최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.
최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.
본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
입체음향 시스템의 목적은 청취자에게 음원을 획득한 장소에 있는 것과 같은 느낌을 주는 것이다. 이를 위해 일반적으로 더미헤드가 많이 사용되고 있다. 인간의 머리형태를 한 더미헤드의 특성 때문에 더미헤드를 통해 획득한 음원을 헤드폰을 통해 청취하는 경우 현장감을 느낄 수 있다. 하지만 더미헤드의 형태 및 크기는 공공장소에서 사용하기에는 제약이 있고 더미헤드를 통해 획득한 신호는 멀티채널로 확장하기가 어렵기 때문에 본 논문에서는 이러한 더미헤드를 구체로 간략화 한 후 구체 위에 다수 개의 마이크를 배치하여 입체음원을 획득하기 위한 멀티채널 3차원 마이크 기술에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 멀티채널 3차원 마이크는 구체 위의 수평면 상에 5개의 마이크를 배치하여 입체 음원을 획득한 다음 후처리 과정을 통해 헤드폰, 스테레오, 스테레오 다이폴, 4채널 및 5채널 재생환경 등에서 재생이 가능하다. 다양한 재생신호의 생성을 위한 후처리 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, H/W로 제작하였다. 멀티채널 3차원 마이크의 성능을 검증하기 위해 방향성 실험을 수행한 결과, 멀티채널 재생환경에서 더미헤드 기술의 단점인 전/후방 혼동현상을 현저하게 줄일 수 있었다.
지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 5.1채널 입체음향 오디오 신호를 2채널의 헤드폰으로 재생하기 위한 HRTF (Head Related Transfer Function) 기반의 입체음향 생성 시스템에 대하여 다룬다. 각 채널의 모노 입력신호는 HRTF를 이용한 바이노럴(binaural) 필터링을 통해 가상적으로 음상정위되며, 입체감과 공간감을 증가시키기 위해 잔향효과가 추가된다. 연산량 감소를 위해 음상정위 성능을 저하시키지 않는 범위에서 HRTF의 임펄스 응답 탭 수를 줄였으며, 잔향효과를 위한 음장제어부에서는 초기반사열중 주요한 성분만을 지연기로 모델링하였다. 또한 비개인화된 HRTF DB에 의란 앞/뒤 혼돈 문제를 줄이기 위하여 앞/뒤 스펙트럼의 차를 가중치로 하여 HRTF 스펙트럼을 강조하는 방법을 적용하였다. 구현한 시스템의 성능 평가 결과, 단순한 스테레오 방법이나 2채널 Down Mixing 방식에 비해 현실감 있고 방향성 있는 입체음향을 느낄 수가 있었다.
Full-image guided filter는 커널 윈도우 영역만 필터링에 반영되는 기존의 커널 윈도우 기반 가이드 필터와 달리 가중치 전파 도식과 양방향 모델이 적용되어 영상의 모든 픽셀이 필터링에 반영된다. 이로써 가이드 필터의 경계 보존과 평활화 등의 가이드 이미지 필터의 특성을 유지하면서도 계산 복잡도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 full-image guided filter의 더 빠른 처리가 필요한 스테레오 비전 및 각종 실시간 시스템 분야에 적용될 수 있도록 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 필터링 프로세스에서 발생하는 각종 데이터의 종속성 분석과 영상의 PSNR 분석, 데이터 빈도 분석 등을 통하여 적합한 하드웨어 구조를 제안하였다. 또한 양방향 모델이 적용된 가중치 연산 모듈의 휴식 구간이 최소화되도록 효율적인 스케줄링을 하였고 실시간 처리가 가능하게 하였다. 제안한 하드웨어 구조는 동부하이텍 0.11um 표준셀 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 214MHz(384*288 영상: 965 fps)와 76K(내부 메모리 제외) 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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