사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
블록정합 움직임추정 알고리즘은 매우 많은 양의 계산 능력을 요구하고 현재 많은고속 알고리즘이 제안되었다. 기존의 움직임 추정에 대한 블록정합 알고리즘은 탐색 블록 데이터의 비 지역화로 인한 VLSI 규모가 커지는 문제와 입력데이터를 매번 입력해야 하는재 사용문제에 대한 단점을 가지고 있었다. 본 논문은 입출력 핀 수의 증가를 최대한 억제하면서 입력데이터의 재사용을 통한 VLSI 규모를 최소화 할 수 있는 고속 시스토릭 어레이를 설계하였다. 제안된 시스토릭 어레이는 탐색 블럭의 입력데이터를 반복적으로 재 사용하여 메모리 접근시간을 최소화시키고 알고리즘의 병렬성을 증가시켜 전체 처리요소의 연결이 시간적 공간적으로 지역화 되어 문제크기의 증가에 대한 시간적인 영향을 받지 않는 문제 독립적인 형태가 된다. 설계된 시스토릭 어레이는 이동벡터의 계산 복잡도가 O(N6)에서 O(N3)로 크게 향상되었으며 입촐력 핀의 수는O(N)을 가진다.
본 논문은 인체의 일정한 운동을 하는 동안에 시간의 변화에 따른 자세균형을 분석한다. 자세균형은 자세에 움직임 변화를 주어 다중파라미터로 변화 산출 값으로 나타냈다. 이렇게 산출된 값을 분석하여 균형자세 시스템을 구성하였다. 자세의 움직임 변화는 3가지 방법으로 눈을 감고 뜨는 방법, 머리를 앞뒤로 움직이는 방법과 상체 움직임 방법이다. 측정한 다중파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 균형자세 시스템은 이러한 변화에서 발생한 신호를 데이터 획득 장치에서 얻고, 신호를 신호 전달 장치를 통하여 전달하였으며, 데이터 분석을 통하여 자세에 대한 평가로 활용하였다. 궤환 시스템은 획득한 데이터를 재조정하는데 사용하였다. 발생되는 신호는 푸리에변환 하였고, 사용되는 주파수는 0.1Hz, 0.1-0.5Hz, 0.5-1Hz와 1Hz 이상을 사용하였다. 본연구의 결과로 시간 변화에서 운동부하를 부여함에 따라 인체의 자세변화에 따라 발생된 신호를 멀티파라미터 상에서 장시간 변화에 대한 파라미터 간의 변화를 통하여 개별 신체의 자세균형에 검증할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 이를 통하여 새로운 검증 시스템에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
도시이미지 형성 및 지역 경제 활성화를 위해 국가 및 지자체별 야간경관계획 사업이 활발하게 추진되는 추세이지만, 현재까지 야간경관 관련 연구 부족 및 객관적인 평가 방법의 부재로 체계적인 야간경관계획이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 피조사자들의 눈의 움직임 평가 및 설문조사를 통해 야간경관 특성을 분석하여, 향후 바람직한 야간경관계획에 시사점을 제공하고자 한다. 나아가 아이트래킹 기법(Eye-tracking method)이 경관 평가에 있어 객관적인 평가 방법이 될 수 있는지 검증하고자 하였다. 연구 대상지는 미국 버지니아 공과주립대 캠퍼스이며, 다양한 야간경관 이미지 중 전문가 평가를 통해 대표 야간경관을 선정하였다. 선정된 야간경관 이미지의 특성을 분석하기 위하여 사용된 변수는 선호도, 안전함(두려움), 선명도이며, 눈의 움직임 분석을 위한 변수는 고정 지속시간(fixation duration), 순간적 움직임 지속시간(saccade duration), 주사경로 길이(scan path length), 동공 크기(pupil size)이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 다변량 분산분석(MANOVA)을 통하여 야간경관의 유형에 따라 선호도, 선명도, 안전함(두려움)의 차이가 통계적으로 유의하였으며, 상관관계 분석을 통해 선호도, 안전함, 선명도 사이에 정적인 영향관계가 있음을 도출하였다. 둘째, 야간경관의 유형에 따라 눈의 움직임 변수들(고정 지속시간, 지속시간, 주사경로 길이) 차이가 유의함을 파악하였으며, 상대적으로 오픈된 경관이 폐쇄된 경관보다 눈의 움직임 변수 수치가 낮은 것으로 조사되었다. 셋째, 눈 움직임 강도 지도(Heat map) 비교 분석에서는 피조사자들이 무의식적으로 응시한 강도 지도 결과와 선호되는 구역 및 선명하게 보이는 구역 응시를 지시했던 강도 지도 결과가 유사하게 나타나는 결과를 확인하였다. 이는 사람들이 무의식적으로 야간경관을 응시할 때, 다른 구역에 비하여 주로 선호하고, 선명하게 보이는 구역을 강하게 응시한다는 것을 의미한다. 종합해볼 때, 본 연구에서는 야간경관의 유형에 따라 전체적인 선호도, 선명도, 안전함(두려움) 등의 지각하는 특성 및 눈의 움직임 차이를 검증할 수 있었으며, 나아가 야간경관 구역별 강하게 응시하는 구역과 해당 구역이 의미하는 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 경관 평가에 있어 아이트래킹 기법 적용하여 환경별 유의미한 차이를 입증했다는 데에 의미하는 바가 크며, 향후 경관 평가에 시사점 제시 및 야간경관의 이용 만족도 향상을 위한 야간경관계획 시 전략적으로 참고할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 효율적인 차량 영상 안정화를 위한 고성능 차량 영상 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 추정 및 움직임 보상으로 분할하여 설계하였다. 움직임 추정은 지역 모션 벡터 추정 및 불규칙 지역 모션 검출, 전역 모션 벡터 추정으로 구성하였다. 움직임 보상은 추정된 전역 모션 벡터를 사용하여 차량의 영상 흔들림을 보상하기 위해 네 방향에 대하여 보정을 하였다. 설계된 알고리즘은 차량 영상 안정화를 위해 IP에 적용하여 움직임 보정 기술 칩을 설계하였다. 본 논문의 결과, 움직이는 물체에 대한 차량 영상 안정화는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다. 또한, 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
전역탐색알고리즘(full-search algorithm, FSA)은 탐색영역의 범위가 커짐에 따라 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 이에 따른 알고리듬의 처리시간이 커지고, 하드웨어로 구현했을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 비트플레인 정합에 의한 움직임 추정기의 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 움직임 추정기에서는 비트 플레인 정합기준을 이용하여 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 이진영상으로 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 연산의 양을 크게 줄이면 서도 전역탐색 알고리듬과 유사한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였으며, 제안된 VLSI 구조에서는 두 개의 프로세싱 코어를 채택하여 데이터 흐름을 시스톨릭 (systolic) 어레이의 형태로 제어하여, 시스템 내부의 SRAM을 제거하여 동작 속도 상의 이득뿐만 아니라, 메모리 공정을 필요로 하지 않는 저가의 공정을 사용 가능하게 함으로써 제작상의 비용을 절감할 수 있는 해결책을 제시하였다. 구현된 하드웨어는 VHDL을 이용하여 설계하고, 기능 검증을 수행한 후 0.6-μm three-metal CMOS 공정을 이용하여 8.15 X 10.84㎟의 크기로 집적하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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