현재 멀티미디어 장치와 사용자의 요구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 요구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 보간 기법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행 될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 보간 방법은 주파수 도메인의 보간 기법에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 오버 스무딩 현상으로 인해 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 블록 열화 현상이 나타나 주관적인 화질 측면 성능이 낮다. 주파수 도메인에서의 보간 기법은 블록 열화 현상 외에도 모든 블록에 대해 동일한 방법으로 고주파 성분을 채워 넣기 때문에 영상의 edge가 많은 부분에서 주관적인 화질 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 DCT 계수 분포를 이용해 분류된 edge 방향에 따라 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 보간 기법을 적응적으로 사용하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 도메인의 장점을 모두 가지고 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 주관적인 화질 측면의 성능 향상과 함께 객관적인 화질도 향상됨을 알 수 있다.
깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.
2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 실시간 이산웨이블릿변환을 위한 컨볼루션기반 non-cascaded 구조를 구현하고자 병렬곱셈기-중간버퍼-병렬누적기의 고성능 병렬파이프라인 연산회로를 설계하였다. 이산웨이블릿변환의 컨볼루션 곱셈연산은 필터계수의 대칭성과 업/다운 샘플링이 고려된 최적화를 통해서 1/4정도로 감소시킬 수 있으며, 화상데이터와 다수 필터계수들 간의 곱셈과정을 LUT기반의 병렬계수 DA 곱셈기 구조로 구현하면 3$\sim$5배 고속연산처리가 가능하게 된다. 또한 컨볼루션의 곱셈결과를 중간버퍼에 저장하여 누적가산 과정에서 재사용하면 전체 곱셈연산량을 1/2로 감소시켜 연산전력을 절약시킬 수 있다. 중간버퍼는 화상데이터와 필터계수들의 곱셈결과값들을 컨볼루션의 누적가산 과정을 위해 정렬시켜 저장하게 되는데, 이때 병렬누적가산기의 고속 순차검색을 위해 정렬된 병렬저장이 이루어지도록 버퍼관리 구조를 설계한다. 컨볼루션의 병렬곱셈기와 병렬누적가산기는 중간버퍼를 이용한 파이프라인을 구성하게 되는데, 파이프라인 연산처리 효율을 높이기 위해 병렬곱셈기의 연산처리 성능에 맞추어 누적가산기 및 중간버퍼의 병렬화 구조가 결정된다. 설계된 고성능 이산웨이블릿변환기의 성능을 검증하기 위해서 0.18um 라이브러리를 이용한 후반부 설계를 하였으며, 90MHz에서 SVGA(800$\sim$600)영상을 30fps로 실시간 처리함을 확인하였다.
한국원자력연구원은 IAEA에서 권고하고 있는 안전조치기반설계(SBD)에 입각하여 파이로 안전조치 기술을 개발하고 있다. 한국원자력연구원은 파이로 안전조치접근방안 개발을 위한 IAEA 회원국지원프로그램(MSSP)을 수행하였다. IAEA 회원국 지원프로그램을 통하여 기준파이로시설(REPF) 개념을 설계하고, 이 시설에 대한 안전조치시스템을 개발하였다. 최근에 기준파이로시설은 용량이 증대된 REPF+로 업데이트 되고 있다. 핵물질계량관리시스템 성능평가를 위하여 전산코드 PYMUS를 개발하였으며, PYMUS는 전용탐지획률 통계평가 방안을 포함하여 업그레이드하고 있다. 파이로 입력물질 계량을 위한 비파괴분석장비로 ASNC가 개발되고 있으며, 파이로 출력물질인 U/TRU 잉곳을 계량하기위한 비파괴분석장비로 HIPAI가 개발되고 있다. 또한 컴프톤 억제 감마선분광기술, LIBS 기술, 균질화 공정의 샘플링 오차에 대한 평가도 진행 중이다. 이러한 노력들은 국내에서 선진핵주기기술 실현에 크게 기여할 것이다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.
게임 플레이를 위한 행동 주체인 에이전트는 게임 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 다양한 게임 난이도와 게임 환경, 여러 플레이어를 위한 게임 에이전트 개발에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 캐릭터 추가나 업데이트와 같은 게임 환경 변화가 일어나면 새로운 게임 에이전트의 개발이 필요하고, 개발 난이도는 점차 높아진다는 단점이 존재한다. 이와 함께 다양한 플레이어의 수준에 맞는 세분화된 게임 에이전트 역시 중요하다. 단순히 강한 게임 에이전트보다는 세분화된 수준의 게임 플레이가 가능한 게임 에이전트가 활용성이 높고, 플레이어에 대한 만족도를 높일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 카드형 대전 게임을 대상으로 빠른 게임 에이전트 학습과 세분화된 플레이 수준 조절이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 행동 구성에 대한 높은 자유도와 멀티 에이전트 환경에서의 빠른 학습을 위해 정책(Policy) 기반 분산형 강화학습 방법 중 하나인 IMPALA를 적용한다. 세분화된 플레이 수준 조절은 Temperature-Softmax를 통해 얻은 행동별 확률 값의 샘플링을 통해 수행한다. 논문에서는 Temperature 값의 증가에 따라 게임 에이전트의 플레이 수준이 낮아지는 결과와 이 수치를 다변화하여 손쉽게 다양한 플레이 수준 조절이 가능함을 확인하였다.
이 논문에서는 SVC 기반의 다매체 전송기법을 제시하였다. 제시한 기법을 통하여 HD 멀티미디어 전송 서비스 효율이 크게 개선시켰다. 논문에서는 신뢰도가 떨어지는 보조채널을 주채널과 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스 효율을 높여주기 위한 SVC 기반 다매체 멀티미디어 전송기법을 제시하였다. 실시간 모드 전환 알고리즘에 의하여 보조 채널의 열화 정도에 따라 주채널 스트림과 보조채널 스트림을 함께 사용할 지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환하여 준다. Enhancement Layer 스트림이 채널 모니터링에 의해 차단 되었을 때 채널 모드 전환 알고리즘은 Base Layer 스트림에 대한 업샘플링과 인터폴레이션을 통하여 HD 멀티미디어 서비스의 공간적, 시간적 Resolution을 유지시켜주어 끊김 없는 다매체 멀티미디어 서비스 지원을 가능케 한다. Ku 대역과 Ka 대역을 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 방송시스템을 예로 본 논문에서 제안한 기법의 타당성을 확인하였다. 실제 강우량의 변화를 Bartlett-Lewis Pulse (BLP) 프로세스로 모델링하고 그에 따른 강우 감쇠효과를 적용하여 시스템에 대한 성능시험을 수행하였다. Enhancement Layer의 평균지속 시간이 9.48[min]에서 23.12[min]으로 늘어났으며, 시간당 계층전환 횟수가 3.84[번/hour]에서 1.68[번/hour]으로 줄어드는 결과를 얻었다. Ka 밴드는 본질적으로 기후와 관련하여 상대적으로 신뢰도가 떨어져서 독립적인 응용에는 한계가 있지만, 이상의 위성방송 시스템의 예를 통하여 볼 때, 본 논문에서 제안한 SVC 기반 전송기법은 고품질 방송을 위한 Ka 대역의 활용을 극대화 시켜줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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