자칫 지루하게 느껴질 수 있는 책꽂이를 사용자의 행위에 의해 색상을 변화 시키며 즐길 수 있는 조명의 기능을 포함한 새로운 개념의 책꽂이로 디자인 하였다. 책꽂이의 조명을 탈착 가능하도록 디자인 하여 조명만을 따로 사용할 수도 있고, 조명 책꽂이는 모듈화 되어 있으며 메인 조명 책꽂이는 MCU(Micro Controller Unit), RGB LED와 컬러센서를 포함하고 있어 조명 책꽂이를 중심으로 아홉 개까지 네 방향으로 확장이 가능하다. 확장 가능한 다수의 조명 책꽂이는 MCU와 컬러센서를 내장하고 있지 않으며 단지 RGB LED만이 설치되어 있고 전원은 메인조명 책꽂이에서 공급 받을 수 있는 배선장치만을 가지고 있다. 메인 조명 책꽂이를 통해 전원과 색상 신호만을 전달 받아 서브 조명 책꽂이들은 조명의 색상을 변화 시킬 수 있다. 또한 사물인터넷의 기능을 포함한다. 본 연구는 이러한 센서를 이용해 책꽂이의 조명을 조절할 수 있는 모듈화된 디자인 제품의 제안이다.
본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적인 웨이블릿 변환에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 새로운 알고리즘을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 코딩부분의 최적화 활동에 초점을 맞추어 완전한 중복 블록 움직임 보상된 에어프레임에서 일치를 확보하기 위해 이용하고, 향상된 코사인 윈도우를 적용하였다. 또한 웨이블릿 변환은 각 일치한 움직임 보상된 에러 프레임을 전체적인 에너지 컴팩션에 도달하도록 적용된다. 움직임 벡터의 수평적, 수직적 컴포넌트는 적응적 산술적 코딩을 사용하여 독립적으로 인코드되는 반면에 의미있는 웨이블릿 계수는 적응적 산술 코딩을 사용함에 의해서 비트-플레인 순서로 인코드된다. 제안된 부호기는 28Kbits에서 PSNR이 평균적으로 각각 대략 2.07과 1.38dB에 존재하는 H.263과 ZTE를 초과한다. 전체순서 코딩에 대하여도 3DWCVC 방법은 평균적으로 각각 0.35와 0.71dB을 나타내는 H.263과 ZTE보다 우수한 성능을 보인다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
본 논문에서는 적색, 녹색, 청색의 세 가지 고휘도 LED를 하나의 소켓에 설치하여, 하나의 화소체 단위를 만들고, 이 화소체들의 조합과 다수 모듈들의 조합으로 문자, 그래픽, 동영상 등의 다양한 영상을 표출할 수 있는 풀컬러 전광판 모듈 및 제어장치를 개발하였다. LED 전광판 드라이버 모듈은 일정한 단위 면적에 RGB 픽셀을 조합한 도트에 드라이버 회로가 내장된다. 기존의 이러한 모듈형태는 특정 공간 및 설치 공간에 고정된 해상도를 구현하므로 가격이 높게 책정될 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 임의의 피치 간격으로 배열이 자유로운 LED 드라이버 및 이에 따른 LED 픽셀 모듈을 개발하였다. 본 논문의 전광판 모듈은 기존 각각의 LED 모듈을 구동함에 있어서 병렬 방식의 데이터 처리 방식을 픽셀을 기준으로 그 위의 서브 모듈과 그 상위에 마스터 모듈의 개념을 도입하고 각각의 화소를 직병렬 통신 방식으로 개선함으로 인해서 처리할 수 있는 데이터의 속도를 초당 36프레임 이상으로 끌어올려서 상대적으로 데이터의 처리량이 많은 동화상의 경우에도 원활한 디스플레이를 할 수 있도록 하였다. 또한 기존 전광판의 깜박거림 현상이 개선되어 보다 선명한 영상이 제공되는 효과도 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 영상과 유사한 영상을 자동으로 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 실험은 각각의 제안된 방법을 사용하여 두 가지 크기 ($256{\times}256$, $512{\times}512$)의 흑백 영상과 컬러 영상에서 수행되었다. 실험 결과, 전체 영상을 분할된 서브 영상으로 구분하여 모델링한 후 진화하는 기법이 전체 영상을 단일 유전자로 모델링하여 진화한다는 것보다 훨씬 정교하고 진화 속도도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 기존 영상과 유사한 영상을 생성하거나 다른 영상으로부터 합성된 영상을 신속하고 자연스럽게 학습하기 위해서는 영상을 분할하여 유전자를 모델링 하는 기법을 이용하여 유전자 모델링, 선택, 교차, 돌연변이 기법 등을 신중하게 결정해야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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