본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.
최근의 보편적인 컴퓨터 응용분야인 컴퓨터 그래픽, 패턴인식, 음성 출력 등과 같은 제분야에서는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하는 것이 필수적이다. RNS는 캐리부재, 병렬처리 등의 특징을 가지므로 대용량 데이터의 실시간 처리를 지원하는 장치의 개발에 큰 이점이 있다. 본 논문에서는 RNS에서 웨이티드 수체계로 변환하는 방법을 유도하고 구현한다. 이 방법은 연산의 비트수가 증가하더라도 고정된 연산의 단계를 거치게 되고, 여기에서 이 방법의 효율성이 커진다. 이는 중첩 비트 주사기법을 CRT 변환시에 적용하는 새로운 방법이다. 그리고, 변환식의 유도와 실제 시뮬레이션의 결과를 타 시스템과 비교하여 본 논문의 방법이 타당함을 보여준다. 그 결과, 기존의 승산기보다 많은 하드웨어를 요구하지만, 이는 최근의 반도체 집적기술의 발전으로 인하여 큰 문제가 되지 않고, 반면에 병렬 t행과 캐리 부재의 특성으로 인해 기존의 방법보다 속도를 향상시킬 수 있다.
전력거래소에서 전력계통 및 전력시장 운영을 위해 도입한 핵심시스템은 EMS, MOS, CBP 이다. 이 세개 시스템은 각각 고유의 기능을 가진 별도의 시스템으로 구축되었다. 우리나라의 전력시장이 발전경쟁단계에 머무르면서 당초 양방향전력시장용으로 도입된 MOS시스템이 활용되지 못함에 따라 MOS시스템의 실시간 급전기능을 활용해 전력계통 운영의 안정성 및 경제성 향상을 꾀하고자 이 세 개의 시스템을 2006년 10월부터 연계 운영하고 있다. 이를 위해 CBP입찰값을 MOS의 입찰형식으로 변환하기위한 CBP-MOS 입찰변환시스템, 실시간 수요예측을 위한 수요예측 프로그램, MOS와 EMS를 일괄적으로 연계하기 위한 연계Mode, 각 발전기 운전원들에게 발전기의 급전계획값 및 실시간 운전현황을 전송하기 위한 급전지시시스템(MX) 및 전반적인 시스템 연계운영을 종합적으로 감시하기 위한 종합감시시스템 등을 개발하여 운영하고 있다.
본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.
기존의 웹 컨텐츠는 유선망에 접속된 PC를 대상으로 제작되었기 때문에 무선환경의 단말기 상의 소형 디스플레이에서 표현되기 위해서는 웹 문서의 변환이 필요하다 이를 위해 본 논문에서는 웹 컨텐츠를 자동 변환하는데 있어서 필요한 인덱스를 추출하는 기능을 제공한다. 기존의 방법과는 달리 HTML 태그 패턴 분석뿐만 아니라 컨텐츠 정보의 속성 분석을 통하여 실시간 분석으로 웹 문서 변환에 필요한 인덱스 정보를 추출하는 방식을 제안한다. 웹 페이지에서 인덱스 정보를 추출하고 이러한 인덱스 정보를 브라우저에게 전달함으로써, 웹 문서 변환에 있어서 콘텍스트를 제공하고 변환의 유연성을 향상시킬 수 있다.
최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
텍스트 모드에서 흑백 데이터를 컬러 데이터로 변환시킬 때 하드웨어적인 방법을 이용하여 실시간적으로 변환할 수 있는 회로를 설계 및 구현하였다. Color Palette ROM에 화면을 구성하는 모든 페이지에 해당되는 색상 정보를 저장한다. 이 색상 정보는 8비트 단위로 출력이 되며 하위 4비트는 전경색, 상위 4비트는 배경색을 가지도록 지정한다. Address Reduction ROM을 두어 중복되는 어드레스를 배제하여 Color Palette ROM의 용량을 1/16로 감소시킬 수 있도록 하였으며, 다수 개의 D-FF을 두어 어드레스와 데이터 그리고 페이지 정보를 임시로 저장한 후에, Counter를 통해 실시간에 8회의 처리과정을 거친 후 Multiplex에서 전경색과 배경색을 구분하여 컬러 비디오 컨트롤러에 색상 정보를 보내도록 설계하였다. 기존의 흑백 LCD 디스플레이를 사용하고 있는 각종 제어장치 설비를 컬러로 변환함에 있어서 용이한 실시간 인터페이스로 활용될 것이다.
본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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