방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
본 논문에서는 고성능의 하드웨어 장비가 아닌 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터와 CCD 카메라를 이용하여 자동으로 경량기포 콘크리트(autoclaved lightweight concrete) 블록간의 상하 경사도, 두께의 불균일성, 그리고 불량 여부를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 치수측정 및 불량검사 자동화 알고리즘은 실제 작업환경을 고려하여 일반적인 조명조건에서의 전처리과정과 작업공정내의 피사체의 진동을 고려한 단위길이 결정방법, 카메라의 곡률보정에 의한 치수오차 보정 방법 등을 적용하였으며, 실제공정에서의 실험 결과를 통해 블록군의 계측에 있어서 0.8초 이내에 측정오차 1%이내의 데이터를 산출해 냄으로서 제안한 불량검사 자동화시스템의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
본 자동차 실린더 블록 주조시 실린더 보어 내에서 발생하는 열로부터 구조적 변형을 방지하는데 필요한 워터 자켓 코어용 주물사의 특성을 분석하였다. 샌드 코어의 특성평가를 위하여 인장강도 시험기, 입도 지수(AFS-GFN), 광학현미경을 사용하였다. 주물사의 SiO2 함량이 높으면 고온팽창에 의한 치수 불량, 베이닝 불량이 발생하며, 너무 낮으면 코어 파손, 기포, 화학적 소착 등이 발생하였다. 입도 지수와 입형이 코어강도와 레진 소비량에 영향을 미치고, 이로 인한 불량 유형 변화가 발생하였다. 건조사가 염분이 높을수록 코어 강도는 감소하며, 알칼리성일수록 코어 강도가 감소하였다. 레진 함량 1.6~1.8%에서 1시간 경화 이후에 코어 강도 증가는 대략 최대를 보였다.
보행자의 안전한 보행을 위해 점자형 또는 일반 보도블록이 널리 쓰이고 있다. 불량한 시공 및 유지상태와 장애물은 보행자의 사고를 유발한다. 본 연구는 안전한 보행을 위해 영상에서 가시거리에 위치한 블록의 형태 패턴과 텍스처 특징을 분석하여 보도블록을 검출하는 방법을 제안한다. 보도는 특정모양의 블록이 일정 간격에 반복 배치되어 규칙성을 띄며, 주변 환경 또는 용도에 따라 그 형태는 다양하다. 높은 빈도를 띄는 단일 모양의 다각형을 분석하여 형태 패턴을 추출한다. 일부영역은 이물질 또는 조각난 블록이 원래의 형태를 왜곡시켜 검출되지 않는다. 이 문제는 텍스처 특징벡터 값을 분석하여 해결한다. 앞서 검출된 모든 영역에 대해 분석된 텍스처 특징벡터는 가우시안 분포를 나타내고, 미검출 영역에 대해 분석한 텍스처 특징벡터가 가우시안 분포를 만족하는지 판단한다. 만족된 영역은 보도블록으로 검출한다. 본 실험은 다양한 형태의 보도블록을 인식하였고 95.9%의 정확성을 보였다.
본 논문에서는 이미지 센서에서 불량 화소를 자동으로 검출하기 위한 알고리듬을 제안하고, 그에 따른 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존에 제안된 방법은 영상의 특징을 고려하지 않고 단순히 주위 화소들 값과의 차이가 일정 이상이면 불량 화소로 간주하였다. 그러나 이러한 방식은 영상에 따라서 불량 화소가 아닌 화소를 불량 화소로 간주하거나, 불량 화소를 정상 화소로 판단하는 일이 발생한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 프레임에 걸쳐 확인하는 방법도 제안되었으나, 불량 화소 검출시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이러한 기존 방식의 단점을 해결하기 위해, 제안된 불량 화소 검출 기법은 단일화면 내에서는 경계 영역을 고려하여 불량 화소를 검출하고, 여러 프레임에 걸친 확인 과정을 거치되, 화면 전환 여부를 확인하여 화면 전환이 일어날 때마다 검출된 화소의 불량 화소 여부를 판단하고 확인한다. 실험 결과, 단일 화면 내에서의 검출률은 기존 대비 6% 향상되었고, 100%의 불량화소 검출까지 걸리는 시간은 평균적으로 3배 이상 단축되었다. 본 논문에서 제안된 알고리듬은 하드웨어로 구현되었고, 하드웨어 구현 시 색 보간 블록에서 사용되는 경계 영역 표시자를 그대로 활용함으로써 0.25um 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성했을 때, 5.4K gate의 낮은 복잡도로 구현할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.1-9
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2006
Photomask 고해상도 검사기를 개발함에 있어서 기계 설계, 제어 설계, 소프트웨어 설계 등 3개의 카테고리가 필요하다. 그 중에서 소프트웨어 설계는 CAD 데이터와 Photomask로부터 카메라로 읽어 들인 실제 영상과의 비교를 통하여 불량을 검출한다. 픽셀 단위로 비교하기 때문에 전체 영역이 커서 블록으로 나누어서 비교하는 블록 매칭 알고리즘을 사용한다. 그리고 기계 조립 정도에서 오는 오차를 보정하기 위하여 Calibration 알고리즘을 쓰고, Photomask의 곡면을 보정하기 위하여 카메라 사전 초점 알고리즘을 제시한다.
최근의 메모리 반도체에 있어서, 수율과 품질을 유지하기 위하여 불량셀은 반드시 수리가 필요하다. 대부분의 워드단위 입출력을 갖는 system-on-chip (SoC)를 포함한 많은 메모리가 다중 블록으로 구성되어 있음에도 불구하고, 기존의 대부분의 자체내장수리연산회로의 연구들은 단일블록을 대상으로 하였다. 워드 단위 입출력 메모리의 특성상 다중메모리 광역대체수리구조를 갖는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 메모리를 대상으로 기존에 최적 수리효율을 갖는 대표적인 자체내장 수리연산 회로인 CRESTA를 기본으로 하여, 보다 적은 면적으로 최적 수리효율을 낼 수 있는 알고리즘과 연산회로을 제안한다. 제안하는 자체내장수리 회로는 단위블록의 연산결과를 순차적으로 비교하여 워드단위 메모리의 제약조건을 만족시키는 최종 수리해를 구해내며, 기존의 회로보다 훨씬 빠른 시간 내에 최적의 수리 해를 구해 낼 수 있다.
보안키 생성기법으로 하드웨어 또는 소프트웨어 관련 생성기법들이 다양하게 제안되고 있다. 본 연구는 기존의 보안키 생성기법들을 분석하여, NAND 플래시 메모리의 Bad Block 정보를 이용하는 새로운 보안키인 NBSK(NAND Bad block based Secure Key)을 설계하고 이를 이용한 암호화기법을 제안한다. NAND 플래시 메모리에 존재하는 Bad Block은 생산중에 발생하기도 하고 사용 도중에 발생하기도 한다. 생산중 발생하는 초기 Bad Block 정보는 변하지 않으며, 사용도중 발생하는 Bad Block 정보는 주기적으로 변할 수 있다는 특성을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 NAND 플래시 메모리 생산중에 발생하는 초기의 Bad Block 정보의 물리주소를 이용하여 보안키로 활용할 수 있도록 암호화키를 설계하고 이를 이용한 암호화 기법을 제안한다. 제안 기법을 이용하면 보안키의 생성과 분배의 단순성과 보안키의 인증성과 기밀성 등의 일반적인 보안 특성을 만족할 수 있다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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