본 논문에서는 에지 영역을 보상한 원격 센싱된 인공위성 화상의 부호화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각간 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 실제 LANDSAT-TM 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 에지 영역 보상을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 대역간 벡터양자화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각각 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화 된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문은 CMOS 센서의 스캔 이미지 향상 위한 기법으로 흑백의 명암차를 이용한 이미지 보상 알고리즘과 시스템 설계에 관한 연구이다. 제안한 기법은 CMOS 센서의 각 화소에 대해 명암차를 구하고, 제한된 메모리 조건 하에서 쉐이딩 알고리즘을 적용한다. 제안 기법의 성능은 하드웨어를 설계하여 평가 한다. 실험 결과는 테스트 이미지의 에지 부분에서 채널별 밝기 차이가 개선되었고, 균등한 품질의 이미지 센싱이 가능하였다.
에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
비구조적인 환경에서 평면패렛을 포크리프트로 로딩하거나 보조필드 재료운송시스템 로보트를 제안한다. 시스템은 패렛의 위치와 방향을 정의하고 패렛의 2개의 구멍의 위치를 결정하기 위해서 결합된 어쿠스틱과 비쥬얼 센싱 데이타를 사용한다. 그 결과 포크리프트를 패렛의 2개의 구멍에 접근하고 운송하기 위해서 패렛을 인게즈한다. 재료운송시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 2차원 포라로이드 울트라소닉 센서와 2차원 압티컬 카메라 비쥬얼 센서데이타를 통합하는 시스템을 개발한다. 2개의 다른 소스에서 얻은 데이타는 서로서로 보완하고 재료운송 시스템로보트를 제어하기 위한 효율적인 알고리즘에 사용한다. 2개의 선형스켄닝으로 부터 얻은 레인지 데이타는 least-mean square 방법을 사용하여 패렛의 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 사용한다. 그리고 에지탐지와 Hough 트랜스폼기술을 사용하여 스윙각도와 패렛의 인게이지먼트 위치를 결정하기 위해서 비쥬얼 데이타를 사용한다. 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 발생하는 제안을 논의한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구현하여 평가하고 실험적인 결과도 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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