본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한다. 먼저 들어오는 Bayer Data Format은 인터폴레이션을 수행하여 컬러영상을 표현하기위한 한 픽셀 표현 R, G, B값을 구한다. 본 논문에서는 연산량과 필요한 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 기존 3${\times}$3라인 쓰지 않고 2${\times}$2라인을 이용한 인터폴레이션을 수행한다. 또한 Bayer Data입력에 대한 이미지 스케일링 작업과 인터폴레이션 수행 작업을 동시에 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
저가형 이미지 센서 기술의 발전과 무선 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 활발히 연구되고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 컨텐츠를 센싱하고 전송 및 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터량을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 컴퓨팅 자원과 높은 네트워크 대역폭을 필요로 한다. 저사양의 센서 노드에서 멀티미디어 컨텐츠를 수용하기 위해서는 컴퓨팅 자원을 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위한 압축기법인 YWCE기법을 제안한다. YWCE는 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 도입한다. 실험을 통하여 4가지 각 압축 기법들의 조합에 따라 매우 높은 성능을 나타냄을 보였다.
화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 현재 서비스 중인 지자기를 이용한 위치인식 서비스를 더울 효율적이고 정확하게 이용하기 위해, 스마트폰 카메라 기능을 이용한 이미지 인식 서비스 기술을 융합하여 상호 보완적이고 완성적인 실내 위치인식 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 카메라와 지자기 센서를 이용하여 특정 인프라 구축 없이 데이터 분석만으로 실내 측위 시스템 구현을 목표로 한다.
본 연구는 이미지 센서를 통한 입력 기술 중 칼라 코드 입력 기술을 기반으로 한 웨어러블 컴퓨터를 디자인 및 구현하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 실생활 응용 서비스 애플리케어션을 위해 도출된 컨셉 디자인으로부터 시작하여 실물 모델을 개발한 후 평가 및 수정 단계를 거쳐 최종 모델을 완성하였다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 물리적 인터페이스와 의류로써의 가치를 고려한 칼라 코드 기반 '페트롤 재킷'형 웨어러블 컴퓨터가 디자인 및 구현되었으며 이러한 개발 과정은 의류학 및 인지과학의 이론을 근간으로 한 것이다. 본 연구에서 개발된 결과물은 기존의 하드웨어 중심의 웨어러블 컴퓨터를 의류에 접목 시키기 위한 초기 모형으로서 이는 앞으로 보다 인간 친화적인 웨어러블 컴퓨터를 개발하기 위한 초석이 될 것이라 전망된다.
CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.
본 연구는 노지에서의 와인용 포도 재배에 있어서 병충해에 대한 실시간 모니터링과 선제적 예방활동을 위해 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Network)를 활용하여 데이터를 수집하고 온습도정보, 이미지 등의 분석을 하고 병충해 지식은행을 통한 병충해 발생 확인 및 최적의 조치를 제안하여 와인용 포도의 병충해 피해를 예방하고 생산성을 높일 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다. WSN 센서 노드는 각 블럭 별 및 지형 특성상 높은 고도의 위치 등 다수의 지점에 설치되어 온도 습도 등 환경 데이터를 수집하고, 이미지 센서를 통해 주기적 이미지데이터를 전달하여 지식은행의 데이터를 바탕으로 병충해 발생으로 인한 와인용 포도 재배에 피해가 예상되는 현상을 미리 예측하고 그 해결방안을 제시하여 재배자가 선제적으로 대처할 수 있도록 하여 피해를 최소화한다.
최근 하드웨어와 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 무선 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 많은 데이터를 갖는 멀티미디어 데이터를 네트워크 대역폭이 극히 낮은 무선 센서 네트워크에서 처리하기 위해서는 네트워크 상태에 따른 효율적인 데이터 압축과 전송에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 대표적인 멀티미디어 데이터인 이미지 데이터를 예측부호화를 통해 압축된 이미지를 우선순위에 기반하여 전송하기 위한 이미지 전송 기법(Priority based Image Transmission Technique With Wavelet Transform)을 제안한다. 제안하는 PIT 기법은 이미지의 웨이블릿 변환을 통하여 나누어진 영역별로 서로 다른 우선순위를 설정한다. PIT기법은 패킷의 우선순위에 따라 전달 여부를 결정하도록 하여 중요한 데이터일수록 전송이 성공할 가능성을 높인다. PIT기법은 웨이블릿 변환의 특성상 데이터의 일부가 손실되더라도 최대한 전체적인 내용을 파악할 수 있는 장점을 활용한다. PIT에서는 연속적인 이미지 사이의 유사성을 고려한 저주파수 영역에서의 예측부호화(DPCM)을 통하여 이미지 데이터가 우선순위별로 균등하게 분포시킴으로써 화질열화를 최소화한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 데이터가 손실되더라도 높은 화질을 보장함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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