보안과 감시에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 무인화에 초점을 맞춘 CCTV(Closed-circuit Television) 시장이 형성되었고, 디지털 영상 압축 기술과 인터넷이 급격히 발전함으로써 인터넷 기반의 웹 카메라가 새롭게 등장하였다. 웹 카메라의 특징은 기존의 CCTV와 다르게 장소에 구별 없이 네트워크가 이루어지는 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 볼 수 있는 것이다. 그러나 시스템 관리자에게는 웹 브라우저에서 웹 카메라 서버로 접속된 사용자에게만 해당 카메라의 영상을 보여주는 웹 카메라의 방식은 불편한 단점이다. 이에 본 논문에서는 여러 영상을 단일화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 시스템 관리의 효율성을 높이기 위해 영상을 저장하는 기능 및 특정 시간에 저장이 이루어지는 스케줄링 기능을 구현 및 설계하였다.
VoD(Video-on-Demand) 시스템에서 다루는 데이터는 대용량이면서 실시간에 처리되어야 하는 연속 매체의 특성을 지니고 있다. 대용량의 데이터가 차지하는 저장 공간과 전송 대역폭을 줄이기 위해 사용되는 압축 기법과 데이터의 실시간 처리를 보장하기 위한 자원의 예약 기법은 모두 연속 매체를 처리하는데 있어 필수적이다. VoD 시스템에서는 사용자들에게 영화의 재생뿐만 아니라 고속 전진이나 고속 후진과 같은 대화식 동작도 함께 제공할 수 있어야 하는데 대화식 동작이 야기하는 데이터 요구량의 변화는 디스크 대역폭, 통신망 대역폭, 메모리와 같은 시스템 자원의 관리를 어렵게 한다. VoD 시스템의 경우 기 저장된 비디오 데이터를 처리하기 때문에 데이터 블록에 대한 선반입이 가능하다. 본 논문에서는 가변 비트율의 비디오 데이터를 처리하는 VoD 서버에서 서버의 버퍼를 이용하여 데이터 블록들을 선반입함으로써 대화식 동작을 지원할 수 있는 버퍼 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법은 모의실험 결과 수용 사용자 수에서 LRU 기법에 비해 약 34%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 음성신호의 다중채널 실시간 부호화를 위하여 1차 차분신호의 불필요한 영비트를 제거하고 5개 단위로 음성 패킷을 구성해 주는 패킷 부호화에 관하여 그 실현방법 및 성능을 연구하였다. 제안된 패킷부호화 방법은 알고리즘이 매우 간단하며 수치연산보다는 주로 데이터의 조작에 의해 이루어지므로 많은 정보량의 압축은 기대하기 어려우나, 10가지의 음성 안내문에 적용한 결과 약 $40\%$정도의 정보 압축이 가능하였다. 따라서 제안된 방법을 사용하면 매우 간단하게 음성신호 저장시 메모리를 절약해줄 수 있으며 또한 전송시 전송 효율을 높여줄 수 있고, 특히 알고리즘이 간단하므로 부호화시 채널을 다중좌하기에 유리한 장점이 있다.
최근 들어 위성영상 및 항공사진은 국토환경관리에 매우 중요한 수단으로 인식되고 있으며, 이러한 추세에 따라 환경부 및 환경부 산하 기관의 많은 공무원들이 이러한 영상자료를 빠르게 업무에 활용할 수 있는 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 기존 시스템은 고가의 영상처리소프트웨어를 사용자 PC에 설치한 뒤 이를 이용하여 사용자 개인 컴퓨터에 저장되어 있는 대용량의 영상자료를 처리하여 업무에 활용하는 방식을 택함으로써, 영상자료 유출의 위험성, 소프트웨어의 중복적 구매에 따른 비용증가, 대용량 영상자료의 이동성 감소, 관련 소프트웨어 교육 시간 및 비용 증가 및 대용량 자료 처리에 따른 처리시간 증가 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 환경부 공무원의 사용자 활용도를 증가시킨 '대용량 영상자료를 활용한 환경지리정보 인트라넷 시스템'을 개발했다. 본 시스템은 최신 영상 압축 및 전송 기술을 활용하여 영상자료의 물리적 파일 크기에 관계없이 사용자가 원하는 부분만을 압축 전송함으로써 매우 빠른 속도로 사용자가 원하는 지역을 인트라넷을 통해 서비스할 뿐만 아니라, 이렇게 전송된 영상을 웹 상에서 실시간으로 영상처리함으로써 사용자 편의성과 속도를 매우 향상시켰다. 또한 본 시스템은 환경부가 제작한 34종 이상의 벡터 자료와 함께 통합되어 서비스됨으로써 영상자료와 벡터자료의 통합적 활용성을 증가시켰다.용성을 증가시켰다.
고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 저가의 비용으로 구축이 가능한 USB 인터페이스용 PC 카메라를 이용한다. 사람의 침입이나 사람의 움직임을 감시할 필요가 있는 장소에 카메라를 설치하여 영상을 계속 감시한다. 감시가 필요한 장소에 설치된 각 카메라의 영상에 변화를 저장하여 기록하는데 있어서, 비교적 적은 비용이 필요하다. 또한 감시가 필요한 장소를 보다 안전하고 정확하게 감시할 수 있는 무인 침입탐지시스템에 영상처리와 영상인식 기술을 이용하여 실시간 감시시스템을 구현한다. 구현한 시스템은 웹을 기반으로 다양한 원격지의 화상 자료의 신속한 전송, 정확성의 구현, 특정 움직임의 캡처 및 선택, 검색, 자동 움직임 감지 등의 장점을 제공한다. 또한 독자적 시스템을 제공하여 다수의 시스템을 영상 입력 서버로 이용이 가능하도록 하였다. 뿐만 아니라, 서버에 C/S 형태의 시스템도 함께 제공하여, 영상인식 모듈을 탑재할 수도 있다. 덧붙여 인터넷을 통한 자료의 전송기술 및 QoS 만족을 위한 자료의 압축 및 품질 향상 기술을 적용하여 원격 출력과 원격 전송이 가능하여 저장 장치의 유지 관리 및 설치면에서 많은 경제적 이점이 있다.
최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.
동적 커패시턴스 제어(DCC) 기술로 인하여 액정 디스플레이 장치의 약점 중 하나였던 응답 시간 성능이 크게 개선되었다. 하지만 DCC는 계산 과정에서 이전 프레임 영상의 실시간 저장 및 출력을 반복해야 하며, 이 과정에 활용되는 고속 메모리는 HD 고해상도 디스플레이 제작에 있어 높은 하드웨어적 부담 및 비용 상승의 원인이 된다. 본 연구에서는 복잡도가 낮은 고속 영상 압축 기법인 변형 지수-골룸 (MEG) 코딩을 제안하며, 이를 통해 DCC 기술에 요구되는 메모리의 양을 크게 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서는 화소별 DCC 스위칭 기법을 제안하여 압축 오차가 최종 액정 디스플레이 영상의 시각 품질에 악영향을 미치지 않도록 하였다. 제안된 방식을 이용해 DCC 처리용 메모리의 크기를 1/3로 줄여도 최종 영상의 시각 품질 손상이 거의 없음을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
USB 카메라를 이용하여 PC 화상 회의를 할 때 image sensor에서 읽어드린 동화상을 USB를 통해서 PC로 전송하게 되는데 이 때 USB의 전송 속도의 제한 때문에 동화상의 압축이 필요하다. 동화상의 압축을 위해서는 많은 양의 메모리가 필요하므로 외부 메모리를 사용하는 것이 일반적이다. 동화상 압축 알고리즘은 여러 가지가 있지만 JPEG을 사용할 경우 동화상 프레임을 모두 저장할 필요는 없으며, JPEG 압축 엔진으로 일정한 속도로 들어오는 데이터와, JPEG에서 사용되는 데이터의, 순서의 불일치를 해결해주는JPEG 입력 버퍼만이 필요하다. JPEG 입력 버퍼는 읽고 쓰는 순서가 차이가 많이 나므로 double buffering을 사용하는 것이 일반적이지만 이 논문에서는 double buffering을 사용하지 않고 칩 안에 내장 되는데 문제가 없는 적은 메모리 요구량으로 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 메모리 아키텍처를 사용하면 별도의 외부 메모리가 필요하지 않으므로 부품 감소에 의한 전체적인 비용 절감이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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