LM 알고리즘은 비선형 시스템의 least square problem을 풀기위해 사용되는 것으로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 중요한 알고리즘이다. 하지만 응용 분야의 목적 함수가 복잡하고 고차원인 경우, 목적 함수의 연산 횟수가 많아지고, 내부에서 연산되는 행렬 및 벡터 연산에 시간이 많이 소요되어, 임베디드 환경에서의 실시간 동작을 위해서는 하드웨어 가속기 설계가 불가피하다. 본 논문에서는 LM 알고리즘을 하드웨어로 설계하였으며, 반복되는 목적 함수 연산을 파이프라인 처리 하고, 행렬 및 벡터 연산은 데이터 입력 주기를 줄여 속도를 향상시켰다. 설계한 LM 알고리즘의 하드웨어 성능을 측정하기 위해, 응용분야로 3D reconstruction의 한 부분인 refining fundamental matrix(RFM)를 적용하였다. 실험 결과 소프트웨어와 비슷한 정확도를 가지면서, 최대 74.3배의 속도 향상을 볼 수 있었다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
본 논문에서는 주문형 케이크의 자동화 제작을 위해 필요한 일련의 영상 기반 식품 모양 인식 및 정밀 측위 방법을 제안한다. 초소형 카메라 모듈을 푸드 아트 프린터 내부의 비스듬한 위치에 장착 후 원근 변환을 적용하여 탑 뷰(top veiw) 이미지로 전환 후 에지 검출, 직선 및 원형 허프 변환 등을 수행하도록 하여 식품의 모양을 인식하고 무게 중심 좌표를 검출하도록 하였다. 본 알고리즘을 케이크 및 떡 모형에 적용하여 테스트를 수행하였으며 그 결과 180~250 lux 범위의 조명 환경에서 98.75% 의 높은 객체 인식률을 얻을 수 있었으며 50~120 lux 범위에서 0.87% 이내의 중심점 측위 오차율을 얻을 수 있었다. 이는 수요처의 요구 사항을 충분히 만족하는 수치이며 실시간 처리 성능도 프레임당 0.5초 이내로 나타나 상용화 가능성을 충분히 갖춘 것으로 판단된다.
드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.
이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.
본 논문은 원격 감시 제어를 위한 효율적인 웹 서비스 S/W 플랫폼을 제안한다. 웹 서비스의 성능 향상을 위해 서블릿 컨테이너를 제거함으로써 웹 서비스 구현의 필수 구성요소인 gSOAP 처리를 향상시켰으며, 로봇 또는 유비쿼터스 센서 응용에 적용이 가능한 경량화 된 웹 서비스 서버/클라이언트 소프트웨어 플랫폼을 설계하였다. 본 연구 결과를 검증하기 위하여 PXA270 프로세서를 탑재한 LDS4000 엔진 보드에 탱크와 센서 등을 결합한 감시 제어용 로봇 하드웨어를 제작하였으며, 웹 서비스 클라이언트 응용과 기존의 웹 서버를 통한 원격 감시 제어 기법 간의 gSOAP 메시지 교환 부하를 비교함으로써 본 연구 결과에 대한 실용적 우수성과 그 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 Zynq SoC 플랫폼을 사용하여 노이즈 영상의 경계선 검출 및 노이즈 감소를 위한 부분 재구성 시스템을 설계한다. 실시간 1080p 영상 시퀀스의 처리를 위한 높은 연산량을 제공하기 위해 재구성이 가능한 Programmable Logic 영역을 사용하고 하드웨어 필터를 구현한다. 또한 하드웨어 필터들은 부분 재구성 가능한 영역을 활용한 자동 재구성 기능을 통해 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 더욱 더 효과적으로 하드웨어 자원 활용을 가능하게 한다. 주어진 한계점을 넘는 잡음을 포함한 입력 영상의 경우 적응적 노이즈 제거를 위한 필터링 연산을 하드웨어에 자동 재구성하여 수행함으로써 제안된 시스템은 향상된 경계선 검출 결과를 보여 주고 있다. 제안 하는 시스템을 사용하여 영상 시퀀스의 잡음 밀도에 따라 영상 처리 필터의 bitstream이 스스로 재구성 되었을 때 경계선 검출의 정확도에 대한 결과가 향상된 것을 (14~20배 PFOM) 구현 결과에서 보여 준다. 또한, ZyCAP을 사용하여 구현 한 경우 2.1배 빠르게 부분 재구성함을 확인하였다.
본 논문은 승용 및 화물 차량의 주차 시, 사각지대에 의해 발생할 수 있는 위험요소를 차량의 전방, 후방에 장착된 카메라를 이용하여, 위험 요소 발견 시 신속히 상황을 대처할 수 있도록 운전자를 도와주는 차량용 전. 후방 영상 모니터링 시스템의 개발을 제안하였다. 임베디드 시스템(embedded system) 환경에서 두 개의 고해상도 영상 데이터를 TCP/IP 기반 네트워크로 전송하는 방법으로 하나의 SoC(System on Chip)와 두 개의 고해상도 CMOS(Complementary metal-oxide-semiconductor) 영상 센서를 사용 하였다. 영상 데이터를 TCP/IP 네트워크 기반으로 전송하기 위해서 두 개의 카메라에서 입력 받은 영상을 H.264 포맷으로 압축한 뒤에 실시간 전송 규약(Real-time Transport Protocol)을 이용해서 영상 데이터를 무선(Wi-Fi)으로 전송하였다. 무선 환경에서 발생할 수 있는 전송손실, 전송지연, 전송제한 등을 감안하여 H.264로 압축된 두 개의 영상 데이터의 비트레이트를 조절하여, 무선(Wi-Fi) 환경에서 최적의 전송 조건을 갖추기 위한 시스템을 구현하여 실험하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 무선단말기에 적합한 코프로세서를 설계하였다. 멀티미디어 무선단말기는 많은 양의 멀티미디어 데이터를 실시간으로 처리하기 때문에 고속 멀티미디어 연산을 지원하는 코프로세서가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 재구성 가능한 구조를 사용하여 고속 연산이 가능한 코프로세서의 구조를 제안하고 이를 설계하였다. 제안된 코프로세서는 재구성이 가능할 뿐만 아니라 PE(Processing Element)들을 그룹 단위로 묶어서 응용분야에 따라 확장이 가능하도록 하였으며 곱셈기를 사용하지 않고 곱셈처리가 가능하도록 하였다. 또한 메인 프로세서의 시스템 I/O 버스에 연결되도록 하였기 때문에 모든 프로세서에 연결이 가능하도록 하였다. 제안된 코프로세서는 VHDL을 이용하여 설계되었으며 설계된 코프로세서를 기존의 재구성 가능한 코프로세서 및 상용 임베디드 프로세서와 구조비교 및 성능비교를 하였다. 비교 결과, 제안된 코프로세서는 기존의 재구성 가능한 코프로세서에 비해 융통성 및 하드웨어 크기 면에서 우수함을 나타내었고, 실제 DCT 응용분야에서 상용 ARM 프로세서에 비해 26배의 속도증가를 보였으며 고속 DCT코어를 탑재한 ARM프로세서와의 비교에서 11배의 속도증가를 나타내었다.
컨벌루션 기법은 디지털 영상처리 분야에서 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 에지 검출(edge detection), 잡음 제거(noise reduction)등 다양한 목적을 위해 사용되고 있으며, 상황에 따라 다양한 필터 마스크 값을 가지고 적용된다. 본 논문은 영상처리에서 다양하게 응용되는 컨벌루션 영상처리 기법을 2차원 Look-Up Table(LUT)와 필터의 중첩영역 버퍼링 기법을 통하여, 이의 영상처리 속도를 고속화하는 방법을 제안한다. 첫째, 사전에 필터의 마스크 값과 영상 화소 값의 곱셈 연산 결과값을 2차원 LUT에 저장하여, 연산에 대한 결과를 참고 하였다. 둘째, 대부분의 컨벌루션 필터가 가지는 필터 대칭성 특징에 의해 연산이 중복 수행되는 부분을 효율적으로 연산하기 위해, 중첩영역 처리 결과를 버퍼 공간에 임시 저장하고, 다음 연산에서 사용할 때 버퍼의 값을 가져오는 방식으로 중첩 영역의 불필요한 반복 연산을 최소화한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리를 필요로 하는 PC환경과 제한된 컴퓨팅 자원을 가지는 임베디드 시스템 환경에서 연산량을 최소화함으로써 기존 컨벌루션 알고리즘 보다 고속화된 성능 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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