이동 물체 검출 및 추적은 과중한 연산량에 의해 초당 처리할 수 있는 프레임의 수가 적게 되거나 정합 과정이 단순하여 추적을 실패하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 동영상내에서 이동 물체를 검출하고 추적하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 입력된 영상으로부터 배경과 물체를 분리하기 위해 background subtraction을 이용하였고, 분리된 물체들은 이진 연결 요소 분석을 통하여 세그먼트 된다. 그리고 물체의 추적을 위하여 Kalman filter를 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 야외에서 촬영한 비디오 시퀀스를 이용하였으며, 물체 검출 및 추적이 조명 변화, 그림자에도 잘 적응함을 증명하였다.
본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.
3차원 그래픽 랜더링 파이프라인(3D Graphics Rendering Pipeline)은 크게 지오메트리 프로세싱(Geometry Processing)과 레스터라이제이션(Rasterization)으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 래스터라이저와 프레임버퍼사이의 대역폭으로 인한 병목점을 분석하고, 그 한계를 극복해 낼 수 있도록 프로세서 메모리 집적구조를 이용하여 랜더링 시스템을 설계, 성능 분석한다. 프레임버퍼의 집적으로 인한 메모리 대역폭을 이용하기 위해, 각 픽셀 처리에 필요한 로직을 포함하는 SIMD 타입의 픽셀 처리 프로세서가 메모리 어레이와 밀결합(tightly coupled)된다. 제안하는 구조는 래스터라이저 로직과 프레임 버퍼가 단일 칩으로 구성되었고, 텍스쳐 매핑, 범프 매핑, 안티알리아싱, 깊이 버퍼를 지원하며 초당 5백만 이상의 삼각형을 처리할 수 있는 고성능 랜더링 시스템이다.
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 네트웍의 traffic이 원활하지 못해 프레임에 대한 데이터 전부를 전송 받지 못하더라도 데이터가 들어오는 순서에 따라 영상을 복원한 수 있는 스트림에 대하여 연구를 하였다. 우선 CCD 카메라로부터 초당 24프레임의 영상을 획득한다. 그리고 획득한 영상을 2차원 웨이블릿 변환하여 얻은 중요한 계수를 다시 웨이블릿 변환을 한다. 위와 같은 방식으로 웨이블릿 변환을 네 번 반복하여 중요한 계수를 가지고 있는 대역에서 중요하지 않은 대역순으로 부호화하여 스트림을 구성한다. 그리고 영상을 서비스 받기를 친하는 수신자에게 UDP/IP를 이용하여 전송한다. 네트웍이 원활하지 않아 스트림 전부를 받지 못하더라도 먼저 전송받은 중요한 계수들로 복원하기 때문에 영상을 끊기지 않고 점진적으로 복원할 수 있었다. 이와 같은 땅법을 인터넷 생방송이나 VOD 서비스, 화상 채팅 등에 이용하면 훨씬 나은 영상을 서비스를 할 수 있을 것이다.
소어휘 단어단위의 음성을 인식할 수 있는 음성인식 칩을 설계하였다. 설계된 칩은 음성 신호의 시작과 끝점 검출 부분, LPC 켑스트럼 계수 추출 부분, DTW 실행 부분과 외부 메모리 인터페이스 부분으로 구성되어있다. CMOS 0.35um TLM 공정으로 설계된 이 칩은 4x4mm2의 면적에 126,938개의 게이트로 만들어져 있다. 그리고 전용 H/W의 동작 속도는 5MHz에서 60MHz까지 조정 가능하다. 5MHz 클록을 사용하는 경우, 50∼60 프레임 정도의 소어휘 단어 단위의 음성을 초당 100,000개까지 비교할 수 있는 능력이 있고, 60MHz의 클록을 사용하는 경우는 초당 1,200,000개의 단어를 비교할 수 있다.
이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.
최근 인터넷 서비스 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것이 인터넷 방송 및 멀티미디어 원격교육, 화상채팅, 화상회의, 주변관찰 등 인터넷을 이용한 실시간 멀티미디어 전송 서비스이다. 이와 같이 인터넷을 이용한 여러 종류의 서비스가 제공되고 MPEG 기술과 스트리밍 처리 기술의 향상으로 그 응용분야 역시 점차 확대되고 있다. 그러나 현재의 인터넷 서비스는 위와 같은 서비스 중 각각의 독립된 기능을 제공하는 시스템만 개발되고 있는 실정이며, 하나 이상의 다용도로 서비스 할 수 있는 시스템의 연구 및 개발은 미진한 실정이다. 본 논문에서는 MPEG4 스트리밍을 기반으로 하여 다용도로 인터넷에서 영상 및 음성을 전송할 수 있는 시스템(RealCam SUN A/V)를 설계하고 구현한다. 그 결과 56Kbps에서는 160$\times$120 화면 크기로는 초당 15 프레임정도의 영상 전송을 할 수 있었으며, 512Kbps에서는 640$\times$480 크기를 초당 30프레임으로 서비스할 수 있었다. 뿐만 아니라 음성/영상/제어신호를 동시에 전송할 수 있어 인터넷을 이용한 주변 관찰 및 인터넷 방송 등에 다용도로 활용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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