본 논문에서는 사람의 행동 모니터링을 위한 멀티 센서 기반의 웨어러블 지능형 디바이스를 제안한다. 다중 행동을 인식하기 위해, 이미지 센서와 가속도 센서를 이용하여 행동 인식 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 그리드 기반 옵티컬 플로우 방법을 제안하고 SVM 분류기법을 이용하였다. 이미지 센서로부터 얻은 모션 벡터의 방향과 크기를 이용하였고, 3축 가속도 센서로부터 얻은 데이터에서 FFT의 축과 크기와의 상관관계를 계산하였다. 실험 결과에서 이미지 센서 기반과 3축 가속도 센서기반의 행동 인식률은 각각 55.57 %, 89.97%를 보였으나 제안한 멀티센서기반의 행동인식률은 92.78% 를 보였다.
고기능 CMOS 이미지 센서는 현재 차재나 시큐리티 등의 응용을 목표로 실용화 개발이 활발히 이루어지고 있다. 그리고 정보통신으로의 응용도 가시광통신 등의 보급에 따라 이후 연구가 활발해질 것으로 생각된다. 바이오 의료 관계는 아직 연구단계에 있지만, 앞으로 고령화 사회가 도래할 것을 생각하면 필요한 기술이라고 할 수 있다. 단 실제 장착기술뿐 아니라 윤리적인 면도 포함하여 난제가 산재해있어 지금부터 착실한 연구개발이 필요하다. 앞으로의 발전에 기대가 된다. 본 고에서는 이러한 고기능 CMOS 이미지센서의 보고 예에 대해 차재.시큐리티 응용에서는 광다이나믹레인지화, 3차원거리계측에 대해, 정보통신기술응용에서는 광ID태그, 광무선LAN을 기술하겠다. 그리고 바이오의료응용으로서 바이오이미징과 인공시각에 대해서 서술하고, 마지막으로 앞으로의 전망에 대해서 정리하겠다.
본 논문에서는 지문센서 칩에서 추출된 건조한 지문이미지의 질을 향상시키기 위한 전하분할 방식의 용량성 회로를 제안하고 있다. 건조지문에서 지문표면의 저항이 크므로 이미지의 질에 저하를 가져온다. 건조지문에서 양질의 이미지를 획득하기 위해 수정된 회로가 제안되어 있고 이 회로는 센서표면에서 전하를 제어하기 위한 부가적인 센서플레이트를 적용하고 있다. 제안된 회로는 0.35마이크론 표준 CMOS 공정에서 검증되었다.
무선 센서네트워크는 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행하는 시스템이다. 최근에는 하드웨어의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 센서네트워크에서의 신뢰성 있는 비동기적 이미지 전송 프로토콜인 RAIT를 제안한다. RAIT는 작은 크기의 메모리를 갖는 센서노드의 특징을 고려하여 전송 중 발생하는 Overflew의 방지를 위하여 Token-Bucket 방식으로의 네트워크 트래픽 관리를 통해 이미지 전송의 신뢰성을 높인다. 또한 시뮬레이션 결과를 통해 RAIT의 이미지 전송 신뢰성을 확인하였다.
유전자 알고리즘을 이용하여 바이오센서의 활동량을 측정하는 CMOS 이미지 모니터링 시스템을 개발하였다. 수중의 물벼룩, 물고기와 같은 살아있는 대부분 생물체는 수질을 모니터링하는 바이오센서로 자주 사용된다. 이미지 센서에 의해 바이오센서의 활동량의 측정은 이미지를 얻는 방법에 따라 다르게 측정됨으로 매우 어렵다. 제안된 모니터링 시스템은 유전자 알고리즘을 사용하여 바이오센서 활동량을 최적으로 측정할 수 있다. 그리고 이 시스템은 FPGA로 되어 있어 가격과 성능 면에서 우수한 작은 하드웨어로 구현된다.
본 논문에서는 공작기계 등에서 필요로 하는 진직도 측정시스템을 가시광의 레이저와 CMOS 이미지센서를 사용하여 저가로 구현하였다. CMOS 이미지센서를 이용하여 광이미지를 검출하고 영상처리를 통해 진직도 변화를 계산하였다. 레이저와 이미지센서의 거리를 3m로 하여 실험한 진직도 측정에서 오차가 0.9%로 우수함을 확인하였으며, 제작된 진직도 시스템은 3D 프린터 등 다른 응용분야에서도 사용 할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 지문센서의 주변환경 변화에 따른 획득 이미지의 왜곡을 보상하기 위한 픽셀 수준의 자동보상회로를 설계하고 $0.35{\mu}m$ CMOS공정을 적용하여 칩으로 구현하였다. 적용된 센서는 $48\times48$ 픽셀의 용량형 센서로서 센서의 출력 전압과 기준 전압을 비교하여 이진의 영상을 출력하게 된다. 기준전압을 제어하여 왜곡된 이미지를 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였으며 기준전압제어를 위하여 기존의 DAC와 같은 복잡한 회로 대신 비휘발성 메모리에 적용되는 승압회로를 픽셀별로 적용하였다. 본 논문에서는 승압회로에 의한 이미지보상효과를 얻을 수 있었으며 아울러 16단계의 회색 이미지를 얻음으로써 지문의 인증율을 높일 수 있었다.
무선 통신 기술과 하드웨어의 발전으로 인해 무선 센서 네트워크를 위한 센서 노드들은 저전력화 및 소형화되었고, 사용 목적에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 들어서는 온도나 가속도 등의 간단한 정보뿐만 아니라 이미지를 센싱할 수 있는 초소형 카메라 등을 이용한 멀티미디어 센서 네트워크에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이미지 센싱에 있어서는 CCD Sensor에 비해 적은 전력을 소모하고 빠른 전송에 적합한 CMOS Sensor가 최근의 연구에 이용되고 있다. 이러한 추세에서 실시간의 데이터 검출을 위한 센서와 네트워크의 기능이 통합된 프로세서 구조의 기능이 요구되고 있다. 기존의 무선 이미지 전송 기술을 살펴보면 범용성 제어의 사용으로 데이터의 전송 처리를 위한 대역폭이 제한되고, 내부 메모리 또한 적은 용량으로 제한되어 있다. 한 예로 JPEG으로 압축된 이미지라도 데이터의 크기가 수 Kbytes에 이르기 때문에 전체 데이터를 한 번에 전송받지 못해 전송 속도나 패킷 정확도에 있어 효율이 떨어지게 된다. 따라서 실시간의 데이터의 전송에는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 CMOS Sensor Module을 이용하여 RT-WISN을 구성하였다. 구성된 센서 네트워크를 통하여 Peer to Peer에서 이미지의 데이터 크기에 따른 전송 시간을 측정하고 RT-WISN이 실시간 전송에 적합함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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