본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 두개의 탐색 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 탐색점에서 오차값이 제일 작은 위치를 초기 시작 위치로 사용하였다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 시작 위치에서 정확한 움직임 예측을 위한 패턴과 방법을 적용 하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 벡터가 클 경우에 불필요한 탐색점 개수를 줄이고, 성능저하의 원인인 지역적 최소값(local minimum)에 빠질 위험을 감소시켰다. 제안된 알고리즘은 NTSS, 4SS, IDFS, ARPS와 비교 했으며, 성능면에서는 평균 PSNR이 $0.27\~2.56dB$향상되었고, 탐색점 개수면에서는 평균 27개 감소 하였다.
본 논문에서는 H.26L 동영상 압축 표준화 방식에서 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 계산량이 감소된 일차원 loop filter를 제안한다. 새로운 일차원 정규화 완화 함수가 정의되고 두 개의 인접 방향에서 완화의 정도를 조절하는 정규화 매개변수는 부호화와 복호화 부에서 이용 가능한 코드화 블록 패턴과 양자화 스텝크기로 정의된다. 그러므로, 정규화 매개변수를 정의하고 압축된 동영상으로부터 복원된 영상을 얻기 위한 기타 정보는 필요하지 않다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘의 성능은 확인할 수 있었다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본문은 JPEG/MPEG 과 같은 영상 압축 기법에서 사용되는 DCT 변환 부호화를 이용하여 각 블록의 평균인 DC 성분을 얻어 이 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제시한다. 기존의 방법은 단순히 DCT 전체 성분을 이용하는 방법으로, 영상 전체의 DCT 정보를 처리하여야 하므로 시간과 메모리의 낭비가 있을 수 있다. 본문에서는 이러한 처리시간과 메모리의 낭비를 막기 위해 DC 성분만을 이용하여 영상 검색을 하며, 영상이 실제로 있는 부분에서는 블록의 크기를 가변적으로 변경하여 검색의 오류를 줄일 수 있다. 또한 검색을 전체 영상에 대한 빠른 1 차 검색과 동일 패턴을 가진 영상의 2 차 세부 검색으로 나누어 실행함으로써 보다 빠른 검색을 할 수 있다. 한편, 겹쳐진 영상에 대해서도 검색이 가능하다.
이 논문은 입력 지문 영상에 대하여 블록 이진화와 병렬 세선화를 거친 이미지에 4개의 각기 다른 방향 성분 요소를 이용하여 각 블록에 대한 대표 방향 성분들을 추출하여 방향 성분 이미지를 얻었다. 추출된 대표 방향성분 이미지에 정의된 방향성 패턴을 적용시켜 일치되는 블록에 대하여 1차와 2차 중심점으로 추출하였다. 이렇게 추출된 1차와 2차 중심점을 이용하여 직교좌표를 생성하였다. 직교좌표는 지문영상을 처리하여 인식 및 인증시스템에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
블록체인 기술을 통한 정확하고 투명한 데이터관리의 장점을 학습 시스템에 적용하는 사례가 증가하고 있으며 이에 따라 학습자 만족도와 참여율을 높이기 위한 학습데이터의 효율적 관리가 필요하다. 원격학습에서 학습 연계성과 만족도는 학습자의 학습참여율과 학습에서의 만족도에 변할 수 있음을 감안하여 당 변수에서 기인하는 하이퍼파라미터를 조정하여 학습자의 학습패턴과 학습연속성을 높이기 위한 노력을 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 학습자 만족도를 조사한 결과, 적용 전 대비 10% 이상 학습 만족도 및 학습연계 의향률이 높아짐을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 영상 내의 움직임은 시간 공간적으로 높은 상관관계를 가지는 특성을 고려하여 움직임 추정을 실행하는 블록을 참조 프레임과의 상관관계에 따라 평균 움직임 블록(AMB)과 부분 움직임 블록(LMB)으로 구분한다. 수정된 고속 탐색 패턴을 통해 적은 연산량을 가지며 블록의 구분, 하위 블록 사용 및 정합도 계산 시 인접 블록을 포함하는 블록 확장(BE)으로 움직임 추정의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 평균적으로 전역 탐색의 7.5%의 연산량으로 전역 탐색 보다 0.5dB, 다이아몬드 탐색 에서 보다 1.7dB의 화질의 향상을 가져오는 것을 확인 하였다. 제안한 알고리즘은 영상 압축이나 프레임률 변환(FRC)에 적용 가능하다.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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