디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.
기존 단일 조도센서를 이용한 조도검출 방식은 좁은 FOV (Field of View) 특성 상 측정 위치에 따라 검출 조도의 균일도가 저하된다. 다수개의 조도센서를 통해 평균 조도값을 검출하는 방법은 복잡도 증가 및 계산과정에서 오류가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 넓은 FOV를 가지는 하나의 이미지센서를 기반으로 한 조도검출 방법을 제안하였으며, 제안된 방법은 기존 조도센서가 가지는 시스템 복잡도, 오류 증가 등의 문제점이 해결 가능하다. 실내 환경에서의 성능평가 결과는 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값 대비 조도센서가 1개인 경우 평균 12%, 조도센서가 5개인 경우 평균 10.7%, 이미지센서의 경우 평균 6.2% 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 이미지센서를 기반으로 한 제안된 검출방법은 균일성이 향상된 공간조도를 간단하고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 색온도 검출이 가능한 이미지센서 모듈을 구현하였다. 이미지센서로 획득한 영상정보 내 색온도 정보는 색차조도계와 정합하여 LUT(Look Up Table)로 제작하였으며, 수광된 RGB값에 따른 색온도 정보가 자동 산출이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 MCU(Micro Control Unit)에 반영하였다. 실내에서 이미지센서로 색온도를 측정한 결과 기준값 대비 5.91% 이하의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 컬러센서를 이용한 색온도 측정 결과 대비 23.5% 이상의 균일도가 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 비정질 실리콘 박막 트랜지스터를 스위칭소자로 포토센서를 구동 하는 방식의 이미지 센서를 구현하고자 한다. 먼저 PECVD(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition) 진공 증착장비로 최적의 비정질실리콘 박막을 형성하고, 이 박막을 이용하여 스위칭소자인 박막트랜지스터와 광전변환소자인 광다이오드를 제조한다. 또한 이들을 결합하여 이미지 센서를 형성하고 그 특성 및 동작을 분석하고 최적의 동작특성을 이끌 수 있는 밀착이미지 센서를 제조한다. 제작한 이미지 센서를 측정한 결과 광전변환소자인 photodiode는 암전류의 경우 $\~10^{-l2}A$정도였으며, 광전류 $\~10^{-9}A$정도로서 Iphoto/Idark ${\ge}10^3$ 이상을 이루어 좋은 광전변환 특성을 갖고 있었다. 또한 a-Si:H TFT의 경우 Ioff ${\le}10^{-l2}A$, Ion ${\le}10^{-6}A$ 으로서 Ion/Ioff ${le}10^6$ 이상을 나타냈으며 Vth는 $2\~4$ volts였고, Id는 수 ${\mu}A$ 정도로 photodiode를 스위치하기에 충분한 전류-전압특성을 나타내고 있다. 이미지 센서 전체 동작 특성을 측정하기 위하여 photodiode의 ITO쪽에 -5volts의 역 bias를 가한 상태에서 TFT의 gate에 $70\;{\mu}sec$의 pulse를 가하여 photodiode에서 생성된 광전류 와 암전류를 측정하였다. 이렇게 하여 측정된 전압은 암상태에서 수십 mvolts이고, 광상태에서는 수백 mvolts로 나타나 우수한 이미지센서 특성을 갖고 있음을 확인하였다.
영상을 동반한 통신이 일반화되면서 CMOS 이미지센서를 장착한 저렴한 영상장치의 수요가 증대되었다. 하지만 CMOS이미지 센서는 CCD센서에 비해 화질이 좋지 않으므로 이를 개선해주는 전처리단계의 중요성이 더욱 부각되었다. 본 논문에서는 CMOS 이미지 센서에 의해 포획된 동영상을 실시간으로 처리하여 화질을 개선하는 ISP를 구현하고 시뮬레이션하였다. ISP의 여러 단계 중 Color Interpolation에 중점을 두어 여러 알고리즘을 보이고 비교/분석하여 각 상황에 맞는 알고리즘을 제시하였다.
CFA(Color Filter Array)를 사용하는 이미지 센서에서는 컬러정보를 획득하기 위해 디모자이킹 과정을 거치게 된다. 이상적인 컬러특성을 갖는 이미지센서에 적용되는 디모자이킹 방식은 실제로 이미지센서에 바로 적용할 경우 올바른 동작을 장담할 수 없는데, 이는 센서마다 그 특성이 다르기 때문이다. 따라서 디모자이킹 알고리즘을 적용할 때에는 각 센서의 특성에 따라서 다르게 적용이 되어야만 한다. 본 논문에서는 Honeycomb CFA방식을 사용하는 CCD 이미지 센서에서 사용되는 디모자이킹 알고리즘을 제안하고, 실제 이미지 센서(CBN385B)의 컬러특성을 고려하여 필터의 계수를 보정함으로써 개선된 성능을 갖는 디모자이킹 알고리즘을 제안한다. 또한 디모자이킹 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 그 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위한 방법으로 전체 ISP시스템을 구현 했으며, 성능을 확인할 지표로 알고리즘 자체성능은 PSNR로 이미지센서의 필터특성의 적용의 결과는 RGB분포도를 이용하였다. 결과적으로 기존의 방법에 비해 PSNR 값이 4~8dB 증가하였으며, 실제 이미지센서(CBN385B)에서 Red 성분으로 편중된 현상도 제거하였다. 또한 하드웨어 설계를 통해 소프트웨어적인 연산의 복잡성을 해결하였으며 검증을 위해 Spartan-3E FPGA가 사용되었다. 총 게이트 수는 45K개이며 25 frame/sec의 속도를 보였다.
본 논문은 CMOS 센서의 ISP 전처리 과정 후 최종 화면에 출력하기 위한 효과적인 이미지 스케일 블록을 저전력, 저비용에 맞은 독립된 하드웨어 장치로 설계 하고자 한다. 카메라 센서 이미지 결과를 디스플레이 장치(OSD(On Screen Display)에 맞는 화면의 크기는 CIF(352${\times}$288), QCIF(176${\times}$144) 출력 모드를 사용한다. 최근 DMB 휴대용 멀티미디어 데이터 전송 사이즈 포맷에서도 위와 같은 사이즈를 지원하고 있다. 일반적인 스케일 처리에서는 PC 그래픽 카드(Graphic Card)장치의 지원을 받아서 처리하는 경우가 많다. 또는 CPU의 연산을 통한 CPU 자원을 점유하여 이미지 스케일을 처리하였다. 휴대용 CMOS 센서용에 적합한 독립적으로 처리할 수 있는 이미지 스케일 기능을 하드웨어로 설계하여 효과적인 시스템 운용과 고속 이미지 스케일 처리가 가능한 하드웨어를 설계하는게 목적이다. 이를 구현 하기위해 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하여 최적화된 알고리즘 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
휴대전화에 카메라가 탑재된 지도 10년 이상이 지났다. 점차 고해상도화와 더불어 카메라로서 점점 실용적으로 진화하고 있다. 장기간 배터리 구동의 필요성에서 저소비전력은 중요과제이고, 종래의 CCD 이미지센서에서 CMOS센서로 거의 대체되었다고 할 수 있다. 기기의 소형화에 동반해 탑재되는 카메라모듈의 소형화에 대한 요구는 매우 강하다. 특히 박형화된 표시부와 함께 실장되는 inside 카메라의 저배화(低背化)는 급속히 진행됐다. 모듈의 높이를 낮게 하기 위해서는 광학렌즈의 광로장을 적게 하는 것이 요구되지만 고해상도 때문에 이미 지사이즈가 대형화하는 경향과 상반된다. 본고는 광기술컨텍트 2010년 10월호에서 발췌한 것으로서 이미지사이즈를 유지하면서 고해상도화를 실현하는 미세 셀에서 성능을 확보하는 기술과 카메라모듈을 소형화하는 기술에 대해서 개괄하였다.
현대의 정보통신 사회에 있어서 카메라는 여러 분야에 사용이 되고 있다. 카메라는 아날로그사진에서 피사체를 기록하기위한 필름을 사용하는데 이미지 센서는 빛을 변환하는 역할을 하는 필름대용품으로 사용되는 것이다. 이 이미지 센서는 전하결합소자(CCD : Charge Coupled Device)와 상보금속 산화물반도체(CMOS : Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)가 대표적이다. 특히 디지털 카메라를 이용하여 과거의 카메
최근 무선통신, MEMS 소자, 센서 및 베터리 분야의 발전은 저가, 저전력 다기능 소형 센서 노드를 가능하게 한다. 다수의 소형 센서 노드는 무선 통신을 통해 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크는 전통적인 센서를 통해 중요한 개선을 나타내며 지그비 무선 이미지 전송에 대한 연구는 산업과 과학 분야에서 주요 연구 테마가 되고 있다. 본 논문에서는 지그비 무선 이미지 센서 노드와 멀티미디어 모니터링 서버 시스템을 디자인하였다. 구현된 시스템은 임베디드 프로세서, CMOS 이미지 센서, 이미지 획득 및 처리부, 지그비 RF 모듈, 전력공급 및 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 앞으로 지그비 무선 이미지 센서 노드 및 모니터링 서버 시스템의 성능을 개선하고 에너지 효율적인 지그비 무선 이미지 전송 프로토콜과 모바일 네트워크와의 연동에 대한 연구를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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