공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.
본 논문은 머신비전시스템에서 정확한 이미지 획득을 위한 방법을 제안한다. 각종 렌즈에서 요구되는 가장 중요한 기능으로는 실물과 동일한 고품질의 결상을 구현하는 광학적 역할이다. 그러나 머신비전시스템의 입력부에서는 렌즈의 수차로 인하여 왜곡현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실세계 좌표계와 영상 좌표계 간의 변환 관계를 정의해주는 매핑 기능으로, 행렬연산을 통하여 두 좌표간의 거리를 계산하여 정확한 위치를 지정하게 된다. 레이저 정밀 가공작업에서도 Galvanometer를 사용하면 비구면 초점 렌즈에 의하여 발생되고 있는 렌즈 수차를 보정하여야 가공 오차를 개선 할 수 있다. 비구면 렌즈의 수차는 2차원 곡선의 형태를 가지고 있으나, 기존의 렌즈 보정 방법인 선형방법은 매우 많은 점들을 검사하여 보정시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 가공장비에서 렌즈의 수차로 인하여 발생하는 가공오차를 감소시키기 위하여 Bilinear interpolation 기법을 적용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존 선형방법과 비교하여 위치 오차의 평균값과 표준편차가 향상되었음 실험을 통하여 입증하였으며 실제 레이저 응용업무에 적용하고 있다.
본 논문에서는 효율적인 차량 영상 안정화를 위한 고성능 차량 영상 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 추정 및 움직임 보상으로 분할하여 설계하였다. 움직임 추정은 지역 모션 벡터 추정 및 불규칙 지역 모션 검출, 전역 모션 벡터 추정으로 구성하였다. 움직임 보상은 추정된 전역 모션 벡터를 사용하여 차량의 영상 흔들림을 보상하기 위해 네 방향에 대하여 보정을 하였다. 설계된 알고리즘은 차량 영상 안정화를 위해 IP에 적용하여 움직임 보정 기술 칩을 설계하였다. 본 논문의 결과, 움직이는 물체에 대한 차량 영상 안정화는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다. 또한, 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었다.
차세대 이동통신 시스템에서 고품질의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 강력한 오류정정부호의 사용이 필수적이다. 터보부호에서는 반복복호를 수행함으로써 우수한 오류성능을 얻을 수 있지만 반복복호 회수가 증가될수록 연산량과 지연시간도 증가된다. 따라서 우수한 오류성능을 유지하면서 반복복호 회수를 줄이기 위한 방법이 요구된다. CRC를 사용하는 터보부호는 이러한 반복복호 회수를 줄일 수 있는 가장 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 CRC를 사용하지 않은 기존의 터보부호에서와 같이 CRC를 사용하는 터보부호에서도 edge-effect에 의해 오류성능이 크게 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 s-랜덤 인터리버에 D-파라메타를 적용하여 edge-effect를 제거하기 위한 방법이 제시된다. 모의실험 결과 CRC를 사용한 터보부호에서 본 논문에서 제시된 D-파라메타를 적용한 인터리버를 사용하는 경우 edge-effect가 완전히 제거됨을 확인할 수 있었다.
RFID 시스템에서 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 방안 중 백엔드 서버에서의 필수요건인 확장성을 단축하는 기법을 제안한다. 현재 RFID/USN이 큰 이슈가 되면서 RFID에 대한 각종 연구와 응용들이 활발히 진행 중에 있다. 반면에 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력으로 개인의 프라이버시 보호 측면에서 여러 문제들을 유발시킨다. 기존 해시 체인 기법은 프라이버시를 침해하는 공격들에 대해서 전방 보안성, 기밀성, 불구분성 등을 모두 보장하는 안전한 기법이다. 그러나 백엔드 서버에서 태그를 식별하기 위한 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 백 엔드 서버에서의 계산량을 감소하기 위해 키를 효율적으로 찾는 Hellman Method를 적용한다. Hellman Method 알고리즘은 선행계산과 탐색 두 단계로 진행되는 알고리즘이다. 본 논문에서는 해시 체인 기법에 Hellman Method를 적용한 후 병행성을 분석하고 분할적용하여 보안성과 키 검색을 비교하였다. 비교 결과는 기존의 프라이버시 보호를 위한 보안 요건을 모두 보장하면서 키 검색 비교는 기존 방식보다 계산 복잡도를 O(m)에서 $O(\frac{m{^2/3}}{w})$ 으로 단축하여 서버에서의 계산 시간을 단축하였다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
본 연구의 목적은 "로봇의 시각"과 "로봇의 촉각"을 대체할 수 있는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템에서 가장 적합하고 효과적인 3D 재구성(3D reconstruction) 방법을 제안하는 것이다. 삼차원 영상에 대하여 정확하게 촉감을 전달하려면 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보와 사물의 경계면에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보를 정확하게 얻기 위하여 전통적인 스테레오 정합과정에 경계면 추출 방법인 LoG(Laplacian of Gaussian) 방법과 DoG(Difference of Gaussian) 방법을 혼합적용하여 3D 영상을 재구성한 결과를 제시한다. 또한 어떤 방법이 햅틱 렌더링을 적용하는데 유용한 지 검증하기 위하여 연산 시간 및 오차 분석 실험을 수행한 결과, 본 연구처럼 비주얼 렌더링에 햅틱 렌더링을 추가하여 사용하는 경우에는 잡음 감소와 경계면 추출 성능이 더 우수한 DoG 방법이 더 효율적인 것으로 판단되었다. 본 논문에서 제안하는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템을 위한 3D 재구성 방법은 이동형 정찰 로봇의 성능을 높이는 연구 등 여러 산업 분야와 군사 분야에 응용이 가능할 것이다.
볼륨 가시화가 의료 데이터에 이용되면서 고화질 영상을 생성하고자 하는 요구가 계속되고 있다. 기존에 볼륨 가시화에 사용되던 선형 보간 필터는 상대적으로 빠른 속도로 좋은 화질의 영상을 생성하지만, 더 높은 화질의 영상을 생성하려면 고차 보간 필터가 필요하다. 고차 보간 필터를 사용하는 경우 성능 저하가 발생하는데, 재-샘플링의 연산 시간이 크게 증가하기 때문이다. 본 연구는 고차 보간 필터에 카디널 보간을 적용하여 고화질 볼륨 가시화를 수행한다. 그리고 빈공간 도약 기법을 적용 가능하게 하여 재 샘플링의 횟수를 감소시키고 효율적인 가시화를 수행한다. 구체적으로 볼륨 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 이용하여, 빈공간을 도약한다. 이 과정에서 본 연구는 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 그 결과로서 빈공간 도약이 효율적으로 수행되어 고화질 볼륨 가시화 수행속도를 크게 향상되었다.
영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.
H.264/AVC 표준은 복호된 영상의 블록간 경계면에서 발생하는 왜곡 및 불연속성을 보정하기 위하여 디블록킹 필터를 사용하여 더 나은 품질을 제공하였다. 하지만 이 과정에서 수많은 메모리 참조연산이 불가피하였으며, 이로 인해 전체 복호기의 처리 시간을 지연시키는 결과를 초래하였다. 본 논문에서는 이러한 디블록킹 필터의 처리 속도를 높이기 위한 자료 재사용 알고리즘을 제안한다. 자료 재사용을 위하여, 새로운 필터링 순서를 제안하여 메모리 참조를 감소시키고 디블록킹 필터의 처리 속도를 높인다. 제안된 알고리즘을 모델링하여 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM966E-S프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준보다 매크로블록 당 실행 사이클, 메모리 참조 사이클에서 각각 58.45%, 57.93%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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