영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한다. 조합논리 부분을 DAG로 표현하여 그래프 분할과 collapsing, bin packing을 수행한다. 그래프 분할에서 DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행시간을 개선하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 17.01% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 앙웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 게산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLV의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력변수로 분리하여 조합논리회로로 구성한다. 구성된 회로는 DAG 형식으로 표현한다. DAG에서 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드는 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정한다. 각 노드가 가지고 있는 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 계산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLB의 OR텀수보다 비용이 초과되지 않는 노드를 병합하여 매핑 가능한 클러스터를 구성한다. 매핑 가능 클러스터들 중에서 가장 짧은 다단의 수를 갖는 클러스터들을 선택하여 그래프 분할을 수행한다. 분할된 클러스터들은 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 빈 패킹(Bin packing)을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 62.6%의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 17.6% 감소되었다. TMCPLD와의 결과 비교는 조합논리 회로의 5개 회로만을 비교한 결과 4.7% 감소되었다. 이와같은 실험결과는 CPLD를 이용한 기술매핑에 상당한 효율성을 제공할 것으로 기대된다.
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.
본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
초고압 전산화단층촬영(megavoltage computed tomography, MVCT)이 단층치료(Tomotherapy) 환자의 치료 자세 교정 방법으로 사용되고 있다. MVCT는 부가적인 방사선 피폭뿐만 아니라 전체 치료 시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 비디오 영상기반 환자 치료 자세 교정 시스템(video image-guided setup system, VIGS)을 개발했다. 단층치료 장치내 갠트리에 직각으로 2대의 비디오 카메라를 장착하고 이로부터 얻은 영상을 이용하여 환자의 자세 오차를 측정하는 프로그램을 자체 개발했다. 개발된 시스템은 사용자에 의해 정의된 관심 영역에서의 에지 검출(edge detection) 결과를 기반으로 자동 정합을 통해 자세 오차를 찾도록 고안되었다. 두경부 환자를 묘사하기 위해 휴먼 팬톰을 이용하여 컴퓨터 단층 치료계획 영상을 획득한 후 전산화 치료계획을 수행했다. 실제 치료 상태를 재현하기 위해 고정 용구를 이용하여 팬톰을 고정했으며 전산화치료계획 결과로 부터 팬톰 자세 검증을 위한 기준 MVCT 영상을 획득했다. 팬톰을 치료 위치에 위치시킨 후 MVCT 영상을 얻고 이를 기준 MVCT영상과 비교하여 치료계획시와 동일환 자세가 되도록 위치를 교정했다. 교정된 자세에서 VGIS를 이용하여 기준 비디오 영상을 획득했다. 10회 걸쳐 MVCT 영상을 이용한 자세 교정과 VIGS를 이용한 비디오 영상기반 자세 교정을 각각 수행하여 두 방법간의 교정 값 차이(상관 분석)와 분석 시간을 비교했다. 팬톰 위치 교정 시간은 VIGS 시스템($41.7{\pm}11.2$ seconds)이 MVCT 방법($420{\pm}6$ seconds)에 비해 현저히 적게 조사됐다(p<0.05). 하지만 두 방법간의 위치 오차 분석 결과 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다(x=0.11 mm, y=0.27 mm, z=0.58 mm, p>0.05). VIGS시스템이 짧은 시간에 정확한 위치 오차 감지 능력을 보여 이의 개발이 단층치료의 절차를 효율적으로 개선하는데 효과적일 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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