불규칙 매체를 투과하는 광학적 이미징 시스템은 피부나 생물학적 조직등의 내부를 비침습적 이미징 기법을 사용해 관찰할 수 있게 해줄 것으로 큰 기대를 받고 있다. 불규칙 매체를 통한 이미징은 대개 불규칙 매체의 투과 특성을 전달 행렬로 모델링 및 측정하고, 측정된 전달 행렬을 사용하여 이미지를 복구하는 방식을 사용한다. 이러한 전달 행렬 기반의 이미징 방법은 많은 양의 데이터를 측정 하고 후 신호 처리를 해야 한다는 어려움을 가지고 있다. 최근에는, 이 데이터 획득 문제를 압축센싱이라는 방법을 사용해 해결할 수 있다는 결과들이 있었다. 압축센싱은 상대적으로 새로운 신호 획득 및 복구 체계로써 아주 적은 양의 신호 측정만으로도 신호를 정확하게 복구해 낼 수 있다. 본 논문에서는 불규칙 매체를 통과하는 이미징에서의 전달 행렬 기반의 이미지 복구 방법이 검토되며, 또한 압축센싱을 사용한 최신 연구 동향을 소개하고자 한다.
본 논문에서는, 압축센싱 기법을 이용하여, 방송 네트워크 시스템의 멀티미디어 신호 전송 대역폭 효율성을 극대화할 수 있는 기법을 제안하였다. 멀티미디어 이미지의 sparisity를 높이기 위해서 2차원 이산 웨이블렛 변환 기법을 적용하는 샘플링 기법과, orthogonal matching pursuit기반 L1 최소화기법을 이용하여 복원하는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 다양한 멀티미디어 신호가 압축센싱 기술에 의해 압축되어지기 때문에, 다양한 멀티미디어 데이터가 전송 시 점유하는 대역폭을 감소시킬 수 있다. 10Gs/s로 샘플링 되어진, 20% 압축률을 갖는 $256{\times}256$ 흑백스케일 이미지가 20km 광전송되어진 후에, Sparse한 방송신호를 복원하는, L1 최소화 기법을 이용하여 복원되었다(비트 에러오류율: $10^{-12}$).
본 논문에서는 멀티콥터의 효율적 영상 전송을 위해 필요한 압축센싱 기법을 제안한다. 제안된 구조는 압축센싱에 기반한 데이터 용량을 줄이는 것에 중점을 둔다. 우선 Spectrum sensing의 기본원리를 설명하고 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)을 수학적 분석과 모의실험 결과를 통해서 비교한다. 또한 두 알고리즘을 계산시간과 복잡도 관점에서 평가하고 멀티콥터 동작에 적합한 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험결과는 AMP 알고리즘이 CoSaMP 알고리즘보다 계산시간이 적고 이미지 에러 확률도 낮다는 것을 보여준다.
저가형 이미지 센서와 무선 센서 네트워크의 하드웨어 성능 향상으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 주목받고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 정보를 센싱하고 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터양을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 이를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안하고, 압축 성능과 발생 패킷 수, 에너지 소모량을 비교하였다.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 3D 방송을 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 CS 센싱의 복원 알고리즘인 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 두 알고리즘의 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
미사용 주파수 대역의 전파 자원인 테라헤르츠(THz)파의 특징을 살려서 고속 대용량 고신뢰 무선네트워크(인프라)의 구축, 끊김없는(seamless) 접속과 비압축 무선전송 기술 확보, 고도의 사회 보안 감시 기술을 확보하면, 비상사태(재해 및 재난) 시 안전 안심 사회를 실현하는 데 기여할 수 있는 새로운 THz 기술 및 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 재해 및 재난 현장에서 확산되는 유독성 가스의 센싱이나 인명(생명체) 탐색용 이미지 확보에 THz 기술을 활용하여, 재난자 구조와 2차 재해 방지에서 중요한 역할을 하는 등, 재해 및 재난 현장에서 발생되는 피해를 최소화시키는 데에 공헌할 수 있다. 테라헤르츠 대역용 원격(remote) 분광 센싱 시스템과 이미징 시스템의 연구 결과(사례)와 이러한 THz 응용 시스템을 구성하는 중요한 요소기술들을 소개하고, 향후의 연구개발 내용 및 기술전망에 대해서 리뷰(평설)한다.
센서를 설치하는 대신 일반 대중들의 모바일 기기의 센서 정보를 이용하는 모바일 크라우드 센싱 기술을 활용해 적은 비용으로 주차장 포화도 정보를 제공하는 스마트 주차 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 기술이 적용한 스마트 주차 시스템의 구조도를 제안하고, 특히 제공되는 정보에서 개인정보(장소, 시간, 차량번호 등의 연관관계)의 노출을 막기 위해 정보 제공에 사용되는 차량 이미지에서 번호판과 같은 개인정보를 효과적으로 제거하는 방법을 제시한다. 실험을 통해 그 가능성을 보인다.
현재 대부분의 모바일 장치들엔 디지털 카메라가 설치되어 있으며 많은 양의 이미지 데이터들을 저장할 수 있다. 하지만, 이러한 경우 장치 속의 이미지들에 대한 브라우징을 하기 어려워지고, 그에 걸리는 시간도 증가하게 된다. 특히 모바일 장치의 경우 화면의 크기가 작으며, 일반 컴퓨터와 비교하여 부자연스럽고, 불편한 인터페이스를 갖고 있어 어려움을 더욱 증가 시킨다. 우리는 이를 해결하기 위해 3차원 가시화 방법과 모션 센싱을 이용한 인터페이스를 제안하고, 제안된 가시화 방법과 인터페이스의 조합을 통해 모바일 장치에서의 효과적인 이미지 브라우징 방법을 모색해 보았다. 또한 제안한 방법들을 기존의 방법과 비교하여 사용성 평가를 하였다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율 보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 일반적으로 측정 예측방식은 작은 블록 크기에서 성능이 좋은 반면에 복원 이미지 품질은 큰 블록으로 복원하는 것이 좋다. 이러한 두 개의 상충하는 속성을 해결하기 위해 압축 센싱은 작은 블록에서 행해지고, 복원은 큰 블록에서 수행하게 되는 구조화된 측정 행렬을 사용하며, 이러한 방법으로 예측과 복원 모두 동시에 개선을 추구한다. 본 논문에서는 구조화된 측정 행렬을 확장함으로써 블록 크기에 따른 다양한 방식이 비교되어진다. 다양한 실험 결과를 통해 $4{\times}4$ 하다마드 행렬을 이용한 구조화된 측정 행렬이 블록 크기가 4의 크기에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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