행하였다.
최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 정규화 상관 계산을 이용하여 고속으로 주행하는 튜브의 인쇄 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. 인쇄불량을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 정규화 상관 계산이다. 정규화 상관 계산은 영상의 밝기 변화나 그 외 화소값의 선형적인 변화에도 영향을 받지 않기 때문에 보통의 상관 계산을 이용한 것 보다 훨씬 더 안정적인 결과값을 산출해 낼 수 있다는 잇점을 가지고 있다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 디코더의 움직임 보상 모듈의 구조를 제안한다. 제안된 구조를 갖는 움직임 보상 모듈은 하드웨어 처리 싸이클 수와 내부메모리 크기를 감소시키기 위해 하나의 코딩 유닛을 그보다 작은 여러 개의 블록으로 분할하여 처리할 수 있다. 제안된 움직임 보상 구조는 캐시를 통해 외부 메모리에 접근하여 참조 픽쳐를 로딩하는 단계와 보간 필터를 거쳐 예측 샘플을 생성하는 단계로 내부-파이프라인을 구성하며 코딩 유닛의 크기에 따라 내부-파이프라인에서 처리할 블록의 크기를 결정한다. 본 논문에서는 코딩 유닛 분할의 기준이 되는 블록 크기를 결정하기 위한 절충사항에 대해서도 논의한다. 제안된 구조의 효율성을 판단하기 위해 구현된 움직임 보상 모듈을 RTL 시뮬레이션 및 FPGA 보드 검증을 통해 테스트 하였으며, SoC 로 제작될 경우 초당 249 Mpixel 을 처리하여 4K-UHD 시퀀스의 실시간 디코딩이 가능한 것으로 판단되었다.
IP보안 카메라의 보급으로 원격에서 얼굴인식을 수행함에 있어 서버의 부하를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 구현되고 있다. 본 논문에서는 원격지에 있는 IP 보안 카메라 영상을 얼굴검출기능이 탑재된 DSP 보드를 통해 입력 받아 얼굴검출을 수행 한 후 해당 얼굴영역 이미지를 서버로 전송하여 이를 얼굴인식 분산 처리를 통해 얼굴인식 기능을 수행한다. 결과적으로 전체적인 서버시스템 로드를 상당히 줄이는 성과와 실시간 얼굴 인식처리를 최대 256대의 카메라를 연동하면서 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 수행할 수 있는 기술은 분산처리 서버기술을 이용하여 한 서버 당 64채널 얼굴인식을 수행하며, 4개 분산처리 서버를 운영할 경우 250여개 카메라 채널을 통한 얼굴검출 결과를 처리하는 성과를 가져올 수 있었다.
일반 컴퓨터에서 프로세스나 태스크 별로 CPU를 할당하는 기법은 다양하다. 또한 한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽 요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
우리는 본 연구를 통해 최근 지속적으로 증가하고 있는 개인형 이동수단인 킥보드, 전기 자전거 등을 이용하는 사용자가 편리하고 안전한 주행을 할 수 있도록 AR 기술을 통해 길안내 서비스를 제공하는 방법 및 관련 기술, 그리고 IoT 기반으로 사용자가 착용한 웨어러블 기기와의 연동을 통해 주행 중 사고위험을 미리 인지할 수 있는 기술도 제안하였다. 우리가 제안한 기술과 서비스를 통해 최근 사회적 이슈가 되고 있는 개인형 이동수단으로 인한 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대해본다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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