JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
본 논문에서는 H.264AVC baseline 디코더를 ARM926EJ-S 코어를 탑재한 FPGA(XC4VLX60)기반의 타겟 보드와 임베디드용 Linux Kernel 2.4.26의 개발환경에서 SW/HW 분할을 통해 설계 및 구현하였다. 하드웨어 가속기로는 움직임 보상 모듈 디블록킹 필터 모듈, YUV2RGB 변환 모듈을 사용하였으며 AMBA 버스 프로토콜을 통하여 소프트웨어와 함께 동작한다. 참조 소프트웨어(JM 11.0)를 OS(Linux)상에서 하드웨어 가속 모듈을 추가하고 메모리 접근 등을 최소화함으로써 성능을 향상시키고자 노력하였다. 설계된 하드웨어 IP와 시스템은 여러 단계로 검증하였으며 시스템의 복호화 속도 개선을 도모하였다. QCIF (176$\times$144) 영상을 24MHz의 클록 주파수의 타겟 보드상에서 약 2 frames/sec의 결과를 얻었으며 타겟 보드의 주파수를 증가시키고 FPGA영역의 IP를 ASIC으로 구현하면 더 좋은 성능을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 양방향 탐색 순차적 간섭 제거(Successive Interference Cancellation: SIC) 방식을 제안한다. SIC에서는 오류 전파에 의한 성능 저하 가능성으로 인하여 심볼 블록 내에서의 심볼 검출 순서가 전체적인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 조건 심볼오류확률(Conditional Symbol Error Probability: CSEP)을 기준으로 최초로 검출되는 심볼을 결정하고, 그 다음 검출될 심볼은 기검출된 심볼군의 경계에서 양방향으로 탐색하여 CSEP를 갱신한 후 결정하는 방식을 이용한다. 컴퓨터 모의실험 결과 제안된 방식은 기존 방식과 비교하여 높은 SNR 영역에서 거의 동일한 계산량으로 보다 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 방식은 비트에러율 = $10^{-5}$에서 성능 상한치인 정합필터 한계(Matched Filter Bound: MFB)에 2dB 이내로 접근하는 성능을 가진다.
본 논문에서는 패턴인식 형태로 구성된 거리계전시스템에 신경회로망을 적용한 새로운 형태의거리계전기법이 제시되었다. 제안된 거리계전기법은 패턴인식 단계인 두개의 블록으로 구성되었다. 첫 단계에서는 과도신호의 특징 파라미터인 기본파성분을 효율적으로 추출하기 위해 신경회로망을 이용한 필터링 방법이 적용되었으며, 두번째 단계에서는 첫단계에서 추출된 기본파성분을 입력으로 고장형태를 신속하고 정확하게 판별 분류 될 수 있도록 신경회로망을 이용한 고장패턴 추정기가 개발적용되었으며, 이울러 고장판별에 따라 고장점을 효율적으로 추정될 수 있도록 하였다. 적용 시스템의 각 단계는 함수 근사화, 보간성능 및 패턴분류 등의 능력이 뛰어난 다층 퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘이 적용되었다. 제신된 기법의 성능을 입증하기 위하여 EMTP 시뮬레이션을 하여 얻은 다양한 과도 고장파형의 계전시호를 활용하여 시험하였으며, 그결과 제시된 기법은 학습되지 않은 임의의 패턴에 대하여 적응성을 가지고 효율적으로 고장점이 추정될 수 있었으며, 고장발생후 3샘플 이내에서 고장형태가 신속하고도 정확하게 판별되었다.
본 논문에서는 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor) 기반의 실시간 H.264/AVC 구현 가능한 VSIP(Video Specific Instruction-set Processor) 을 제안한다. 제안한 VSIP은 H.264/AVC의 화면 내 예측, 디블록킹 필터, 정수 변환 등 새로운 기능들을 효율적으로 지원하기 위한 전용의 하드웨어 구조와 명령어를 가지고 있다. 또한 화면 간 예측 및 엔트로피 코딩과 같이 연산량이 많은 부분은 하드웨어 가속기로 만들어 연산 처리 속도 및 효율을 높였다. VSIP은 H.264/AVC에 적합한 하드웨어 구조와 명령어를 통해 기존의 디지털 신호처리 프로세서보다 작은 크기를 가지며, 메모리 접근 횟수를 줄여 전력 소비를 감소시켰다. 제안한 VSIP을 이용하여 실시간 영상 신호처리를 할 수 있으며, 다양한 프로파일과 표준을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 full / half-rate의 이중 모드로 동작하는 기준 클록을 사용하지 않는 클록 데이터 복원 회로와 그 동작 알고리즘에 관하여 기술한다. 클록 데이터 복원 회로는 주파수 검출기, 위상 검출기, 차지 펌프 및 루프 필터, 그리고 전압 제어 발진기와 알고리즘 구현을 위한 디지털 블록으로 구성되어 있다. 주파수 검출기와 위상 검출기는 클록 데이터 복원 회로의 이중 모드 기능을 위하여 full / half-rate에서 동작하며 주파수 검출기는 이에 더해 일반 주파수 검출기의 불감대 영역에서도 데이터 전송률과 클록 주파수 차이를 판별할 수 있다. 제안한 이중 모드 클록 데이터 복원 회로를 시뮬레이션을 통해 검증한 결과 클록 데이터 복원에 전체 1.2-1.3 us의 동기화 시간이 소요되었으며, 0.5-UI 지터를 인가하였을 때 full-rate (2.7 Gb/s)와 half-rate (5.4 Gb/s) 모드에서 모두 안정적으로 클록 데이터를 복원한다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.
목적: 의료환경의 변화와 교육환경의 변화에 신속하게 대처하기 위하여 대학에서는 필요한 실습 장비를 갖추고 있어야 한다. 그러나 재정적인 부담과 그것들을 유지 관리하는데 생기는 어려움으로 인해 국내의 대학들이 고가의 방사선 치료 장치를 설치하기는 불가능하다. 이로 인한 실습의 제약을 해소하기 위하여 김천대학 방사선과에서는 모형 선형가속기 및 모형 부속기구를 제작하여 학생들의 실습 시간에 활용하고 있으며 그 유용성에 대해 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 우리가 자체 제작한 모형 선형가속기(DLINAC-001)는 실제 선형가속기와 동일한 회전지지축(gantry)과 조사 head의 회전이 가능하도록 제작하였다. 또한 실습교육의 극대화를 위해 우리는 자체적으로 모형 맞춤블록, 모형 쐐기필터, 모형 전자선 조사통과 환자고정기구를 제작 하였다. 결 과: 선형가속기의 기계적인 기능과 동일하게 모형 선형가속기를 활용할 수 있으며, 다양한 용도의 모형 부속기구들을 실습 시 활용할 수 있다. 결 론: 김천대학 방사선과에서 제작된 모형 선형가속기와 부속기구를 제작하여 학생들의 실습시간에 활용함으로서 다양한 영역의 임상실습이 가능하다. 또한 현장감 있는 실습을 시행함으로서 학습 효과를 극대화 할 수 있으며, 임상에서 요구하는 실무능력을 함양할 수 있다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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