영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.
본 논문은 가변의 감지영역을 갖는 무선 센서 네트워크에서 센서노드의 감지에너지 소비를 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 감지에너지의 소비를 최소화하기 위해서는 이웃하는 노드들과의 중첩되는 감지면적이 최소화되어야 한다. 중첩영역을 최소로 하는 노드의 위치를 결정하기 위하여, 이웃하는 노드 사이의 감지영역과 전개각 및 각 노드의 감지반경을 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 ASRC(adjustable sensing ranges control)에 의한 새로운 노드 위치방법을 제안하였다. 제 안한 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도한 모델로서, 시뮬레이션을 통하여 감지에너지 소모에 대한 유효성을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 병합 트리의 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방안은 빠른 정보 수집을 위하여 센서노드와 싱크노드간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 병합 트리를 생성한다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법은 기존 방법 보다 병합 트리를 보다 더 낮은 복잡도로 생성 가능하며 기존 방식 대비 높은 에너지 효율을 보여 준다.
본 논문에서는 휴대용 기기와 같은 에너지의 제약이 있는 환경에서 MPEG-4 비디오를 디코딩할 때, 일부 매크로 블록을 생략함으로써 에너지 소모를 줄이고 재생 품질의 저하를 최소화하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 실제 참조 보드에서 구현, 검증한 결과 매크로 블록 생략에 의해 재생 품질에의 영향을 최소화하면서 30% 정도까지 재생 에너지의 소모를 줄일 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서는 에너지 소모를 최소화 하는 것이 매우 중요한 연구 과제이며, 많은 연구들을 통하여 효율적인 방법들이 제안 되었고, 이 방법들은 대부분 단일 계층 상에서의 최적화에 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 네트워크 계층의 정보를 이용하는 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 여기서 제안하는 프로토콜은 MAC 계층의 송/수신 단의 비활성화 상태를 최대화 하고 제어 패킷의 수를 최소화 하는 방법으로 클러스터 기반의 경로 탐색 기법을 이용한다.
본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
Ad-hoc 무선 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크 망에서와는 달리 휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성 되어있고 이때 휴대용 기기들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 그러므로 무한의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 달리 배터리를 에너지원으로 사용하는 Ad-Hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이러한 특성을 고려한 연구 중 전체 휴대용 단말기에서 일부를 선출하고 이렇게 선출된 coordinator들만 데이터의 전송에 참여하게 하고 나머지 단말기들은 수면 모드로 전환시킴으로 인해 시스템의 전력소비를 줄이는 방법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 선행 연구에서는 수면 모드의 노드를 최대화함으로써 전체 네트워크의 전력소비를 최소화 하려는 노력을 하고 있으나, 선출되는 coordinator 수의 최소화가 항상 시스템 활동시간의 증가를 보장하지는 않는다. 본 논문에서는 각 단말기에서 데이터 전송에 필요한 에너지와 노드들의 연결성을 함께 고려해서 coordinator를 선출함으로써 네트워크의 시스템 활동시간을 기존의 방법 보다 더 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
자원 제약적인 임베디드 시스템 기반의 비디오 압축/전송 시스템에서 고수준의 영상품질과 에너지 효율성을 동시에 만족시키는 것은 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 동작 주파수 설정을 이용하여 주어진 네트워크 환경과 영상품질을 만족하면서 에너지 소비가 최소화되는 솔루션을 제안한다. 즉, 주어진 네트워크 환경에서 압축/영상품질의 상관관계를 분석하고 에너지가 최소화되도록 동작 주파수를 결정한다. JPEG을 이용한 실험 결과, 동작 주파수 설정을 이용한 방법은 기존의 방법 보다 사용자가 요구하는 영상품질을 만족하면서 약 60% 정도 에너지를 절감할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
모바일 센서 망 시스템에서는 모바일 노드들이 무작위로 배치되고, 랜덤한 경로를 통해 이동 하면서 데이터를 수집하고, 이웃노드에게 전달한다. 따라서 노드가 이동함에 따라 자동으로 노드간 연결을 유지하며 주위의 노드들과 데이터를 송수신 하는 방법이 필요하다. 하지만 대부분의 연구는 노드가 고정된 상태에서 에너지 소모를 줄이기 위한 방법을 중심으로 제안되어져 왔다. 모바일 센서망에서는 모바일 기기의 이동성이라는 특징을 고려한 알고리즘이 필수적으로 제시되어야 한다. 또한 고정된 노드간의 데이터 전송보다 모바일 노드와의 데이터 전송에서 발생하는 전송지연이 더욱 크기 때문에 전송지연 최소화를 위한 방안과 센서 노드가 갖는 기본적인 에너지 소비 최소화의 문제도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 전송중인 노드의 전송범위에 모바일 노드가 들어 왔을 때 기존의 노드와 모바일 노드가 자율적으로 토폴로지를 구성하는 동기방법과 에너지와 전송지연을 줄이는 노드 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방법에 비해 제안한 방법이 모바일 센서망에서 효과적으로 전송지연을 줄이면서 에너지 소비를 최소화함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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