본 논문에서는 다양한 멀티미디어 코덱을 고속으로 처리하기 위하여 전용하드웨어가 아닌 병렬 어레이 프로세서 기반의 U-Chip(Universal-Chip) 구조를 제안하고 TSMC 80nm 공정을 사용하여 11,865,090개의 게이트 수를 가지는 칩으로 개발하였다. U-Chip은 역양자화(IQ), 역변환(IT), 움직임 보상(MC) 연산을 위한 $4{\times}16$ 개의 프로세싱 유닛으로 구성된 병렬 어레이 프로세서와 문맥적응적 가변길이디코딩(CAVLC)을 위한 비트스트림 프로세서와 인트라 예측(IP), 디블록킹필터(DF) 연산을 위한 순차 프로세서와 DMAC의 데이터 전송 및 각 프로세서를 제어하여 병렬 파이프라인 스케쥴링을 처리하는 시퀀서 프로세서 등으로 구성된다. 1개의 프로세싱 유닛에 1개의 매크로블록 데이터를 맵핑하여 총 64개의 매크로블록을 병렬처리 하였다. 64개 매크로블록의 대용량 데이터 전송 시간과 각 프로세서들의 연산을 동시에 병렬 파이프라인 함으로서 전체 연산 성능을 높일 수 있는 이점이 있다. 병렬 파이프라인 구조의 H.264 디코더 프로그램을 개발하였고 제작된 U-Chip을 통해 $720{\times}480$ 크기의 베이스라인 프로파일 영상에 대하여 코어 192MHz 동작, DDR 메모리 96MHz 동작에서 30fps의 처리율을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 상태 변수 표현 방법에 따른 알고리즘 분할을 통해 2차원 웨이브렛 변환 연산을 실시간으로 처리할 수 있는 프로세서 구조를 제안하였다. 제안된 프로세서 구조는 영상입력에 대하여 행, 열 방향을 동시에 고려하여 데이터 플로우 방식으로 처리함으로써 중간적인 결과의 메모리 저장 및 읽기에 소요되는 전달 지연 시간을 감소할 수 있어 실시간 처리에 적합한 VLSI 구조이다. 필터의 길이를 K라할 때 프로세서는 내부에 4개의 곱셈기, 4개의 덧셈기 및 NK-N 크기의 메모리를 가지는 등의 하드웨어 복잡도가 낮아 웹 카메라 서버와 같은 내장형의 응용에 매우 적합한 구조이고, 쉽게 어레이 구조로 확장할 수 있어 고성능을 요구하는 다양한 영상 처리 응용에도 사용 가능하다.
패턴인식과 영상처리 응용에 이용되는 자승오차 패턴 클러스터링 알고리듬은 특징벡터 행렬의 연산에 상당한 처리시간은 요구한다. 그러므로 본 논문은 병렬처리와 파이프라인 특성을 갖는 잉여수체계를 이용한 고속의 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서를 제안한다. 제안된 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서는 영상분할 실험으로부터 의미있는 영역으로 나눌 수 있는 클러스터의 수에 대하여 만족할 만한 오차를 보이며 80287 수치 연산용 프로세서보다 약 200배 빠름을 보인다. 그 결과 대규모의 데이타를 실시간으로 처리하여야 하는 응용분야에 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
셀룰러 신경망(Cellular Neural Network: CNN)은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 따라서 CNN은 하드웨어로 구현하는데 매우 적합한 구조를 갖는다. 그러나 CNN 하드웨어 프로세서를 실제의 대형 영상의 화소와 1:1로 매핑하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 소규모의 CNN 셀 블록을 사용하여 대규모의 영상을 블록단위로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용할 수 있는 파이프라인 입${\cdot}$출력을 갖는 $5{\times}5$ CNN 하드웨어 프로세서를 설계하였다. 그리고 윤곽선 검출과 그림자 검출 실험을 통하여 구현된 CNN 하드웨어 프로세서의 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 무선랜 환경에서 주행 로봇 플랫폼에 의한 원격 영상 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 ARM9코어기반의 PXA255 프로세서 시스템에 소형 CMOS 카메라를 장착하고 촬영한 영상을 803.11b/g 무선 네트워크를 이용하여 전송하는 이동형 원격 영상 감시 시스템을 구성하였다. 로봇플랫폼의 주행 명령을 원격으로 전송하며, 촬영된 영상은 $640{\times}480$, $320{\times}240$픽셀 등의 정지 영상을 초당 $3{\sim}10$프레임의 속도로 전송하였으며, 시스템을 구현하고 영상에 의한 원격감시기능을 적절히 수행할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다. 제안된 시스템은 리눅스 운영체제를 기반으로 구축하였다.
본 논문은 디지털 TV에 접목하는 멀티미디어 부가기능 모듈 내의 영상 출력 처리부 개발에 관한 것이다. 이 영상 출력 처리부는 영상 데이터 처리부로 부터의 저 프레임의 HD영상 입력을 TV시스템에서 사용 가능한60프레임의 HD영상으로 출력하는 기능을 수행한다. 이렇게 함으로써 기존 시스템의 영상 처리부에서 60프레임의 영상 출력을 위해 사용한 프로세서 성능을 제안된 시스템에서는 저 프fp임 영상 출력에 해당하는 정도로 줄여줄 수 있으며 이는 시스템의 비용 절감 및 다양한 부가 기능 추가로 연결 되어질 수 있다.
화상회의 시스템에서 원활한 동영상의 전달을 위해서는 주어지는 처리시간에 대하여 그에 상응하는 품질을 보장하는 프레임 스케줄링 방법이 필수적이다 영상 복원 작업에 주어지는 처리시간이 증가함에 따라 그 실행 결과로 얻어지는 영상의 품질이 함께 증가할 것이 요구된다. 본 논문에서는 영상회의 시스템에서의 압축된 영상의 복원 과정에서 프로세서의 처리시간에 따르는 결과 영상의 품질에 대한 QoS함수를 도출하고 이를 IRIS 스케줄링 방안에 적용하는 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 대한 모의실험의 결과는 주어진 시스템 성능에 H하여 영상회의에 참여한 모든 화자 영상의 총체적 화질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.
본 논문은 홍채영상 인식시스템의 처리 속도를 향상시키기 위하여 고성능 DSP 프로세서를 이용한 실시간 처리 시스템의 구현에 관한 연구이다. 시스템은 CCD 카메라, DSP 처리부, 네트워크와 연동을 위해 통신부로 구성된다. 시스템 구현 결과 홍채 영상의 인식 처리 속도가 0.9초 이하 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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