본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
빠른 디자인 공간 탐색 (Design space exploration)은 응용 프로그램의 동작을 구현하기 위한 임베디드 시스템을 디자인하는데 매우 중요하다. Time-to-market이 디자인의 주관심사가 되어감에 따라 ASIP(Application specific instruction-set processor)에 기반한 접근 방식이 디자인 방법론적으로 중요한 대안이 되고 있다. 이러한 접근 방식에서는 타깃 프로세서의 ISA(Instruction set architecture)를 코드 크기와 실행 속도 측면에서 응용 프로그램에 가장 적합하도록 변경한다. 본 논문의 목적은 우리의 새로운 재겨냥성 컴파일러를 소개하고, 많이 알려진 디지털 신호 처리용 응용 프로그램을 위한 ASIP 기반 디자인 공간 탐색에서 컴파일러가 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고자 하는 것이다. 새롭게 개발된 재겨냥성 컴파일러는 이전의 재겨냥성 컴파일러의 기능을 제공할 뿐만 아니라 application 프로그램의 특징을 시각화하고 application 프로그램의 프로파일된 결과를 제공하므로 application의 성능을 증가시키기 위해 어떤 명령어들을 넣어야 하는지를 결정하는데 도움을 준다. 재겨냥성 컴파일러의 ADL(Architecture description language)를 이용하여 타깃 프로세서의 초기 RISC-style ISA을 기술하고, 컴파일러가 응용 프로그램을 위한 어셈블리 코드를 더 최적화할 수 있도록 응용 프로그램에 특화된 명령어를 ISA에 점진적으로 추가해 나간다. AC3 오디오 codec을 위한 실험 결과로부터 우리는 32%의 성능 증가와 20%의 프로그램 크기 감소를 얻을 수 있는 6개의 새로운 특화 명령어를 빠르게 찾을 수 있었다. 따라서 우리는 고성능의 재겨냥성 컴파일러는 특정 응용 프로그램을 위한 새로운 ASIP의 빠른 디자인을 하기 위한 중요한 핵심이라는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷을 통해 동영상을 전송할 때, 네트워크의 상태에 따라 패킷 손실이 발생할 수 있다. 패킷 손실이 발생하면 해당 프레임 뿐 아니라, 그 프레임을 참조하는 다른 프레임의 화질에도 영향을 미치는 오류전파가 발생한다. 본 논문에서는 전송 중 패킷 손실로 인한 오류전파를 최소화하기 위한 부호화 기법인 AMV(Auxiliary Motion Vector)를 제안한다. AMV 기법에서 부호기는 한 개의 매크로블록을 압축하기 위해 여러 프레임과의 움직임 예측을 수행한 후, 상위 두 개의 매칭블록을 선택한다. 두 블록 중 압축 대상 매크로블록과 더 유사한 블록을 움직임 보상에 이용하며 이 블록을 참조블록 또는 기본블록이라 한다. 나머지 블록을 보조블록이라 하며 참조블록이 손실된 경우 복호기가 참조블록의 대체용으로 이용한다. 보조블록의 정보는 압축된 매크로블록의 헤더에 블록의 모션벡터와 프레임 번호를 삽입함으로써 전송된다. 이 기법은 다른 기법에 비해 압축에 이용되는 참조블록의 수를 최소화하고 보조블록을 이용하여 오류를 요구함으로써 오류전파가 발생하는 범위와 그 강도를 줄이는 장점이 있다. 제안된 기법의 코덱을 구현하기 위해 H.263 표준 소스를 수정하였으며, 다양한 패킷 손실율의 트레이스를 생성하기 위해 시뮬레이션 툴인 NS-2를 이용하였다. 실험 결과 제안된 기법은 전체적으로 H.253 표준에 비하여 높은 성능을 나타냈으며 특히 화면의 변화가 적은 경우 패킷 손실율이 높을수록, 변화가 심한 경우 패킷 손실율이 낮을수록 높은 성능을 나타내었다.
고정 비트 율 채널을 통해 비디오를 전송할 때 잘 설계된 율 제어 방식은 전반적인 화질을 향상시킬 수 있으며, 율 제어 방식은 MPEG 비디오 표준에는 포함되어 있지 않기 때문에 어떤 율 제어 방식을 채택했는가에 따라 MPEG 비디오 코덱의 성능은 많은 차이를 나타낼 수 있다. MPEG에서 제안된 기존의율 제어 방식은 장면전환이 없을 때는 좋은 성능을 보이나, 장면 전환된 영상은 잘 처리하지 못하는 단점을 갖고 있다. 따라서 장면전환 후에는 화질이 열화 되고 버퍼 넘침이 발생할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 국소분산을 이용한 새로운 장면전환 검출 방식을 제안한다. 또한, 장명전환 검출부에서 계산된 국소분산을 율 제어부의 비트 할당 및 적응적 양자화 단계에서 재사용하여 영상의 국소적인 특성을 고려한 양자화 변수, mqunt,를 결정하는 방식과 장면전환이 발생했을 경우 장면전환 발생 이전의 몇 프레임에서 절약한 비트 수를 장면 전환된 영상에 부가적으로 할당함으로써 장면전환을 효과적으로 대처하는 적응적 율 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식을 검증하기 위해 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 제안된 검출방식은 장면전환을 정확하게 검출하였고, 제안된 율 제어 방식은 기존의 MPEG 방식보다 우수한 율 제어 성능을 보였다.
본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 프레임워크에서 미디어 관리자의 설계와 구현에 대한 경험을 기술한다. 미디어 관리자는 스트리밍 프레임워크 내에서 미디어 스트림이 어떠한 타입의 소스로부터 얻어지며, 그것이 어떠한 종류의 스트림인가를 판별하고, 획득된 미디어를 가장 적절하게 처리할 수 있는 코덱을 선택하며, 어떠한 미디어 디바이스를 통해 재생되어야 효과적인지를 식별하고 관리하기 위해서 필요하다. 제안된 미디어 관리자는 크게 미디어 소스와 싱크 모듈로 구성되어 있는데, 미디어 소스 모듈은 미디어를 추상화시킴으로써 여러 소스로부터 입력되는 성격이 다른 미디어들을 어떤 소스에서 전달된 미디어인지 상관하지 않고 효과적이고 일관된 방법으로 처리할 수 있다. 미디어 싱크 모듈은 클라이언트 측에서 얻어온 미디어 데이타를 적절한 미디어 디바이스에 분배해주는 역할과 전달된 미디어를 다양한 미디어 표현장치를 통해 재생시키는 역할을 수행한다. 제안된 미디어 관리자는 멀티미디어 데이타베이스와 연동기능을 지원함으로써 높은 부가가치 서비스 제공을 가능케 하였고, RTP/RTSP 소스필터나 Winamp 게이트웨이 기능도 지원함으로써 융통성을 제공한다. 더욱이, 향후 새로운 형태의 미디어 소스가 출현하더라도 이를 용이하게 스트리밍 프레임워크에 추가시켜 서비스할 수 있는 유연성과 확장성을 지원한다.
HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
전세계적으로 유전자변형(GM)작물의 재배와 수입에 대한 승인이 급격히 증가하고 있다. 영양성분 비교평가는 실질적 동등성에 기반하여 GM작물의 안전성 평가에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 영양성분 비교평가는 GM작물과 대조작물 사이의 성분함량에서 차이와 유사성을, 그리고 GM작물과 상업품종간의 성분함량의 동등성을 결정하는데 중점을 두고 있다. 분석항목은 일반성분, 주요 영양성분과 항영양소 등이며 일반적으로 OECD 합의문에서 작물별로 제안하고 있는 항목들을 포함한다. 영양성분 비교평가를 위해서는 비교군의 선정, 포장 시험, 분석방법, 데이터 통계 처리 등의 전 과정에 걸쳐 표준화된 방법을 이용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 코덱스와 유럽식품안전청의 식품용 GM작물의 영양성분 비교평가를 위한 가이드라인을 소개하였다. 그리고 국내외의 GM작물 영양성분 비교평가 연구 논문들에 나타난 분석항목과 대조작물, 참조군 품종, 재배연도, 재배지역, 통계방법 등을 검토하였다. 해외의 경우 대두와 옥수수, 면화 GM작물에서 여러 나라 수출을 위한 규제기관의 가이드라인에 따른 연구가 많았다. 반면 국내의 경우는 GM작물 실험연구적 측면에서 비교평가 진행되었으며 주로 GM벼에서의 연구가 많았다. 마지막으로 국내에서 GM작물의 영양성분 비교평가 연구 수행에 적용할 수 있는 참조군 선정과 포장재배에 대한 가이드를 제시하였다.
논토양과 쌀의 비소 오염은 식품의 안전성과 관련하여 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 우리나라 비오염 논토양에서 생산된 현미와 백미 중 비소 총함량 및 무기비소 함량을 조사하였다. 쌀 중 비소화학종은 1% 질산($HNO_3$)을 사용하여 추출하였고 HPLC-ICP-MS로 분석하였다. 현미 및 백미 중 총비소 함량은 각각 0.18, $0.11mg\;kg^{-1}$이었고, 무기비소의 함량은 각각 0.11, $0.07mg\;kg^{-1}$ 이었다. 이들 함량은 코덱스 식품규격위원회 권장 기준인 현미 $0.35mg\;kg^{-1}$과 백미 $0.2mg\;kg^{-1}$을 초과하지 않았고 우리나라 백미 기준 이하로 안전한 수준이었다. 현미 및 백미 중 총비소 함량에 대한 무기비소의 평균 함량비은 각각 0.65과 0.67이고 범위는 0.08-1.0 수준이었다. 본 조사에서 수행한 백미 중 무기비소 모니터링 한 결과에 대한 발암 위해도는 평균과 범위가 $9.37{\times}10^{-5}$ ($2.38{\times}10^{5}-1.90{\times}10^{-4}$)로 허용 수준인 $10^{-6}-10^{-4}$을 고려할 때 장기간의 쌀 섭취를 통한 암발생 확률은 낮게 나타나 위해성이 낮은 것으로 판단된다.
포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성 정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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